(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111412766.7 (22)申请日 2021.11.25 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 郭慧杰　黄勋　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 代理人 鲁梅 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 20/40(2012.01) G06N 20/00(2019.01) G06F 21/62(2013.01) G06F 21/60(2013.01) (54)发明名称 贷后预警方法、 装置、 电子设备及存 储介质 (57)摘要 本发明提供一种贷后预警方法、 装置、 电子 设备及存储介质， 基于联邦学习将银行机构作为 参与方进行加密实体对齐， 以确定参与方本地第 一客户对应的第一客户特征， 且在参与方之间第 一客户相同， 进 一步， 采用对等网络架构， 通过参 与方对应的所述第一客户特征训练得到贷后预 警模型， 进而将贷后预警模型共享至参与方， 从 而实现所述参与方在获得本地第二客户对应的 第二客户特征后， 能够基于贷后预 警模型识别第 二客户特征对第二客户进行贷后预 警。 本发明能 够基于联邦学习进行联合机器学习建模， 将优质 的贷后预警模型共享， 应用于贷后风险预警。 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 CN 113989032 A 2022.01.28 CN 113989032 A 1.一种贷后预警方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 将银行机构作为联邦学习的参与 方进行加密实体对齐， 以确定所述参与 方本地第 一客 户对应的第一 客户特征， 在所述 参与方之间所述第一 客户相同； 采用对等网络架构， 通过所述参与方对应的所述第一客户特征训练得到贷后预警模 型； 将所述贷后预警模型共享至所述参与 方， 以使所述参与方在获得本地第 二客户对应的 第二客户特征的情况下， 基于所述贷后预警模 型识别第二客户特征对所述第二客户进 行贷 后预警。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将银行机构作为联邦学习的参与 方进 行加密实体对齐， 包括： 对所述参与方下的客户样本进行对齐匹配， 以确定所述第一 客户； 对所述第一客户在所述参与方本地的数据进行拉平， 以构建所述第 一客户的多维客户 特征， 所述多维客户特 征包含所述第一 客户在所述 参与方本地的第一 客户特征。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述采用对等网络架构， 通过所述参与方 对应的所述第一 客户特征训练得到贷后预警模型， 包括： 确定所述参与方对应的链路， 所述链路能够指示所述参与方之间的相对位置， 所述参 与方本地均具有相同的基础网络模型； 基于所述链路遍历所述参与方确定本次迭代训练用的第 一参与方， 并获取第 二参与方 输出的第一网络参数， 所述第二参与方在所述链路中位于所述第一参与方的上游位置， 所 述第一网络参数 是上次迭代训练所获得的； 基于所述第 一网络参数调 整所述第 一参与方本地的基础网络模型， 通过所述第 一参与 方对应的所述第一客户特征、 以及已标注的标签训练所述第一参与方本地的基础网络模型 得到第二网络参数， 由所述第一参与方输出所述第二网络参数， 所述标签用于表征所述第 一客户的风险等级； 在不满足训练结束条件的情况下， 返回执行所述基于所述链路遍历所述参与方确定本 次迭代训练用的第一 参与方， 这 一步骤； 在满足训练结束条件的情况下， 确定本地迭代训练所获得的所述第二网络参数， 基于 所述第二网络参数 所调整的所述基础网络模型为所述贷后预警模型； 相应的， 所述将所述贷后预警模型共享至所述 参与方， 包括： 将所述第二网络参数共享至所述参与 方， 基于所述第 二网络参数调 整所述参与 方本地 的基础网络模型， 以在所述 参与方本地均具有相同的所述贷后预警模型。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述贷后预警模型识别第 二客户 特征对所述第二 客户进行贷后预警， 包括： 将所述第二客户特征输入至所述贷后预警模型中， 以获取所述第 二客户的实际风险等 级； 如果所述实际风险等级满足对应的等级阈值， 则 输出针对所述第 二客户的贷后预警信 息。 5.一种贷后预警装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 加密实体对齐模块， 用于将银行机构作为联邦学习的参与方进行加密实体对齐， 以确权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113989032 A 2定所述参与方本地第一 客户对应的第一 客户特征， 在所述 参与方之间所述第一 客户相同； 贷后预警模型训练模块， 用于采用对等网络架构， 通过所述参与方对应的所述第一客 户特征训练得到贷后预警模型； 贷后预警模块， 用于将所述贷后预警模型共享至所述参与方， 以使所述参与方在获得 本地第二客户对应的第二客户特征的情况下， 基于所述贷后预警模型识别第二客户特征对 所述第二 客户进行贷后预警。 6.根据权利要求5所述的装置， 其特 征在于， 所述加密实体对齐模块， 具体用于： 对所述参与方下的客户样本进行对齐匹配， 以确定所述第一客户； 对所述第一客户在 所述参与方本地的数据进行拉平， 以构建所述第一客户的多维客户特征， 所述多维客户特 征包含所述第一 客户在所述 参与方本地的第一 客户特征。 7.根据权利要求5所述的装置， 其特 征在于， 所述贷后预警模型训练模块， 具体用于： 确定所述参与方对应的链路， 所述链路能够指示所述参与方之间的相对位置， 所述参 与方本地均具有相同的基础网络模型； 基于所述链路遍历所述参与方确定本次迭代训练用 的第一参与方， 并获取第二参与方输出 的第一网络参数， 所述第二参与方在所述链路中位 于所述第一参与方的上游位置， 所述第一网络参数是上次迭代训练所获得的； 基于所述第 一网络参数调整 所述第一参与方本地的基础网络模型， 通过所述第一参与方对应的所述第 一客户特征、 以及已标注的标签训练所述第一参与方本地的基础网络模型得到第二网络参 数， 由所述第一参与方输出所述第二网络参数， 所述标签用于表征所述第一客户的风险等 级； 在不满足训练结束条件的情况下， 返回执行所述基于所述链路遍历所述参与方确定本 次迭代训练用的第一参与方， 这一步骤； 在 满足训练结束条件的情况下， 确定本地迭代训练 所获得的所述第二网络参数， 基于所述第二网络参数所调整的所述基础网络模型为所述贷 后预警模型； 相应的， 用于将所述贷后预警模型共享至所述 参与方的所述贷后预警模块， 具体用于： 将所述第二网络参数共享至所述参与 方， 基于所述第 二网络参数调 整所述参与 方本地 的基础网络模型， 以在所述 参与方本地均具有相同的所述贷后预警模型。 8.根据权利要求5所述的装置， 其特征在于， 用于基于所述贷后预警模型识别第 二客户 特征对所述第二 客户进行贷后预警的所述贷后预警模块， 具体用于： 将所述第二客户特征输入至所述贷后预警模型中， 以获取所述第 二客户的实际风险等 级； 如果所述实际风险等级满足对应的等级阈值， 则输出针对所述第二客户的贷后预警信 息。 9.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括： 至少一个存储器和至少一个处理 器； 所述存储器存储有程序， 所述处理器调用所述存储器存储的程序， 所述程序用于实现权 利要求1‑4任意一项所述的贷后预警方法。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有计算机可执行指令， 所述计算 机可执行指令用于执 行权利要求1 ‑4任意一项所述的贷后预警方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113989032 A 3