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龙图腾网获悉中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司申请的专利评价信息确定方法、装置、设备及计算机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：CN114693127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210335807.5，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权评价信息确定方法、装置、设备及计算机存储介质是由朱翔设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本评价信息确定方法、装置、设备及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种评价信息确定方法、装置、设备及计算机存储介质，能够通过用户历史业务数据，训练预设的神经网络，得到第一风险识别模型和该模型的第一质量评价信息。然后利用待评价的目标模型生成业务特征信息，通过该业务特征信息和用户历史业务数据再次训练上述神经网络，这样通过引入新的特征信息即业务特征信息再训练后，可以得到第二风险识别模型和对应的第二质量评价信息。继而根据两个质量评价信息得到的比较结果，可以反映出两次训练得到的风险识别模型的训练程度是否有所提高，以此能够快速验证、评价目标模型即事项识别模型是否有效，利于提升事项识别模型在应用于风险事项识别场景中的可靠性。

本发明授权评价信息确定方法、装置、设备及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种评价信息确定方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户历史业务数据，所述用户历史业务数据对应多个特征维度； 将所述用户历史业务数据输入预设的神经网络； 按照所述多个特征维度，训练所述神经网络，得到第一风险识别模型和所述第一风险识别模型的第一输出信息，所述第一风险识别模型的输出信息为用户的违约概率； 根据所述第一输出信息进行计算，得到第一准确率和或第一召回率； 根据待评价的事项识别模型的至少一个事项特征，生成业务特征信息，其中，所述业务特征信息对应的特征维度，与所述用户历史业务数据的多个特征维度不同； 将所述用户历史业务数据输入所述神经网络； 按照所述业务特征信息对应的特征维度，以及所述用户历史业务数据对应的多个特征维度，训练所述神经网络，得到第二风险识别模型和所述第二风险识别模型的第二输出信息，所述第二风险识别模型的输出信息为用户的违约概率； 根据所述第二输出信息进行计算，得到第二准确率和或第二召回率； 在所述第二准确率高于所述第一准确率以及所述第二召回率高于所述第一召回率的情况下，确定所述事项识别模型有效，并生成描述所述事项识别模型有效的评价信息； 在所述第二准确率低于所述第一准确率和或所述第二召回率低于所述第一召回率的情况下，确定所述事项识别模型无效，并生成描述所述事项识别模型无效的评价信息； 在确定所述事项识别模型有效的情况下，获取待识别的用户业务数据； 通过所述事项识别模型，对所述待识别的用户业务数据进行特征提取，得到事项识别信息，所述事项识别信息包括用户评级事项以及是否授信事项。

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中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司，其通讯地址为：100033 北京市西城区金融大街25号；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”。

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