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申请/专利权人：河南中原消费金融股份有限公司
摘要：本发明提供了一种基于贷后表现的拒绝推断模型训练方法、设备及存储介质，涉及金融人工智能技术领域，所述方法包括：获取目标产品对应的每一KGB样本和每一拒绝样本，以得到KGB样本集A和拒绝样本集B；若Bj未命中预设的若干硬规则之一，则将Bj确定为第二样本，以得到第二样本集C；若Cp在其他自担风险产品上授信通过且有放款，则将Cp确定为第一样本，以得到第一样本集D；将A、C和D进行合并，以得到AGB样本集；使用AGB样本集对预设的初始模型进行训练，以得到目标拒绝推断模型；本发明中，由于训练样本集的构建基于用户的其他自担风险产品的贷后表现数据，从而使得得到的目标拒绝推断模型的预测准确性更高。
主权项：1.一种基于贷后表现的拒绝推断模型训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100，获取目标产品对应的每一KGB样本和每一拒绝样本，以得到KGB样本集A和拒绝样本集B；其中，A=（A1，A2，…，Ai，…，An），i=1，2，…，n；B=（B1，B2，…，Bj，…，Bm），j=1，2，…，m；Ai为目标产品对应的第i个KGB样本，n为目标产品对应的KGB样本的数量；Bj为目标产品对应的第j个拒绝样本，m为目标产品对应的拒绝样本的数量；KGB样本为目标产品授信通过且被标注有好标签或坏标签的样本；拒绝样本为目标产品授信未通过的样本；S200，遍历B，若Bj未命中预设的若干硬规则之一，则将Bj确定为第二样本，以得到第二样本集C=（C1，C2，…，Cp，…，Cq），p=1，2，…，q；其中，Cp为确定出的第p个第二样本，q为确定出的第二样本的数量；S300，遍历C，若Cp在其他自担风险产品上授信通过且有放款，则将Cp确定为第一样本，以得到第一样本集D=（D1，D2，…，Du，…，Dv），u=1，2，…，v；其中，Du为确定出的第u个第一样本，v为确定出的第一样本的数量；S400，将A、C和D进行合并，以得到AGB样本集；S500，使用AGB样本集对预设的初始模型进行训练，以得到目标拒绝推断模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南中原消费金融股份有限公司 基于贷后表现的拒绝推断模型训练方法、设备及存储介质
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