[发明专利]个人信贷风险预测模型训练方法及装置

说明书

本发明提供了一种个人信贷风险预测模型训练方法及装置，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取第一用户行为数据和秘钥信息；根据第一用户行为数据和秘钥信息生成第一加密信息，将第一加密信息发送至目标联邦学习端，并接收目标联邦学习端发送的第二加密信息；利用第一加密信息和第二加密信息训练目标神经网络模型，并将第一训练结果发送至目标端；接收目标端发送的权重参数，并根据权重参数更新目标神经网络模型，得到个人信贷风险预测模型。本发明可以在保证数据安全与隐私保护的情况下，打破数据孤岛训练个人信贷风险预测模型，以便对个人信用风险进行预测。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种个人信贷风险预测模型训练方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

随着我国经济及金融市场的发展，“信用经济”在我国发展的越来越快，金融市场上开展了各种信贷业务，若能有效预测个人信用风险将极大推动我国金融市场的发展。但由于行业竞争、隐私安全，行政规定等问题，个人信贷数据常常以孤岛形势存在。在现实中，想将分散在各地及各机构的个人信贷相关数据进行整合困难重重，对个人单一数据进行挖掘预测不具有代表性，但对用户数据隐私和安全管理的日趋严格也将是世界趋势。

发明内容

本发明提供了一种个人信贷风险预测模型训练方法及装置，可以在保证数据安全与隐私保护的情况下打破数据孤岛训练模型，对个人信用风险进行预测。

第一方面，本发明实施例提供了一种个人信贷风险预测模型训练方法，该方法包括：

获取第一用户行为数据和秘钥信息；

根据所述第一用户行为数据和所述秘钥信息生成第一加密信息，将所述第一加密信息发送至目标联邦学习端，并接收所述目标联邦学习端发送的第二加密信息；所述第二加密信息由所述目标联邦学习端根据第二用户行为数据和所述秘钥信息生成；

利用所述第一加密信息和所述第二加密信息训练目标神经网络模型，并将第一训练结果发送至目标端；

接收所述目标端发送的权重参数，并根据所述权重参数更新所述目标神经网络模型，得到个人信贷风险预测模型；所述权重参数由所述目标端利用所述第一训练结果生成。

第二方面，本发明实施例还提供一种个人信贷风险预测模型训练装置，该装置包括：

获取模块，用于获取第一用户行为数据和秘钥信息；

联邦学习模块，用于根据所述第一用户行为数据和所述秘钥信息生成第一加密信息，将所述第一加密信息发送至目标联邦学习端，并接收所述目标联邦学习端发送的第二加密信息；所述第二加密信息由所述目标联邦学习端根据第二用户行为数据和所述秘钥信息生成；

训练模块，用于利用所述第一加密信息和所述第二加密信息训练目标神经网络模型，并将第一训练结果发送至目标端；

模型模块，用于接收所述目标端发送的权重参数，并根据所述权重参数更新所述目标神经网络模型，得到个人信贷风险预测模型；所述权重参数由所述目标端利用所述第一训练结果生成。

第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述个人信贷风险预测模型训练方法。

第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述个人信贷风险预测模型训练方法的计算机程序。