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申请/专利权人：中国银行股份有限公司
摘要：本申请公开了一种信用风险评估方法及相关装置，可应用于人工智能或金融领域，该方法包括：获得待测用户的第一用户属性信息，计算第一用户属性信息分别与多个第一聚类中心的第一隶属度值；若第一用户属性信息与某个第一聚类中心的第一隶属度值大于或等于该第一聚类中心的预设隶属度阈值，说明待测用户隶属于该第一聚类中心，基于此从多个第一聚类中心中确定多个目标第一聚类中心；若第一用户属性信息与某个目标第一聚类中心的第一隶属度值越大，表征通过目标第一聚类中心对应的模糊分类器得到的预测信用风险越贴近待测用户的真实情况。所以将待测用户与目标第一聚类中心的第一隶属度值作为权重。这样计算得到的最终信用风险才是最准确的。
主权项：1.一种信用风险评估方法，其特征在于，包括：获取待测用户的第一用户属性信息；计算所述第一用户属性信息分别与多个第一聚类中心的第一隶属度值；其中，所述多个第一聚类中心是将多个样本用户分别对应的信息集合进行模糊C均值聚类得到的，所述样本用户对应的所述信息集合包括所述样本用户对应的第二用户属性信息；从所述多个第一聚类中心中确定多个目标第一聚类中心，所述目标第一聚类中心对应的预设隶属度阈值小于或等于所述第一用户属性信息与所述目标第一聚类中心的第一隶属度值；将所述第一用户属性信息分别输入至多个所述目标第一聚类中心对应的模糊分类器，获得多个所述目标第一聚类中心分别对应的所述模糊分类器输出的预测信用风险；其中，所述目标第一聚类中心对应的模糊分类器是将所述目标第一聚类中心对应的数据集中的所述样本用户的第二用户属性信息作为输入，将目标第一聚类中心对应的数据集中的所述样本用户的信用风险作为训练目标训练得到的，所述数据集包括多个所述样本用户；基于多个所述目标第一聚类中心分别与所述第一用户属性信息的所述第一隶属度值，以及，所述多个所述目标第一聚类中心分别对应的所述模糊分类器输出的所述预测信用风险，计算得到所述待测用户对应的最终信用风险。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国银行股份有限公司 一种信用风险评估方法及相关装置
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