(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 202210624239.0 (22)申请日 2022.06.02 (71)申请人 中国工商银行股份有限公司 地址 100140 北京市西城区复兴门内大街 55号 (72)发明人 孙凤津　 (74)专利代理 机构 中科专利商标代理有限责任 公司 11021 专利代理师 樊晓 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 用于贷款的风险评估方法、 装置、 设备及介 质 (57)摘要 本公开提供了一种用于贷款的风险评估方 法， 可以应用于人工智 能和金融技术领域。 该用 于贷款的风险评估方法， 包括： 获取用户属性信 息和与用户关联的预设时间段内产生的资金信 息， 其中， 资金信息至少包括用户流水信息和用 户资产信息； 通过结合N种预设识别方法对用户 流水信息进行真假识别， 得到识别结果， 其中， N ≥2； 在识别结果为真的情况下， 对用户属性信息 和与用户关联的资金信息进行预处理， 得到预处 理后的信息； 以及将预处理后的信息输入优化后 的神经网络， 输出用户的风险评估信息。 本公开 还提供了一种用于贷款的风险评估装置、 设备、 存储介质和程序 产品。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 114841800 A 2022.08.02 CN 114841800 A 1.一种用于贷款的风险评估方法， 包括： 获取用户 属性信息和与所述用户关联的预设时间段内产生的资金信息， 其中， 所述资 金信息至少包括用户流水信息和用户资产信息； 通过结合N种预设识别方法对所述用户流水信息进行真假识别， 得到识别结果， 其中， N ≥2； 在所述识别结果为真的情况下， 对所述用户属性信 息和所述与 所述用户关联的资金信 息进行预处理， 得到预处 理后的信息； 以及 将所述预处 理后的信息 输入优化后的神经网络， 输出用户的风险评估信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述通过结合N种预设识别方法对所述用户流水 信息进行真假识别， 得到识别结果， 其中， N≥2包括： 利用所述N种预设识别方法中至少两种预设识别方法， 对所述用户流水信息进行真假 识别， 得到 至少两个子识别结果； 根据所述子识别结果， 确定所述识别结果。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述预设识别方法包括以下至少两种： 抽调识别 方法、 官网识别方法、 关联识别方法、 比对识别方法； 其中， 所述抽调识别方法包括从所述用户流水信 息中抽取相同类别的流水信 息进行识 别； 所述官网识别方法包括根据与所述用户流水信 息相关联的网点信 息， 对所述用户流水 信息进行识别； 所述关联识别方法包括根据与所述用户流水信 息相关联用户的流水信 息， 对所述用户 流水信息进行识别； 所述比对识别方法包括根据所述用户流水信息的不同类别与所述用户流水信息的不 同类别相关联的不同类别规则， 对所述用户流水信息进行识别。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 在所述用户流水信 息包括第 三方交易流水信 息的 情况下， 所述预设识别方法还 包括： 账户识别方法； 其中， 所述账户识别方法包括根据与所述第 三方交易流水信 息关联的第 三方账户信 息 与所述用户属性信息， 对所述用户流水信息进行识别。 5.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述在所述识别结果为真的情况下， 对所述用户 属性信息和所述与所述用户关联的资金信息进行 预处理， 得到预处 理后的信息包括： 在所述识别结果为真的情况下， 对所述用户属性信 息和所述与 所述用户关联的资金信 息进行降维处 理， 得到降维后的信息； 基于所述降维后的信息， 进行线性拟合， 得到拟合结果； 在所述拟合结果满足预设拟合阈值的情况下， 将所述降维后的信 息作为所述预处理后 的信息。 6.根据权利要求5所述的方法， 其中， 所述在所述识别结果为真的情况下， 对所述用户 属性信息和所述与所述用户关联的资金信息进行降维处 理， 得到降维后的信息包括： 在所述识别结果为真的情况下， 对所述用户属性信 息和所述与 所述用户关联的资金信 息进行相关性分析， 得到相关性分析 结果； 基于所述相关性分析结果， 保留满足预设相关性分析阈值的所述用户属性信 息和所述权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114841800 A 2与所述用户关联的资金信息， 作为所述降维后的信息 。 7.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述优化后的神经网络通过利用粒子群优化算 法， 对所述神经网络的参数进行优化后获得。 8.一种用于贷款的风险评估 装置， 包括： 信息获取模块， 用于获取用户属性信 息和与所述用户关联的预设时间段内产生的资金 信息， 其中， 所述资金信息 至少包括用户流水信息和用户资产信息； 真假识别模块， 用于通过结合N种预设识别方法对所述用户流水信 息进行真假识别， 得 到识别结果， 其中， N≥2； 预处理模块， 用于在所述识别结果为真的情况下， 对所述用户 属性信息和所述与所述 用户关联的资金信息进行 预处理， 得到预处 理后的信息； 以及 风险评估模块， 用于将所述预处理后的信息输入优化后的神经网络， 输出用户的风险 评估信息 。 9.一种电子设备， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 用于存 储一个或多个程序， 其中， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时， 使得所述一个或多个 处理器执行根据权利要求1～7中任一项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有可执行指令， 该指令被处理器执行时使处理 器执行根据权利要求1～7中任一项所述的方法。 11.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现根据 权利要求1～7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114841800 A 3