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申请/专利权人：平安银行股份有限公司

摘要：本发明涉及人工智能，公开了一种风险模型创制方法、装置、计算机设备及可读存储介质，包括：识别报文中反映消费主体身份的主体字段，及反映消费主体的消费行为的行为字段，汇总具有同一主体字段的行为字段形成反映消费主体的消费行为的消费数据；通过消费数据对预置的初始机器学习模型进行训练，得到能够对消费数据进行分类的成熟机器学习模型；从成熟随机森林中获取特征重要度排序，将超过预置的影响权重的权重值所对应的影响特征设为风险特征；根据风险特征构建风险模型并构建风险模型的输入模板。本发明还涉及区块链技术，信息可存储于区块链节点中。本发明适用于大量客户端的频繁调用，扩大了适用范围，又保证了风险模型对风险识别的准确度。

主权项：1.一种风险模型创制方法，其特征在于，包括：分别从白名单库和黑名单库中获取报文；拆分所述报文得到至少一个字段；其中，通过预置的规范对所述报文进行解析，以拆分所述报文并得到能够单独表达特定含义的字段，其中，所述报文记载了消费主体的身份信息，及所述消费主体的消费行为；从所述至少一个字段中获取反映消费主体身份的主体字段，及反映所述消费主体的消费行为的行为字段；其中，通过预置的主体正则表达式，从所述至少一个字段中获取能够反映消费主体身份的主体字段；通过预置的行为正则表达式，从所述至少一个字段中获取能够反映所述消费主体消费行为的行为字段；将所述主体字段和所述行为字段保存至预置的数据库中，以所述主体字段为主键并以所述行为字段为键值，使所述主体字段和所述行为字段以键值对的形式关联；其中，所述数据库为hive库；汇总主键相同的键值形成第一键值集合，对所述键值集合进行去重得到第二键值集合，计算所述第二键值集合中的键值在所述第一键值集合中出现的次数，并将所述次数与所述键值关联，使所述第二键值集合形成所述主键的消费数据；通过所述消费数据对预置的初始机器学习模型进行训练，得到能够对所述消费数据进行分类的成熟机器学习模型；从成熟随机森林中获取特征重要度排序，将超过预置的影响权重的权重值所对应的影响特征设为风险特征，其中，所述特征重要度排序中具有降序排列的权重值及其对应的影响特征；根据所述风险特征构建风险模型并构建所述风险模型的输入模板，将所述输入模板发送至客户端。

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