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龙图腾网恭喜中国工商银行股份有限公司申请的专利用户风险的确定方法、装置和服务器获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113379530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110643176.9，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权用户风险的确定方法、装置和服务器是由单升起;吴垠;蔡海嘉;池纪锋设计研发完成，并于2021-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本用户风险的确定方法、装置和服务器在说明书摘要公布了：本说明书提供了用户风险的确定方法、装置和服务器。基于该方法，具体实施前，可以通过对包含有全量业务数据的多个数据表进行预设的聚类处理，得到多个样本用户的基于业务相关性聚类在一起的多个样本数据集；再利用多个样本用户的多个样本数据集，训练得到准确度较高的同时包含有第一层模型和第二层模型双层结构的预设的用户风险预测模型；其中，上述第一层模型具体包含有分别对应多个子业务场景的多个子模型；具体实施时，在获取目标用户的业务数据之后，可以通过调用上述预设的用户风险预测模型来综合处理目标用户的业务数据，以较为全面且精准地确定出目标用户的风险等级，从而可以有效降低确定用户风险时的误差，提高风险预测精度。

本发明授权用户风险的确定方法、装置和服务器在权利要求书中公布了：1.一种用户风险的确定方法，其特征在于，包括：获取目标用户的业务数据；调用预设的用户风险预测模型处理所述目标用户的业务数据，得到对应的目标处理结果；其中，所述预设的用户风险预测模型为包含有第一层模型和第二层模型的双层结构的模型，所述第一层模型包括多个子模型，所述多个子模型分别对应一个子业务场景；所述子业务场景包括：存贷款业务场景、信用卡业务场景和金融理财业务场景；所述第一层模型为基于随机森林算法构建得到的模型结构；所述第二层模型为基于决策树算法构建得到的模型结构；根据所述目标处理结果，确定目标用户的风险等级；其中，调用预设的用户风险预测模型处理所述目标用户的业务数据，得到对应的目标处理结果，包括：对目标用户的业务数据进行预设的聚类处理，得到目标用户的多组业务数据；每组业务数据对应一个子业务场景；将所述目标用户的多组业务数据，按照预设的输入规则，输入至预设的用户风险预测模型的第一层模型中相对应的子模型进行处理，得到相应的多个中间处理结果；将多个中间处理结果经第一层模型输入至第二层模型进行处理，得到对应的目标处理结果；其中，所述预设的用户风险预测模型按照以下方式训练得到：利用样本用户的多个样本数据集，分别训练初始的第一层模型中对应的初始子模型，以得到符合要求的第一层模型；调用所述第一层模型处理样本用户的多个样本数据集，得到多个中间处理结果；利用所述多个中间处理结果，训练所述初始的第二层模型，以得到符合要求的第二层模型；其中，分别训练初始的第一层模型中对应的初始子模型，包括：按照以下方式训练当前初始子模型：标注出样本用户整体的风险标签，以及样本用户针对子业务场景的样本数据集的子风险标签，得到样本用户的多个标注后的样本数据集；利用样本用户的多个标注后的样本数据集中的与当前初始子模型对应的标注后样本数据集不断地训练当前初始子模型，以确定出多个CART树，其中，每个CART树用于对应该子业务场景下的一类特征提取和处理结构；组合所述多个CART树，得到对应的随机森林模型，作为第一层模型中的当前子模型；调用所述第一层模型处理样本用户的多个样本数据集，得到多个中间处理结果；利用所述多个中间处理结果，训练所述初始的第二层模型，包括：调用已经训练好的第一层模型处理样本用户的多个样本数据集，得到多个子业务场景下的风险参数，作为多个中间处理结果；将多个中间处理结果与样本用户的风险标签进行组合，得到多个组合后的样本数据组；其中，所述组合后的样本数据组包含有对应一个样本用户的多个中间结果；将所述多个组合后的样本数据组划分为训练集和测试集；利用训练集和测试集，通过对初始的第二层模型进行训练和测试，得到符合要求的第二层模型。

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