(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211209209.X (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 中国建设银行股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街25号 申请人 建信金融科技有限责任公司 (72)发明人 王怡冰　王俐　连维淞　薛飞　 张振强　鄞玮强　邱炜亨　苏艺强　 魏聪惠　 (74)专利代理 机构 北京品源专利代理有限公司 11332 专利代理师 蔡舒野 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) (54)发明名称 风险监控 方法、 装置、 设备、 介质及计算机程 序产品 (57)摘要 本发明公开了一种风险监控方法、 装置、 设 备、 介质及计算机程序产品， 本发明涉及人工智 能技术领域。 该方法包括： 获取风险监控关联的 源数据集； 根据所述源数据集确定影响指标， 对 各影响指标进行分箱， 得到各影 响指标对应的影 响指标组； 根据所述影 响指标组中正常机构和异 常机构分别对应的机构数量， 确定信息价值， 根 据所述信息价值确定指标分值； 根据各所述指标 分值确定风险分值， 根据所述风险分值进行风险 监控。 本发 明的技术方案实现基于大数据和机器 学习技术， 对风险监控相关的源 数据进行加工提 取， 形成了类别相对全面、 准确性高的风险管控 体系， 实现了客观、 真实地反映机构整体的风险 状况。 权利要求书3页 说明书14页 附图4页 CN 115511324 A 2022.12.23 CN 115511324 A 1.一种风险监控方法， 其特 征在于， 包括： 获取风险监控关联的源数据集， 其中， 所述源数据集包含正常机构和异常机构的多种 不同维度的源数据； 根据所述源数据集确定影响指标， 对各影响指标进行分箱， 得到各影响指标对应的影 响指标组； 根据所述影响指标组中正常机构和异常机构分别对应的机构数量， 确定信息价值， 根 据所述信息价 值确定指标分值； 根据各所述指标分值确定风险分值， 根据所述 风险分值进行风险监控。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述影响指标组中正常机构和 异 常机构分别对应的机构数量， 确定信息价 值， 根据所述信息价 值确定指标分值， 包括： 对于每个影响指标， 根据各影响指标组中正常机构数量和异常机构数量， 确定各影响 指标组的证据权 重； 根据所述证据权重计算各影响指标对应的信 息价值， 根据 所述信息价值与 各所述影响 指标对应的属性 值确定指标分值。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据各影响指标组中正常机构数量和 异常机构数量， 确定各影响指标组的证据权 重， 包括： 根据各影响指标组中正常机构数量和 异常机构数量， 确定各影响指标组对应的第 一比 例值； 根据各影响指标组中的正常机构总数以及异常机构总数， 确定影响指标对应的第 二比 例值； 根据所述第一比例值和第二比例值确定各影响指标组的证据权 重。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述证据权重计算各影响指标对 应的信息价 值， 根据所述信息价 值与各所述影响指标对应的属性 值确定指标分值， 包括： 根据正常机构总数， 以及各影响指标组对应的正常机构数量， 确定各影响指标组对应 的第三比例值； 根据异常机构总数， 以及各影响指标组对应的异常机构数量， 确定各影响指标组对应 的第四比例值； 根据所述第三比例值、 第四比例值和证据权 重， 确定影响指标对应的信息价 值； 计算各影响指标对应的信息价 值和属性值的乘积， 得到各影响指标对应的指标分值。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第三比例值、 第 四比例值和 证据权重， 确定影响指标对应的信息价 值， 包括： 根据各影响指标组对应的第 三比例值与 各影响指标组对应的第四比例值， 确定各影响 指标组对应的比例差值； 计算各影响指标组对应的比例差值和各影响指标组 的证据权重的乘法运算结果， 对所 述乘法运 算结果进行加法运 算， 得到影响指标对应的信息价 值。 6.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在根据 所述信息价值与 各所述影响指标对 应的属性 值确定指标分值之后， 还 包括： 根据影响指标、 属性 值和指标分值 生成指标分值表。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述根据各所述指标分值确定风险分值，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115511324 A 2包括： 获取待监控机构对应的目标影响指标， 根据所述目标影响指标查询所述指标分值表， 得到风险分值。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述目标影响指标查询所述指标 分值表， 得到风险分值， 包括： 根据每个目标影响指标查询所述指标分值表， 得到目标指标分值； 根据每个目标影响指标对应的目标指标分值得到待监控机构的总评分， 根据 预设基准 分数与总评分确定风险分值。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对各影响指标进行分箱， 得到各影响 指标对应的影响指标组， 包括： 根据各影响指标的数值采用Best ‑KS分箱算法对各影响指标进行分箱， 得到各影响指 标对应的影响指标组。 10.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述风险分值进行风险监控， 包 括： 获取风险等级信息表， 其中， 所述风险等级信息表包含多个风险等级区间以及各风险 等级区间对应的风险应对方案； 根据所述风险分值匹配所述风险等级信 息表， 根据 所述风险分值所属的目标风险等级 区间对应的风险应对方案对待监控机构进行风险控制。 11.根据权利要求10所述的方法， 其特 征在于， 在获取风险等级信息表之前， 还 包括： 获取目标边界值， 其中， 所述目标边界值表示各风险等级区间对应的机构数量占比； 根据所述目标边界值确定每 个风险等级区间的单侧上界和单侧下界； 获取各风险等级区间对应的风险应对方案； 根据每个风险等级区间的单侧上界和单侧下界， 以及对应的风险应对方案生成风险等 级信息表。 12.一种风险监控 装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取风险监控关联的源数据集， 其中， 所述源数据集包含正常机构 和异常机构的多种不同维度的源数据； 指标分组模块， 用于根据 所述源数据集确定影响指标， 对各影响指标进行分箱， 得到各 影响指标对应的影响指标组； 信息价值确定模块， 用于根据 所述影响指标组中正常机构和异常机构分别对应的机构 数量， 确定信息价 值， 根据所述信息价 值确定指标分值； 风险分值确定模块， 用于根据各所述指标分值确定风险分值， 根据所述风险分值进行 风险监控。 13.一种电子设备， 包括存储器， 处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机 程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1 ‑11中任一项所述 的风险监控方法。 14.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器 执行时实现如权利要求1 ‑11中任一所述的风险监控方法。 15.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序在被处理器权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115511324 A 3