基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法及装置

摘要

本发明涉及大数据处理技术领域，揭露了一种基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法及装置，包括：对企业数据执行维度整理，得到企业矩阵，按照数据类型为字符型或数值型，将所述企业矩阵拆分为企业字符矩阵及企业数值矩阵，计算所述企业数值矩阵内每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值，构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数，求解所述概率分布函数得到每种数据类型所对应的异常概率值，计算所述企业字符矩阵的隶属度矩阵，其中所述隶属度矩阵由根据所述企业字符矩阵构建的隶属度函数计算所得，可视化每个所述异常概率值及所述隶属度矩阵得到企业的经营管理可视化图。本发明可解决目前风控体系运行卡顿甚至中断退出的问题。

说明书

技术领域

本发明涉及大数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法及装置。

背景技术

伴随大数据及人工智能技术的快速发展，目前企业的风险控制已经变得更加难以评估，因此为了适应科技发展，已衍生出大量的风险控制体系。

目前多数风险控制体系均较为臃肿，包括规则管理、企业决策流分析、企业管理评分卡、数据指标管理、日志管理等，虽然功能齐全，但这类风险控制体系由于集成了太多功能，导致运行时系统卡顿甚至出现中断退出的现象。

发明内容

本发明提供一种基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决目前风控体系过于臃肿导致运行卡顿甚至中断退出的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法，包括：

接收企业所提供的企业数据，对所述企业数据执行维度整理，得到企业矩阵，其中所述企业矩阵包括两个维度，第一维度为数据类型，其中数据类型包括企业所服务客户的客户类型、企业征信类型、企业财务类型、企业人力资源类型，第二个维度为数据类型对应的具体数据值；

按照数据类型为字符型或数值型，将所述企业矩阵拆分为企业字符矩阵及企业数值矩阵；

计算所述企业数值矩阵内每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值；

构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数，求解所述概率分布函数得到每种数据类型所对应的异常概率值；

计算所述企业字符矩阵的隶属度矩阵，其中所述隶属度矩阵由根据所述企业字符矩阵构建的隶属度函数计算所得；

根据时间的变化规律，可视化每个所述异常概率值及所述隶属度矩阵，得到企业的经营管理可视化图。

可选地，所述对所述企业数据执行维度整理，得到企业矩阵，包括：

按照所述企业数据的数据类型，对所述企业数据执行维度划分，得到包括不同类型的单维矩阵，所述单维矩阵如下：

其中，所述a

将每种类型所对应的类型数据依次填充至对应的单维向量中，得到所述企业矩阵，所述企业矩阵如下：

其中，x

可选地，所述按照数据类型为字符型或数值型，将所述企业矩阵拆分为企业字符矩阵及企业数值矩阵，包括：

其中，X

可选地，所述计算所述企业数值矩阵内每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值，包括：

获取每种数据类型对应的所有的具体数据值，得到具体数据集集合；

求解所述具体数据集集合的方差及平均值；

根据所述方差及平均值构建正态概率分布函数；

求解所述正态概率分布函数得到所述先验分布值。

可选地，所述求解所述正态概率分布函数得到所述先验分布值，包括：

其中，

可选地，所述构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数，包括：

采用如下方式构建得到所述概率分布函数：

其中，C

可选地，所述计算所述企业字符矩阵的隶属度矩阵，包括：

获取三角模糊数[a,b,c]，其中，a≤b≤c；

构建基于所述三角模糊数[a,b,c]的隶属度函数：

其中，u(x)表示企业管理者认为企业字符矩阵属于三角模糊数[a,b,c]的程度，简称隶属度，v(x)表示企业管理者认为企业字符矩阵不属于三角模糊数[a,b,c]的程度，简称非隶属度，x为所述企业字符矩阵内每种数据类型下的字符所对应的十进制数。

为了解决上述问题，本发明还提供一种基于大数据AI技术的智能风控体系构建装置，所述装置包括：

企业矩阵构建模块，用于接收企业所提供的企业数据，对所述企业数据执行维度整理，得到企业矩阵，其中所述企业矩阵包括两个维度，第一维度为数据类型，其中数据类型包括企业所服务客户的客户类型、企业征信类型、企业财务类型、企业人力资源类型，第二个维度为数据类型对应的具体数据值；

矩阵拆分模块，用于按照数据类型为字符型或数值型，将所述企业矩阵拆分为企业字符矩阵及企业数值矩阵；

异常概率值求解模块，用于计算所述企业数值矩阵内每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值，构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数，求解所述概率分布函数得到每种数据类型所对应的异常概率值；

隶属度矩阵求解模块，用于计算所述企业字符矩阵的隶属度矩阵，其中所述隶属度矩阵由根据所述企业字符矩阵构建的隶属度函数计算所得；

可视化模块，用于根据时间的变化规律，可视化每个所述异常概率值及所述隶属度矩阵，得到企业的经营管理可视化图。

为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：

存储器，存储至少一个指令；及

处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法。

为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法。

为解决背景技术所述问题。本发明实施例接收企业所提供的企业数据，对所述企业数据执行维度整理，得到企业矩阵，其中所述企业矩阵包括两个维度，第一维度为数据类型，其中数据类型包括企业所服务客户的客户类型、企业征信类型、企业财务类型、企业人力资源类型，第二个维度为数据类型对应的具体数据值，为了轻量化目前风控体系，本发明实施例去繁就简，先按照数据类型为字符型或数值型，将所述企业矩阵拆分为企业字符矩阵及企业数值矩阵，其中计算所述企业数值矩阵内每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值，构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数，求解所述概率分布函数得到每种数据类型所对应的异常概率值，可见异常概率值的计算仅通过概率函数计算即可，并没有使用复杂繁琐的深度学习模型，可缓解由于集成过多深度学习模型而导致的臃肿卡顿现象，此外，本发明实施例中，进一步利用字符串型的企业数据计算得到隶属度矩阵，隶属度是对多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，因此可有效替代企业管理评分卡、数据指标管理、日志管理等模块，进一步轻量化风控体系。因此本发明提出的基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决目前风控体系过于臃肿导致运行卡顿甚至中断退出的问题。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的基于大数据AI技术的智能风控体系构建装置的功能模块图；

图3为本发明一实施例提供的实现所述基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法的电子设备的结构示意图。

图中：1-电子设备；10-处理器；11-存储器；13-通信接口；100-基于大数据AI技术的智能风控体系构建装置；101-企业矩阵构建模块；102-矩阵拆分模块；103-异常概率值求解模块；104-隶属度矩阵求解模块；105-可视化模块。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本申请实施例提供一种基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法。所述基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。

参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法包括：

S1、接收企业所提供的企业数据，对所述企业数据执行维度整理，得到企业矩阵，其中所述企业矩阵包括两个维度，第一维度为数据类型，其中数据类型包括企业所服务客户的客户类型、企业征信类型、企业财务类型、企业人力资源类型，第二个维度为数据类型对应的具体数据值；

本发明实施例中，所述企业数据可根据不同企业的企业类型适应性改变，如企业A为线上文具买卖平台，则客户数据包括客户注册名、注册密码、联系方式、联系地址、联系人信息等，此外还包括客户的经验类数据，包括企业征信数据、企业财务数据、企业人力资源数据等。

因此为方便对企业数据的计算及分析，需将企业数据转为矩阵数据，详细地，所述对所述企业数据执行维度整理，得到企业矩阵，包括：

按照所述企业数据的数据类型，对所述企业数据执行维度划分，得到包括不同类型的单维矩阵，所述单维矩阵如下：

其中，所述a

将每种类型所对应的类型数据依次填充至对应的单维向量中，得到所述企业矩阵，所述企业矩阵如下：

其中，x

S2、按照数据类型为字符型或数值型，将所述企业矩阵拆分为企业字符矩阵及企业数值矩阵；

可理解的是，在上述企业矩阵中所包括的数据类型有字符型或数值型，如x

本发明实施例中，为了更好的分析企业数据所生成的企业矩阵，先按照数据类型为字符型或数值型，分为企业字符矩阵及企业数值矩阵，即：

其中，X

S3、计算所述企业数值矩阵内每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值；

详细地，所述计算每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值，包括：

获取每种数据类型对应的所有的具体数据值，得到具体数据集集合；

求解所述具体数据集集合的方差及平均值；

根据所述方差及平均值构建正态概率分布函数；

求解所述正态概率分布函数得到所述先验分布值。

示例性的，如x

详细地，所述求解所述正态概率分布函数得到所述先验分布值，包括：

其中，

S4、构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数，求解所述概率分布函数得到每种数据类型所对应的异常概率值；

详细地，所述构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数，包括：

采用如下方式构建得到所述概率分布函数：

其中，C

详细地，所述求解所述概率分布函数得到每种数据类型所对应的异常概率值，包括：

接收用户输入的风险级别阈值；

利用所述概率分布函数，计算大于或等于所述风险级别阈值的风险概率值；

示例性的，如k=5表示共有5个风险级别，其中C

S5、计算所述企业字符矩阵的隶属度矩阵，其中所述隶属度矩阵由根据所述企业字符矩阵构建的隶属度函数计算所得；

详细地，所述计算所述企业字符矩阵的隶属度矩阵，包括：

获取三角模糊数[a,b,c]，其中，a≤b≤c；

构建基于所述三角模糊数[a,b,c]的隶属度函数：

其中，u(x)表示企业管理者认为企业字符矩阵属于三角模糊数[a,b,c]的程度，简称隶属度，v(x)表示企业管理者认为企业字符矩阵不属于三角模糊数[a,b,c]的程度，简称非隶属度，x为所述企业字符矩阵内每种数据类型下的字符所对应的十进制数。

根据所述隶属度函数依次计算每种数据类型下字符所对应的隶属度及非隶属度，用隶属度及非隶属度代替所对应的字符，得到所述隶属度矩阵。

示例性的，

需解释的是，隶属度及非隶属度属于模糊评价函数里的概念：模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示，可理解的是，如客户类型及企业人力资源类型等字符型类难以计算其风险，但可通过隶属度及非隶属度模糊的评价其风险级别，以提供参考价值。

S6、根据时间的变化规律，可视化每个所述异常概率值及所述隶属度矩阵，得到企业的经营管理可视化图。

可理解的是，每个异常概率值及隶属度矩阵均对应生成时间，以时间为横轴，异常概率值为纵轴可生成时间-异常概率值的波动图将隶属度矩阵按照热图的构建原理，可生成包括时间的每个隶属度矩阵对应的热图供企业管理人员直观了解。

为解决背景技术所述问题。本发明实施例接收企业所提供的企业数据，对所述企业数据执行维度整理，得到企业矩阵，其中所述企业矩阵包括两个维度，第一维度为数据类型，其中数据类型包括企业所服务客户的客户类型、企业征信类型、企业财务类型、企业人力资源类型，第二个维度为数据类型对应的具体数据值，为了轻量化目前风控体系，本发明实施例去繁就简，先按照数据类型为字符型或数值型，将所述企业矩阵拆分为企业字符矩阵及企业数值矩阵，其中计算所述企业数值矩阵内每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值，构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数，求解所述概率分布函数得到每种数据类型所对应的异常概率值，可见异常概率值的计算仅通过概率函数计算即可，并没有使用复杂繁琐的深度学习模型，可缓解由于集成过多深度学习模型而导致的臃肿卡顿现象，此外，本发明实施例中，进一步利用字符串型的企业数据计算得到隶属度矩阵，隶属度是对多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，因此可有效替代企业管理评分卡、数据指标管理、日志管理等模块，进一步轻量化风控体系。因此本发明提出的基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决目前风控体系过于臃肿导致运行卡顿甚至中断退出的问题。

如图2所示，是本发明一实施例提供的基于大数据AI技术的智能风控体系构建装置的功能模块图。

本发明所述基于大数据AI技术的智能风控体系构建装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于大数据AI技术的智能风控体系构建装置100可以包括企业矩阵构建模块101、矩阵拆分模块102、异常概率值求解模块103、隶属度矩阵求解模块104及可视化模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。

所述企业矩阵构建模块101，用于接收企业所提供的企业数据，对所述企业数据执行维度整理，得到企业矩阵，其中所述企业矩阵包括两个维度，第一维度为数据类型，其中数据类型包括企业所服务客户的客户类型、企业征信类型、企业财务类型、企业人力资源类型，第二个维度为数据类型对应的具体数据值；

所述矩阵拆分模块102，用于按照数据类型为字符型或数值型，将所述企业矩阵拆分为企业字符矩阵及企业数值矩阵；

所述异常概率值求解模块103，用于计算所述企业数值矩阵内每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值，构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数，求解所述概率分布函数得到每种数据类型所对应的异常概率值；

所述隶属度矩阵求解模块104，用于计算所述企业字符矩阵的隶属度矩阵，其中所述隶属度矩阵由根据所述企业字符矩阵构建的隶属度函数计算所得；

所述可视化模块105，用于根据时间的变化规律，可视化每个所述异常概率值及所述隶属度矩阵，得到企业的经营管理可视化图。

详细地，本发明实施例中所述基于大数据AI技术的智能风控体系构建装置100中的所述各模块的使用具体实施方式：

企业矩阵构建模块101、接收企业所提供的企业数据，对所述企业数据执行维度整理，得到企业矩阵，其中所述企业矩阵包括两个维度，第一维度为数据类型，其中数据类型包括企业所服务客户的客户类型、企业征信类型、企业财务类型、企业人力资源类型，第二个维度为数据类型对应的具体数据值。

本发明实施例中，所述企业数据可根据不同企业的企业类型适应性改变，如企业A为线上文具买卖平台，则客户数据包括客户注册名、注册密码、联系方式、联系地址、联系人信息等，此外还包括客户的经验类数据，包括企业征信数据、企业财务数据、企业人力资源数据等。

因此为方便对企业数据的计算及分析，需将企业数据转为矩阵数据，详细地，所述对所述企业数据执行维度整理，得到企业矩阵，包括：

按照所述企业数据的数据类型，对所述企业数据执行维度划分，得到包括不同类型的单维矩阵，所述单维矩阵如下：

其中，所述a

将每种类型所对应的类型数据依次填充至对应的单维向量中，得到所述企业矩阵，所述企业矩阵如下：

其中，x

矩阵拆分模块102、按照数据类型为字符型或数值型，将所述企业矩阵拆分为企业字符矩阵及企业数值矩阵。

可理解的是，在上述企业矩阵中所包括的数据类型有字符型或数值型，如x

本发明实施例中，为了更好的分析企业数据所生成的企业矩阵，先按照数据类型为字符型或数值型，分为企业字符矩阵及企业数值矩阵，即：

其中，X

异常概率值求解模块103、计算所述企业数值矩阵内每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值，构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数，求解所述概率分布函数得到每种数据类型所对应的异常概率值。

详细地，所述计算每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值，包括：

获取每种数据类型对应的所有的具体数据值，得到具体数据集集合；

求解所述具体数据集集合的方差及平均值；

根据所述方差及平均值构建正态概率分布函数；

求解所述正态概率分布函数得到所述先验分布值。

示例性的，如x

详细地，所述求解所述正态概率分布函数得到所述先验分布值，包括：

其中，

详细地，所述构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数，包括：

采用如下方式构建得到所述概率分布函数：

其中，C

详细地，所述求解所述概率分布函数得到每种数据类型所对应的异常概率值，包括：

接收用户输入的风险级别阈值；

利用所述概率分布函数，计算大于或等于所述风险级别阈值的风险概率值；

示例性的，如k=5表示共有5个风险级别，其中C

隶属度矩阵求解模块104、计算所述企业字符矩阵的隶属度矩阵，其中所述隶属度矩阵由根据所述企业字符矩阵构建的隶属度函数计算所得。

详细地，所述计算所述企业字符矩阵的隶属度矩阵，包括：

获取三角模糊数[a,b,c]，其中，a≤b≤c；

构建基于所述三角模糊数[a,b,c]的隶属度函数：

其中，u(x)表示企业管理者认为企业字符矩阵属于三角模糊数[a,b,c]的程度，简称隶属度，v(x)表示企业管理者认为企业字符矩阵不属于三角模糊数[a,b,c]的程度，简称非隶属度，x为所述企业字符矩阵内每种数据类型下的字符所对应的十进制数。

根据所述隶属度函数依次计算每种数据类型下字符所对应的隶属度及非隶属度，用隶属度及非隶属度代替所对应的字符，得到所述隶属度矩阵。

示例性的，

需解释的是，隶属度及非隶属度属于模糊评价函数里的概念：模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示，可理解的是，如客户类型及企业人力资源类型等字符型类难以计算其风险，但可通过隶属度及非隶属度模糊的评价其风险级别，以提供参考价值。

可视化模块105、根据时间的变化规律，可视化每个所述异常概率值及所述隶属度矩阵，得到企业的经营管理可视化图。

可理解的是，每个异常概率值及隶属度矩阵均对应生成时间，以时间为横轴，异常概率值为纵轴可生成时间-异常概率值的波动图将隶属度矩阵按照热图的构建原理，可生成包括时间的每个隶属度矩阵对应的热图供企业管理人员直观了解。

为解决背景技术所述问题。本发明实施例接收企业所提供的企业数据，对所述企业数据执行维度整理，得到企业矩阵，其中所述企业矩阵包括两个维度，第一维度为数据类型，其中数据类型包括企业所服务客户的客户类型、企业征信类型、企业财务类型、企业人力资源类型，第二个维度为数据类型对应的具体数据值，为了轻量化目前风控体系，本发明实施例去繁就简，先按照数据类型为字符型或数值型，将所述企业矩阵拆分为企业字符矩阵及企业数值矩阵，其中计算所述企业数值矩阵内每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值，构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数，求解所述概率分布函数得到每种数据类型所对应的异常概率值，可见异常概率值的计算仅通过概率函数计算即可，并没有使用复杂繁琐的深度学习模型，可缓解由于集成过多深度学习模型而导致的臃肿卡顿现象，此外，本发明实施例中，进一步利用字符串型的企业数据计算得到隶属度矩阵，隶属度是对多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，因此可有效替代企业管理评分卡、数据指标管理、日志管理等模块，进一步轻量化风控体系。因此本发明提出的基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决目前风控体系过于臃肿导致运行卡顿甚至中断退出的问题。

如图3所示，是本发明一实施例提供的实现基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法的电子设备的结构示意图。

所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11和总线，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法程序。

其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如：SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡（Smart Media Card， SMC）、安全数字（SecureDigital， SD）卡、闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（Central Processing unit，CPU）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心（Control Unit），利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块（例如基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法程序等），以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。

所述总线可以是外设部件互连标准（peripheral component interconnect，简称PCI）总线或扩展工业标准结构（extended industry standard architecture，简称EISA）总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。

图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。

进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口（如WI-FI接口、蓝牙接口等），通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。

可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器（Display）、输入单元（比如键盘（Keyboard）），可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。

所述电子设备1中的所述存储器11存储的基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：

接收企业所提供的企业数据，对所述企业数据执行维度整理，得到企业矩阵，其中所述企业矩阵包括两个维度，第一维度为数据类型，其中数据类型包括企业所服务客户的客户类型、企业征信类型、企业财务类型、企业人力资源类型，第二个维度为数据类型对应的具体数据值；

按照数据类型为字符型或数值型，将所述企业矩阵拆分为企业字符矩阵及企业数值矩阵；

计算所述企业数值矩阵内每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值；

构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数，求解所述概率分布函数得到每种数据类型所对应的异常概率值；

计算所述企业字符矩阵的隶属度矩阵，其中所述隶属度矩阵由根据所述企业字符矩阵构建的隶属度函数计算所得；

根据时间的变化规律，可视化每个所述异常概率值及所述隶属度矩阵，得到企业的经营管理可视化图。

具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1至图3对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。

进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：

接收企业所提供的企业数据，对所述企业数据执行维度整理，得到企业矩阵，其中所述企业矩阵包括两个维度，第一维度为数据类型，其中数据类型包括企业所服务客户的客户类型、企业征信类型、企业财务类型、企业人力资源类型，第二个维度为数据类型对应的具体数据值；

按照数据类型为字符型或数值型，将所述企业矩阵拆分为企业字符矩阵及企业数值矩阵；

计算所述企业数值矩阵内每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值；

构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数，求解所述概率分布函数得到每种数据类型所对应的异常概率值；

计算所述企业字符矩阵的隶属度矩阵，其中所述隶属度矩阵由根据所述企业字符矩阵构建的隶属度函数计算所得；

根据时间的变化规律，可视化每个所述异常概率值及所述隶属度矩阵，得到企业的经营管理可视化图。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。

本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。