(19)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 202210938717.5 (22)申请日 2022.08.05 (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 朱江波　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 王天尧　王维宁 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 40/08(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 银行业务类别的风险控制方法及装置 (57)摘要 本发明提出了一种银行业务类别的风险控 制方法及装置， 涉及计算机数据处理技术领域， 该方法包括： 依据银行业务类别的业务办理数 据， 确定银行业务类别的风险步骤； 获取银行的 各个子机构 对应各个风险步骤的业务办理数据， 并依据该业务办理数据， 确定各个子机构对应各 个风险步骤的风险向量和收敛误差上界； 依据风 险向量和收敛误差上界， 确定每个风险步骤对应 的第一子机构和第二子机构； 依据各个风险步骤 对应的第一子机构和第二子机构， 对 银行业务类 别进行风险控制。 权利要求书5页 说明书10页 附图4页 CN 115375424 A 2022.11.22 CN 115375424 A 1.一种银 行业务类别的风险控制方法， 其特 征在于， 包括： 依据银行业务类别的业 务办理数据， 确定银 行业务类别的风险步骤； 获取银行的各个子机构对应各个风险步骤的业务办理数据， 并依据该业务办理数据， 确定各个子 机构对应各个风险步骤的风险向量和收敛误差上界； 依据风险向量和收敛误差上界， 确定每 个风险步骤 对应的第一子 机构和第二子 机构； 依据各个风险步骤 对应的第一子 机构和第二子 机构， 对银 行业务类别进行风险控制。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 依据银行业务类别的业务办理数据， 确定银 行业务类别的风险步骤， 包括： 对于银行业务类别的每个步骤， 从银行业务类别的业务办理数据中选取出该步骤对应 的办理数据； 依据银行业务类别的每个步骤对应的办理数据， 确定该步骤对应各个风险类别的概 率； 对于银行业务类别的每个步骤， 如果存在风险类型， 使得该步骤对应该风险类别的概 率大于等于该风险类型对应的概 率阈值， 则将该步骤作为银 行业务类别的风险步骤。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 获取银行的各个子机构对应各个风险步骤的 业务办理数据， 并依据该业务办理数据， 确定各个子机构对应各个风险步骤的风险向量和 收敛误差上界， 包括： 对于银行业务类别的每个风险维度， 从银行的每个子机构对应每个风险步骤的业务办 理数据中选取出该风险维度的办理数据， 将选取出的办理数据作为该子机构和该风险步骤 对应该风险维度的办理数据； 将每个子机构和每个风险步骤对应每个风险维度的办理数据划分为该子机构和该风 险步骤对应该风险维度的多个办理数据子集， 其中， 每个办理数据子集包含的办理数量大 于设定的数量阈值； 将每个子机构和每个风险步骤对应每个风险维度的办理数据子集中涉及风险的办理 的占比作为该子 机构和该风险步骤 对应该风险维度的风险占比样本； 确定每个子机构对应每个风险步骤的风险向量， 其中， 该风险向量的分量与风险维度 一一对应， 该风险向量的每个分量的分量值等于该子机构和该风险步骤对应该分量对应的 风险维度的风险占比样本的均值； 对于每一风险维度， 将每个子机构和每个风险步骤对应该风险维度的风险占比样本的 方差的平方与该子机构和该风险步骤对应该风险维度的风险占比样本的数量的比值， 作为 该子机构和该风险步骤 对应该风险维度的收敛误差上界； 将每个子机构对应每个风险步骤的收敛误差上界确定为该子机构和该风险步骤对应 各个风险维度的收敛误差上界的最大值。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 依据风险向量和收敛误差上界， 确定每个风 险步骤对应的第一子 机构和第二子 机构， 包括： 对于银行的每个子机构， 如果该子机构对应该风险步骤的收敛误差上界小于误差阈 值， 则将该子 机构作为该风险步骤 对应的待选 子机构； 确定该风险步骤对应待选子机构的偏序， 其中， 该偏序用于确定该风险步骤对应的任 何两个待选子机构 中待选子机构A是否优于待选子机构B； 如果待选子机构A对应该风险步权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115375424 A 2骤的风险向量的每个分量都小于等于待选子机构B对应该风险步骤的风险向量的对应分 量， 则在该偏序中确定待选 子机构A优于待选 子机构B； 依据该风险步骤对应待选子机构的偏序， 确定该风险步骤对应的第 一子机构和第 二子 机构。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 依据该风险步骤对应待选子机构的偏序， 确 定该风险步骤 对应的第一子 机构和第二子 机构， 包括： 对于每个分量， 将该偏序的极大元素对应该风险步骤的风险向量在该分量的分量值的 最大值作为该分量对应的第一风险阈值， 以及将该偏序的极小元素对应该风险步骤的风险 向量在该分量的分量 值的最小值作为该分量对应的第二 风险阈值； 对于银行的每个子机构， 如果该子机构对应该风险步骤的风险向量的每个分量都小于 等于该分量对应的第一风险阈值， 则将该子机构作为该风险步骤对应的第一子机构； 如果 该子机构对应该风险步骤的风险向量的每个分量 都大于等于该分量对应的第二风险阈值， 则将该子 机构作为该风险步骤 对应的第二子 机构。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 依据各个风险步骤对应的第 一子机构和第 二 子机构， 对银 行业务类别进行风险控制， 包括： 对于每个风险步骤， 依据该风险步骤对应的第二子机构对应该风险步骤的办理数据， 以风险为预测标识， 训练预测模型， 获得 该风险步骤 对应的风险预测模型； 依据该风险步骤对应的风险预测模型， 对银行业务类别的每笔业务在该风险步骤的办 理数据进行风险预测； 依据预测结果， 对该业 务进行风险控制。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 依据各个风险步骤对应的第 一子机构和第 二 子机构， 对银 行业务类别进行风险控制， 包括： 对于每个风险步骤对应的每一第 一子机构， 依据 该第一子机构对应该风险步骤的风险 向量， 确定该第一子 机构对应该风险步骤的风险范 数； 依据每个风险步骤对应的各个第 一子机构对应该风险步骤的风险范数， 对银行业务类 别进行风险控制。 8.如权利要求7所述的方法， 其特征在于， 依据每个风险步骤对应的各个第 一子机构对 应该风险步骤的风险范 数， 对银行业务类别进行风险控制， 包括： 对每个风险步骤 对应的第一子 机构进行排序； 依据该风险步骤对应的各个第 一子机构对应该风险步骤的风险范数， 按照如下公式确 定该风险步骤 对应的各个第一子 机构对应的概 率下界： 其中， wk为该风险步骤对应的第k个第一子机构对应的概率下界， xi和xj分别是该风险 步骤对应的第i个和第j个第一子 机构对应该风险步骤的风险范 数， g＞0是一实值减函数； 选取一值域为[0,1]的随机数生成器， 其中， 该生成器生成的随机数符合均匀分布； 对于在第二子机构的银行业务类别的每一业务， 依据该随机数生成器生成一随机数， 将该随机数作为该业 务对应的随机数； 从该风险步骤对应的各个第一子机构对应的概率下界中选取出小于该业务对应的随权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115375424 A 3