中国工商银行股份有限公司梁栩滔获国家专利权
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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利违约风险判断模型的训练方法、违约风险的判断方法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：CN119809807B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411871409.0，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权违约风险判断模型的训练方法、违约风险的判断方法是由梁栩滔;郭海球;刘茜茜;陈浩然设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本违约风险判断模型的训练方法、违约风险的判断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种违约风险判断模型的训练方法、违约风险的判断方法，涉及人工智能、金融科技技术领域。主要方法包括：对脱敏信贷数据进行缺失程度分析，得到所述脱敏信贷数据中的高价值特征：基于所述高价值特征，通过非神经网络模型对所述脱敏信贷数据进行粗分类，得到弱监督学习的训练样本；根据所述训练样本对神经网络模型进行弱监督训练，得到违约风险预测模型。本发明实施例可以提高脱敏信贷数据的可用性。
本发明授权违约风险判断模型的训练方法、违约风险的判断方法在权利要求书中公布了：1.一种违约风险预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 对脱敏信贷数据中的每一特征进行分布统计，得到存在缺失值的缺失特征和各缺失特征的缺失比例； 根据所述缺失比例确定所述缺失特征中的低价值特征，并将所述低价值特征之外的其他特征确定为高价值特征； 基于所述高价值特征，通过非神经网络模型对所述脱敏信贷数据进行粗分类，得到弱监督学习的训练样本，其包括：将所述高价值特征作为脱敏信贷数据的提取特征，通过所述脱敏信贷数据对非神经网络模型进行微调，得到粗分类模型； 所述粗分类模型的数量为至少两个；对于所述脱敏信贷数据中的每一样本，获取各粗分类模型对所述样本的分类结果；所述分类结果包括样本属于各类型的概率；对所述各分类结果进行融合，得到所述样本的粗分类标签； 根据所述脱敏信贷数据中每一样本的粗分类标签构建弱监督训练样本； 根据所述训练样本对神经网络模型进行弱监督训练，得到违约风险预测模型。
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