(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 202210598482.X (22)申请日 2022.05.28 (71)申请人 平安银行股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市罗湖区深南 东 路5047号 (72)发明人 吴健荣　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 刘燕 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) (54)发明名称 风险数据处 理方法、 相关 设备及介质 (57)摘要 本申请实施例公开了一种风险数据处理方 法、 相关设备及介质， 应用于 数据分析技术领域。 其中方法包括： 获取债项信息和缓释品信息， 根 据每个缓释品对N个债项的风险缓释贡献度分布 确定每个缓释品与N个债项的关联关系， 并确定 待缓释债项， 利用关联 缓释品对待缓释债项进行 风险缓释处理， 得到待缓释债项的风险缓释值， 根据除待缓释债项以外的债项的风险值和待缓 释债项的风险缓释值， 确定目标风险缓释值， 根 据债项信息、 缓释品信息、 风险缓释贡献度分布 和待缓释债项的关联缓释品生 成风险概率， 将目 标风险缓释值以及风险概率发送至目标平台。 采 用本申请实施例， 可以提高风险缓释结果的可靠 性。 本申请涉及区块链技术， 如可将目标风险缓 释值等写入区块链。 权利要求书3页 说明书17页 附图4页 CN 114926267 A 2022.08.19 CN 114926267 A 1.一种风险数据处 理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 当检测到针对目标对象的风险缓释请求时， 获取所述目标对象的N个债项中每个债项 的债项信息以及M个缓释品中每 个缓释品的缓释品信息； N和M均为 正整数； 确定所述每个缓释品对所述N个债项的风险缓释贡献度分布， 并分别根据所述每个缓 释品对所述N个债项的风险缓释贡献度分布确定出所述每个缓释品与所述N个债项的关联 关系； 根据所述关联关系从所述N个债项中确定出待缓释债项； 所述待缓释债项具有一个或 多个关联缓释品； 利用所述待缓释债项的关联缓释品对所述待缓释债项进行风险缓释处理， 得到所述待 缓释债项对应的风险缓释值； 获取所述N个债项中除所述待缓释债项以外的各个债项的风险值， 并根据所述除所述 待缓释债项以外的各个债项的风险值以及所述待缓释债项对应的风险缓释值， 确定所述目 标对象的目标风险缓释值； 根据所述债项信息、 所述缓释品信息、 所述风险缓释贡献度分布以及所述待缓释债项 的关联缓释品， 生成针对所述 目标对象的风险概率； 所述风险概率用于衡量所述 目标对象 的目标风险缓释值的不确定性； 将所述目标对象的目标风险缓释值以及所述风险概率发送至目标平台， 以使得所述目 标平台根据所述目标风险缓释值和所述 风险概率对所述目标对象进行风险分析。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述每个缓释品对所述N个债项 的风险缓释贡献度分布， 包括： 根据所述每个债项的债项信 息确定所述每个债项的目标权重， 并按照所述每个债项的 目标权重对所述 N个债项进行排序， 得到排序后的N个债项； 根据所述每个缓释品的缓释品信 息确定所述每个缓释品的目标权重， 并按照所述每个 缓释品的目标权 重对所述M个缓释品进行排序， 得到排序后的M个缓释品； 按照所述排序后的M个缓释品所指示的顺序， 依次确定所述每个缓释品基于所述排序 后的N个债项所指示的顺序对所述每个债项的风险缓释贡献度， 得到所述每个缓释品对所 述N个债项的风险缓释贡献度分布。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述第 i个缓释品为所述排序后的M个缓释 品中的任一个缓释品， 所述第 j个债项为所述排序后的N个债项中的任一个债项， i为小于或 等于M的正整数， j为小于或等于N的正整数； 所述按照所述排序后的M个缓释品所指示的顺序， 依次确定所述每个缓释品基于所述 排序后的N个债项所指示的顺序对所述每 个债项的风险缓释贡献度， 包括： 根据所述排序后的M个缓释品中前i ‑1个缓释品对所述第j个债项的关联风险缓释贡献 度、 所述第i个缓释品的缓释品信息以及所述第 j个债项的债项信息， 确定出所述第i个缓释 品对所述第j个债项的风险缓释贡献度。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述排序后的M个缓释品中前i ‑1 个缓释品对所述第 j个债项的关联风险缓释贡献度、 所述第i个缓释品的缓释品信息以及所 述第j个债项的债项信息， 确定出所述第i个缓释品对所述第 j个债项的风险缓释贡献度， 包 括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114926267 A 2根据所述第i个缓释品的缓释品信息确定所述第i个缓释品的风险缓释贡献值； 根据所述第j个债项的债项信息确定所述第j个债项的所需风险缓释贡献值； 根据所述排序后的M个缓释品中前i ‑1个缓释品对所述第j个债项的关联风险缓释贡献 度、 所述第i个缓释品的风险缓释贡献值以及所述第j个债项的所需风险缓释贡献值， 确定 出所述第i个缓释品对所述第j个债项的风险缓释贡献度。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述风险缓释贡献度包括第 一贡献度和第 二贡献度； 所述根据所述排序后的M个缓释品中前i ‑1个缓释品对所述第j个债项的关联风 险缓释贡献度、 所述第i个缓释品的风险缓释贡献值以及所述第 j个债项的所需风险缓释贡 献值， 确定出 所述第i个缓释品对所述第j个债项的风险缓释贡献度， 包括： 根据所述排序后的M个缓释品中前i ‑1个缓释品对所述第j个债项的关联风险缓释贡献 度以及所述第j个债项的所需风险缓释贡献值， 确定出所述第i个缓释品对所述第j个债项 的期望贡献值； 根据所述第i个缓释品对所述第j个债项的期望贡献值和所述第i个缓释品的风险缓释 贡献值， 得到所述第i个缓释品对所述第j个债项的实际贡献值； 将所述第 i个缓释品对所述第j个债项的实际贡献值与所述第i个缓释品的风险缓释贡 献值的比值， 确定为所述第一贡献度； 将所述第 i个缓释品对所述第j个债项的实际贡献值与所述第j个债项的所需风险缓释 贡献值， 确定为所述第二贡献度。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述债项信 息、 所述缓释品信 息、 所述风险缓释贡献度分布以及所述待缓释债项的关联缓释品， 生成针对所述目标对象的风 险概率， 包括： 根据所述每个债项的债项信 息确定每个债项的初始特征向量， 并根据 所述每个缓释品 的缓释品信息确定每 个缓释品的初始特 征向量； 根据所述待缓释债项的初始特征向量、 所述待缓释债项的关联缓释品的初始特征向量 以及所述待缓释债项的关联缓释品对所述N个债项的风险缓释贡献度分布， 确定所述待缓 释债项的目标 特征向量； 将所述待缓释债项的目标特征向量以及所述N个债项中除待缓释债项以外的各个债项 的初始特 征向量输入预测模型， 得到所述 风险概率。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述待缓释债项的初始特征向 量、 所述待缓释债项的关联缓释品的初始特征向量以及所述待缓释债项的关联缓释品对所 述N个债项的风险缓释贡献度分布， 确定所述待缓释债项的目标 特征向量， 包括： 从所述待缓释债项的关联缓释品对所述N个债项的风险缓释贡献度分布中获取所述关 联缓释品对所述待缓释债项的风险缓释贡献度； 根据所述关联缓释品对所述待缓释债项的风险缓释贡献度以及所述关联缓释品的初 始特征向量， 得到所述关联缓释品的过渡特 征向量； 根据所述待缓释债项的初始特征向量以及所述待缓释债项的关联缓释品的过渡特征 向量， 确定所述待缓释债项的目标 特征向量。 8.一种风险数据处 理装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取单元， 用于当检测到针对目标对象的风险缓释请求 时， 获取所述目标对象的N个债权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114926267 A 3