[发明专利]用于风控模型构建的数据处理方法和装置

权利要求书

1.一种用于风控模型构建的数据处理方法，其特征在于，包括：

获取构建风控模型的建模样本数据，其中，所述建模样本数据为构建所述风控模型需要的样本用户的所有数据；

基于参考样本数据，对所述建模样本数据进行识别，获取时间窗口数据，其中，所述时间窗口数据为存在数据缺失的建模样本数据；

基于预设模型构建规则，根据所述时间窗口数据执行风控模型构建操作，获取构建模型；

对所述构建模型进行校验处理，基于所述校验结果，获取目标风控模型。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，基于参考样本数据，对所述建模样本数据进行识别，获取时间窗口数据，包括：

基于所述参考样本数据，对所述建模样本数据进行识别，包括：

若所述建模样本数据在第一预设时间周期内存在数据缺失，获取第一时间窗口数据，其中，所述第一时间窗口数据为在所述第一预设时间周期内存在数据缺失的建模样本数据；

若所述建模样本数据在第二预设时间周期内存在数据缺失，获取第二时间窗口数据，其中，所述第二时间窗口数据为在所述第二预设时间周期内存在数据缺失的建模样本数据。

3.根据权利要求1或权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，基于预设模型构建规则，根据所述时间窗口数据执行风控模型构建操作，获取构建模型，包括：

对所述第一时间窗口数据执行风控模型构建操作，获取第一构建模型；

基于所述第一构建模型，对所述第二预设时间周期执行风控模型预测操作，获取第一预测样本数据；

对所述第二时间窗口数据与所述第一预测样本数据执行风控模型构建操作，获取第二构建模型。

4.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，基于所述参考样本数据，对所述建模样本数据进行识别，还包括：

基于所述参考样本数据的数据结构，对所述建模样本数据进行识别，判断所述建模样本数据与所述数据结构的匹配度；

若所述匹配度不满足预设匹配度，则判断所述建模样本数据存在数据缺失。

5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，对所述构建模型进行校验处理，基于所述校验结果，获取目标风控模型，包括：

若所述构建模型的模型评价指标满足预设条件，获得所述目标风控模型，其中，所述构建模型的评价指标至少包括排序性和正确率。

6.一种用于风控模型构建的数据处理装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于获取构建风控模型的建模样本数据，其中，所述建模样本数据为构建所述风控模型需要的样本用户的所有数据；

识别模块，基于参考样本数据，对所述建模样本数据进行识别，获取时间窗口数据，其中，所述时间窗口数据为存在数据缺失的建模样本数据；

模型构建模块，基于预设模型构建规则，根据所述时间窗口数据执行风控模型构建操作，获取构建模型；

校验模块，用于对所述构建模型进行校验处理，基于所述校验结果，获取目标风控模型。

7.根据权利要求6所述的数据处理装置，其特征在于，识别模块，基于参考样本数据，对所述建模样本数据进行识别，获取时间窗口数据，其中，所述时间窗口数据为存在数据缺失的建模样本数据，包括：

基于所述参考样本数据，对所述建模样本数据进行识别，包括：

若所述建模样本数据在第一预设时间周期内存在数据缺失，获取第一时间窗口数据，其中，所述第一时间窗口数据为在所述第一预设时间周期内存在数据缺失的建模样本数据；

若所述建模样本数据在第二预设时间周期内存在数据缺失，获取第二时间窗口数据，其中，所述第二时间窗口数据为在所述第二预设时间周期内存在数据缺失的建模样本数据。