[发明专利]基于标准正态分布的评分方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及大数据技术领域，公开了一种基于标准正态分布的评分方法、装置、设备及存储介质，用于提高机构风险评分的准确率。基于标准正态分布的评分方法包括：根据预设风险标签集从各机构的业务订单信息中筛选各机构的风险订单；按照各机构的风险订单和业务订单信息确定各机构中各风险类型的风险订单比例值，对风险订单比例值进行数据标准化，得到各机构中各风险类型的标准分数；根据标准分数匹配预设的标准正态分布数据表得到各机构中各风险类型的预测概率值；将预设概率值转换为各机构中各风险类型的评分值，并根据评分值进行分析和预警。此外，本发明还涉及区块链技术，各机构的业务订单信息可存储于区块链节点中。

技术领域

本发明涉及大数据技术的曲线型方法领域，尤其涉及一种基于标准正态分布的评分方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

多层级组织架构中的多个机构在实际决策中对风险的把控难以量化，都是通过设置风险控制规则限制高风险事件的发生，但这样又会浪费一部分潜在机会。如果能够准确地对各机构中各风险类型进行评分，那么各机构根据风险分数值就能够准确地判断该机构的风险情况，为决策提供相应的参考，及时对风险进行监控，从而达到降低风险订单单数量的目的。

目前评分的方法比较单一，需要打分的项目比较少，并且不同机构的评分指标和评分标准存在差异，导致风险评分存在评分准确性低的问题。

发明内容

本发明提供了一种基于标准正态分布的评分方法、装置、设备及存储介质，用于提高机构风险评分的准确率。

为实现上述目的，本发明第一方面提供了一种基于标准正态分布的评分方法，包括：获取目标时长内各机构的业务订单信息，并根据预设风险标签集从各机构的业务订单信息中筛选各机构的风险订单；按照各机构的风险订单和各机构的业务订单信息确定各机构中各风险类型的风险订单比例值，并按照预设标准化算法对各机构中各风险类型的风险订单比例值进行数据标准化，得到各机构中各风险类型的标准分数；根据各机构中各风险类型的标准分数匹配预设的标准正态分布数据表，得到各机构中各风险类型的预测概率值；将各机构中各风险类型的预设概率值转换为各机构中各风险类型的评分值，并根据预设风险预警机制和各机构中各风险类型的评分值进行分析和预警。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取目标时长内各机构的业务订单信息，并根据预设风险标签集从各机构的业务订单信息中筛选各机构的风险订单，包括：获取预设起始时刻和预设结束时刻，根据所述预设起始时刻和所述预设结束时刻计算目标时长；按照所述目标时长和各机构的预设标识从预设数据库中读取各机构的业务订单信息，各机构包括医疗机构；通过已训练的目标风险识别模型按照预设风险标签集对各机构的业务订单信息进行风险识别和信息过滤，得到各机构的风险订单，并按照所述预设风险标签集标识并记录各机构的风险订单。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述按照各机构的风险订单和各机构的业务订单信息确定各机构中各风险类型的风险订单比例值，并按照预设标准化算法对各机构中各风险类型的风险订单比例值进行数据标准化，得到各机构中各风险类型的标准分数，包括：根据各机构中各风险类型的风险订单与各机构的业务订单信息统计各机构中各风险类型的风险订单数量和各机构的业务订单总数量；对各机构中各风险类型的风险订单数量和各机构的业务订单总数量进行除法运算，得到各机构的运算结果，并将各机构的运算结果设置为各机构中各风险类型的风险订单比例值；获取各机构中各风险类型的均值数据和标准差数据，按照预设标准化算法对各机构中各风险类型的风险订单比例值、各机构中各风险类型的均值数据和标准差数据进行数据标准化，得到各机构中各风险类型的标准分数，预设标准化算法包括z分数标准化算法。