(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 202210838282.7 (22)申请日 2022.07.15 (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 刘晏萁　曹帅毅　赵心睿　郝芳　 (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 赵婷 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 账户风险特征的提取方法、 装置、 电子设备 和介质 (57)摘要 本公开提供了一种账户风险特征的提取方 法， 涉及人工智 能领域， 可 以应用于金融领域或 其他领域。 该方法包括： 获取账户特征集合； 预设 交叉操作次数； 对所述账户特征集合执行交叉操 作， 得到交叉特征集合； 计算所述交叉特征集合 中每一个交叉特征的坏样本率； 将所述交叉特征 按照坏样本率从大到小排序， 取排名前K个的交 叉特征作为更新特征集合； 利用所述更新特征集 合更新所述账户特征集合； 重复执行交叉操作， 将每一次交叉操作得到的更新特征集合作为目 标特征集合； 将所述目标特征集合中的目标特征 按照对应的坏样本率从大到小排序， 以及基于所 述排序结果， 确定账户风险特征。 本公开还提供 了一种账户风险特征的提取装置、 设备、 存储介 质和程序 产品。 权利要求书2页 说明书16页 附图6页 CN 115131134 A 2022.09.30 CN 115131134 A 1.一种账户风险特 征的提取 方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取账户特征集合， 其中， 所述账户特征集合包括N个特征， 每一个所述特征包括特征 类型和所述特 征类型的特 征区间， N 为大于等于2的整数； 预设交叉操作次数； 对所述账户特征集合执行交叉操作， 得到交叉特征集合， 其中， 所述交叉特征集合包括 M个交叉特征， M为大于等于1的整数； 计算所述交叉 特征集合中每一个交叉 特征的坏样本率； 将所述交叉特征按照坏样本率从大到小排序， 取排名前K个的交叉特征作为更新特征 集合， 其中， K为大于等于1， 且小于等于 M的整数； 利用所述更新特 征集合更新所述账户特 征集合； 对所述更新后的账户特征集合重复执行交叉操作， 直至交叉操作次数等于预设交叉操 作次数， 将每一次交叉操作得到的更新特 征集合作为目标 特征集合； 将所述目标 特征集合中的目标 特征按照对应的坏 样本率从大到小排序， 以及 基于所述 排序结果， 确定账户风险特 征。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述获取 账户特征集合步骤包括： 获取候选特征集合， 其中， 所述候选特征集合包括F个候选特征， 每一个所述候选特征 包括候选特征类型和所述 候选特征类型的值， F 大于等于N； 从所述候选特征类型中筛 选出N个特 征类型； 基于所述候选特征类型的值， 确定所述N个特征类型中每一个特征类型的特征区间； 以 及 基于所述特 征类型和特 征区间， 得到账户特 征集合。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述从所述候选特征类型中筛选出N个特 征类型的步骤 包括： 计算所述 候选特征类型中每一个候选特 征类型的不纯度指标； 将所述候选特征类型按照不纯度指标从大到小排序； 以及 筛选出排名前N的候选特 征类型作为 N个特征类型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述N个特征类型中每一个特征 类型的特 征区间的步骤 包括： 对于所述N个特征中的每一个特征类型， 利用分类回归树算法确定所述每一个特征类 型的特征区间。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述利用分类回归树算法确定所述每一个 特征类型的特 征区间的步骤 包括： 基于所述候选特征类型的值， 利用分类回归树算法计算每一个特征类型的特征区间分 割点； 和 基于所述特 征区间分割点， 确定所述每一个特 征类型的特 征区间。 6.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述从所述候选特征类型中筛选出N个特 征类型的步骤之前， 还 包括： 对所述候选特征类型的值进行预处理， 所述预处理包括数据类型转换、 异常值处理和 缺失值处 理。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115131134 A 27.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 基于所述账户风险特 征， 生成账户风险预警信息 。 8.一种账户风险特 征的提取装置， 包括： 第一获取模块， 用于获取账户特征集合， 其中， 所述账户特征集合包括N个特征， 每一个 所述特征包括特 征类型和所述特 征类型的特 征区间， N 为大于等于2的整数； 预设模块， 用于预设交叉操作次数； 交叉模块， 用于对所述账户特征集合执行交叉操作， 得到交叉特征集合， 其中， 所述交 叉特征集合包括M个交叉 特征， M为大于等于1的整数； 第一计算模块， 用于计算所述交叉 特征集合中每一个交叉 特征的坏样本率； 第一排序模块， 用于将所述交叉特征按照坏样本率从大到小排序， 取排名前K个的交叉 特征作为更新特 征集合， 其中， K为大于等于1， 且小于等于 M的整数； 更新模块， 用于利用所述更新特 征集合更新所述账户特 征集合； 迭代模块， 用于对所述更新后的账户特征集合重复执行交叉操作， 直至交叉操作次数 等于预设交叉操作次数， 将每一次交叉操作得到的更新特 征集合作为目标 特征集合； 第二排序模块， 用于将所述目标特征集合中的目标特征按照对应的坏样本率从大到小 排序， 以及 确定模块， 用于基于所述 排序结果， 确定账户风险特 征。 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。 10.一种计算机可渎存储介质， 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 115131134 A 3