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龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利信用风险预测模型训练方法、电子设备及可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115293889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210995711.1，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权信用风险预测模型训练方法、电子设备及可读存储介质是由谭蕴琨;陈婷;吴三平;庄伟亮;张鹏;壮青;吴轶凡;陈庆麟;徐朔;黄勇卫设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本信用风险预测模型训练方法、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种信用风险预测模型训练方法、电子设备及可读存储介质，应用于金融科技技术领域，所述信用风险预测模型训练方法包括：获取训练样本集以及训练样本集中各训练样本的样本权重；根据训练样本集和各样本权重，得到信用风险预测总模型，信用风险预测总模型由多个风险预测子模型组成；依据风险预测子模型的子模型预测结果，对风险预测子模型进行聚类，得到子模型群；依据子模型预测结果和子模型群，扩增训练样本集；返回执行步骤：根据训练样本集和各样本权重，迭代训练得到信用风险预测总模型，直至信用风险预测总模型满足预设迭代更新结束条件，得到目标信用风险预测总模型。本申请解决了用户信用风险的预测准确度低的技术问题。

本发明授权信用风险预测模型训练方法、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种信用风险预测模型训练方法，其特征在于，所述信用风险预测模型训练方法包括： 获取用户的历史行为数据作为训练样本集以及所述训练样本集中各训练样本的样本权重； 根据所述训练样本集和各所述样本权重，迭代训练得到信用风险预测总模型，其中，所述信用风险预测总模型由多个风险预测子模型组成； 获取各所述风险预测子模型对于所述训练样本集的子模型预测结果，依据各所述子模型预测结果，对所述风险预测子模型进行聚类，得到至少一个子模型群； 依据各所述子模型预测结果和各所述子模型群，优化各所述样本权重，以扩增所述训练样本集； 返回执行步骤：根据所述训练样本集和各所述样本权重，迭代训练得到信用风险预测总模型，直至所述信用风险预测总模型满足预设迭代更新结束条件，得到目标信用风险预测总模型； 所述根据所述训练样本集和各所述样本权重，迭代训练得到信用风险预测总模型，其中，所述信用风险预测总模型由多个风险预测子模型组成的步骤包括： 从所述训练样本集中选取训练样本，并根据所述训练样本和所述训练样本对应的样本权重确定待预测样本； 将所述待预测样本分别输入各所述风险预测子模型，得到各子模型输出预测结果； 根据各所述风险预测子模型对应的模型加权权重，对各所述子模型输出预测结果进行加权聚合，得到总模型输出预测结果； 根据所述总模型输出预测结果，优化各所述模型加权权重以及各所述风险预测子模型； 返回执行步骤：从所述训练样本集中选取训练样本，并根据所述训练样本和所述训练样本对应的样本权重确定待预测样本，直至各所述模型加权权重满足预设权重条件以及各所述子模型参数满足预设模型参数条件，得到所述信用风险预测总模型； 所述依据各所述子模型预测结果，对所述风险预测子模型进行聚类，得到至少一个子模型群的步骤包括： 获取各所述子模型预测结果之间的子模型预测结果相似度，将所述子模型预测结果相似度作为各所述风险预测子模型之间的子模型相似度； 依据所述子模型相似度，对各所述风险预测子模型进行聚类，得到至少一个子模型群。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳前海微众银行股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室（入驻深圳市前海商务秘书有限公司）；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。