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申请/专利权人：山东省市场监管监测中心

摘要：本发明属于智慧融资技术领域，公开了基于隐私计算的小微企业智慧融资大数据模型及构建方法，融合政府部门和银行相关数据，对影响企业融资需求的特征和影响企业贷款风险的特征进行识别；选用隐私计算技术体系中的联邦学习技术，依托联邦学习平台进行纵向联邦建模；该模型为分类模型，选用有监督的纵向XGBoost算法；包括数据预处理层、样本对齐层、联邦学习层、数据应用层。本发明解决各方之间互不信任的问题，实现多方共同助力小微企业发展。

主权项：1.一种基于政银数据与隐私计算的小微企业智慧融资大数据模型的构建方法，其特征在于，融合政府部门和银行相关数据，对影响企业融资需求的特征和影响企业贷款风险的特征进行识别；选用隐私计算技术体系中的联邦学习技术，依托联邦学习平台进行纵向联邦建模；该模型为分类模型，选用有监督的纵向XGBoost算法；纵向联邦学习算法参与联合模型训练的两个参与者拥有部分共同的用户，根据参与者们所拥有的数据信息，分别定义为主动方和被动方；主动方：在联邦学习中数据类标签的提供者；主动方在联合建模过程中承担起主要的计算责任；被动方：在联邦学习中仅拥有数据特征矩阵的参与方；被动方不提供类标签，在联合建模过程中帮助主动方进行模型训练；各参与方拥有用户不同特征的数据，在模型训练过程中，主动方和被动方首先通过联邦学习的方式在求得双方用户交集以后进行联合模型训练，训练过程中双方所提供的数据都会被保护，通过加密的方式进行传递计算；信息模块指标数据包括政府部门与银行从企业登记注册、主要人员、经营行为、财务状况、企业信用、企业创新、企业存款、企业理财、企业交易情况；部署联邦学习平台的服务器的配置如下：cpu:24核及以上，内存：48G及以上，硬盘：500G以上；cpu:4核及以上，内存：8G及以上，硬盘：200G以上；cpu:4核及以上，内存：8G及以上，硬盘：200G以上；政府与银行联合建模的步骤包括：步骤一，确定样本需求；总体样本：已经在银行开户的全量小微企业结算客户；正样本：在银行拥有结算账户，成功申请普惠金融产品的小微企业客户；负样本：在银行拥有结算账户，从未申请及申请未通过普惠金融产品的小微企业客户；步骤二，对影响企业融资需求的特征和影响企业贷款风险的特征进行识别；步骤三，目标样本筛选：基于小微企业普惠金融产品实际的业务需求，在小微企业目录中确定筛选条件；步骤四，时间窗口选取：对正样本及负样本以时间为维度进行标记；步骤五，数据预处理：在数据预处理层中设定了一个有效的问题处理机制，采用数据清洗、分层抽样、数据分箱、数值归一化进行预处理操作；步骤六，样本对齐：对两方数据集根据统一社会信用代码主键求交集，输出对齐后的样本集；步骤七，联邦学习层：政府和银行各自在服务器上进行模型训练，联合建模；步骤八，纵向XGBoost模型最优参数：采用网格调参的方法来优化纵向XGBoost模型的参数，以对模型影响最重要的参数作为起点，按照对模型影响的重要性程度递减方向依次对各参数进行训练，每次训练将之前训练得到的最优解作为输入固定，滚动迭代。

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