[发明专利]数据处理方法、装置、设备、介质及产品

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

响应于项目分析请求，确定若干数量的第一目标风控项目；

获取预训练的第一机器学习模型，并基于所述第一机器学习模型对所述第一目标风控项目进行评分，得到第一评分结果；

基于所述第一评分结果确定所述第一目标风控项目中符合预设条件的第二目标风控项目，并生成所述第二目标风控项目的风控策略；

在所述第二目标风控项目投产后，基于所述风控策略对所述第二目标风控项目进行风险控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一机器学习模型为卷积神经网络模型，所述神经网络模型包括softmax层；

在基于所述第一机器学习模型对所述第一目标风控项目进行评分之前，还包括：

获取所述第一目标风控项目的第一关键指标，所述第一关键指标包括以下至少之一：项目类型、项目属地或者项目信用评级；

所述基于所述第一机器学习模型对所述第一目标风控项目进行评分，包括：

将所述第一关键指标作为特征点，输入至第一机器学习模型的训练层中进行训练，得到第一训练结果；

基于所述第一训练结果按照softmax层的分类概率加权出推荐分值，得到第一输出结果，并基于所述第一输出结果对所述第一目标风控项目进行评分。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述第一目标风控项目中符合预设条件的第二目标风控项目之后，以及生成所述第二目标风控项目的风控策略之前，还包括：

获取预训练的第二机器学习模型，并基于所述第二机器学习模型对所述第二目标风控项目进行评分，得到第二评分结果；

所述生成所述第二目标风控项目的风控策略，包括：基于所述第二评分结果生成所述第二目标风控的风控策略。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二机器学习模型为卷积神经网络模型，所述神经网络模型包括softmax层；

在基于所述第二机器学习模型对所述第二目标风控项目进行评分之前，还包括：

获取所述第二目标风控项目的第二关键指标，所述第二关键指标包括以下至少之一：项目审批信息、项目周期或者项目风险评级；

所述基于所述第二机器学习模型对所述第二目标风控项目进行评分，包括：

将所述第二关键指标作为特征点，并输入至第二机器学习模型的训练层中进行训练，得到第二训练结果；

基于所述第二训练结果按照softmax层的分类概率加权出推荐分值，得到第二输出结果，并基于所述第二输出结果对所述第二目标风控项目进行评分。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述第一评分结果确定所述第一目标风控项目中符合预设条件的第二目标风控项目之后，以及生成所述第二目标风控项目的风控策略之前，还包括：

响应于所述第二目标风控项目携带告警标志位，生成附加审批指示信息，所述附加审批指示信息用于指示基于预设附加条件对所述第二目标风控项目进行二次审批。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第二目标风控项目投产后，还包括：

响应于所述第二目标风控项目投产后的监测信息，生成风控告警；其中，所述监测信息携带所述第二目标风控项目的当前风险评估结果超出预设阈值的指示信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述项目分析请求携带所有待审批项目，所述确定若干数量的第一目标风控项目，包括：

筛除所有待审批项目中不符合预设规则的项目，并基于筛除结果确定若干数量的第一目标风控项目。