该更新随机森林模型确定该第一用户集合中的任一个用 户在该第三时刻之后的任一时刻的最大净资产数据。
[0070] 本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单 元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟 以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员 可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出 本发明的范围。
[0071] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、 装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0072] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、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，所述单元的 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，例如多个单元或组件 可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或 讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦 合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0073] 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显 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单元来实现本实施例方案的目 的。
[0074] 另外，在本发明各个实施例中的各功能单元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。
[0075] 所述功能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取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说 对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该 计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以 是个人计算机，服务器，或者网络设备等）或处理器（processor)执行本发明各个实施例 所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（R0M， Read-OnlyMemory)、随机存取存储器（RAM,RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种 可以存储程序代码的介质。
[0076] 以上所述，仅为本发明的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任何 熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应 涵盖在本发明的保护范围之内，因此本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
【主权项】
1. 一种处理金融数据的方法，其特征在于，所述方法包括： 根据第一用户集合中的用户的金融行为数据，从所述第一用户集合中确定目标用户集 合； 确定所述目标用户集合中的每一个用户的金融行为数据和第一时刻的最大净资产数 据； 使用所述目标用户集合中的所有用户的金融行为数据和所述第一时刻的最大净资产 数据训练第一随机森林模型，以便使用所述第一随机森林模型确定所述第一用户集合中的 任一个用户在所述第一时刻之后的任一时刻的最大净资产数据。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述金融行为数据包括以下一种或多种：银 行卡交易记录、信用卡交易记录、理财产品交易记录、不动产估值、贷款数据。3. 如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户集合中的用户的 金融行为数据，确定所述目标用户集合中的用户，包括： 根据所述第一用户集合中的用户的金融行为数据，从所述第一用户集合中选择出用户 组成所述目标用户集合，其中所述目标用户集合中的用户为以下任一种用户或者同时属于 以下多种用户中的至少两种用户：活跃用户、稳定用户以及月供用户，其中所述活跃用户为 在第一时间段内平均转入资金高于第一门限的用户，在第二时间段内转出资金至不属于所 述第一用户集合所属的机构的同名账户的次数低于第二门限的用户为所述稳定用户，所述 月供用户为有不动产月供贷款的用户。4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述最大净资产数据为所述第一时刻至第 二时刻内按第一时间粒度统计的最大资产总值与月供贷款的差值，其中所述最大资产总值 为所述第一时刻至所述第二时刻内按所述第一时间粒度统计的最大资金数值和不动产估 值，所述第二时刻在所述第一时刻之前。5. 如权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 使用所述第一随机森林模型确定所述第一用户集合中的任一个用户在所述第一时刻 之后的任一时刻的金融资产。6. 如权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 从所述目标用户集合中确定更新用户，其中所述更新用户在第三时刻的最大净资产数 据与所述更新用户在所述第一时刻的最大净资产数据不同，所述第一时刻在所述第三时刻 之前； 从所述第一随机森林模型中确定对应于所述更新用户的决策树并从所述第一随机森 林模型中删除对应于所述更新用户的决策树； 使用所述更新用户的金融行为数据和所述第三时刻的最大净资产数据作训练第二随 机森林模型； 根据所述第一随机森林模型和所述第二随机森林模型，确定更新随机森林模型，以便 使用所述更新随机森林模型确定所述第一用户集合中的任一个用户在所述第三时刻之后 的任一时刻的最大净资产数据。7. -种设备，其特征在于，所述设备包括： 第一确定单元，用于根据第一用户集合中的用户的金融行为数据，从所述第一用户集 合中确定目标用户集合； 第二确定单元，用于确定所述目标用户集合中的每一个用户的金融行为数据和第一时 刻的最大净资产数据； 第三确定单元，用于使用所述第二确定单元确定的所述目标用户集合中所有用户的金 融行为数据和所述第一时刻的最大净资产数据训练第一随机森林模型，以便使用所述第一 随机森林模型确定所述第一用户集合中的任一个用户在所述第一时刻之后的任一时刻的 最大净资产数据。8. 如权利要求7所述的设备，其特征在于，所述第一确定单元，具体用于根据所述第一 用户集合中的用户的金融行为数据，从所述第一用户集合中选择出用户组成所述目标用户 集合，其中所述目标用户集合中的用户为一下任一种或者同时属于以下多种用户中的至少 两种用户：活跃用户、稳定用户以及月供用户，其中所述活跃用户为在第一时间段内平均转 入资金高于第一门限的用户，在第二时间段内转出资金至不属于所述第一用户集合所属的 机构的同名账户的次数低于第二门限的用户为所述稳定用户，所述月供用户为有不动产月 供贷款的用户。9. 如权利要求7或8所述的设备，其特征在于，所述设备还包括： 第四确定单元，用于使用所述第一随机森林模型确定所述第一用户集合中的任一个用 户在所述第一时刻之后的任一时刻的金融资产。10. 如权利要求7至9中任一项所述的设备，其特征在于，所述设备还包括： 第五确定单元，用于从所述目标用户集合中确定更新用户，其中所述更新用户在第三 时刻的最大净资产数据与所述更新用户在所述第一时刻的最大净资产数据不同，所述第一 时刻在所述第三时刻之前； 所述第三确定单元，还用于从所述第一随机森林模型中确定对应于所述更新用户的决 策树并从所述第一随机森林模型中删除对应于所述更新用户的决策树； 所述第三确定单元，还用于使用所述更新用户的金融行为数据和所述第三时刻的最大 净资产数据训练第二随机森林模型； 所述第三确定单元，还用于根据所述第一随机森林模型和所述第二随机森林模型，确 定更新随机森林模型，以便使用所述更新随机森林模型确定所述第一用户集合中的任一个 用户在所述第三时刻之后的任一时刻的最大净资产数据。
【专利摘要】本发明实施例提供处理金融数据的方法和设备，包括：根据第一用户集合中的用户的金融行为数据，从该第一用户集合中确定目标用户集合；确定该目标用户集合中的每一个用户的金融行为数据和第一时刻的最大净资产数据；使用该目标用户集合中的所有用户的金融行为数据和该第一时刻的最大净资产数据训练第一随机森林模型。上述技术方案确定出的第一随机森林模型可以用于预测用户在未来一段时间的金融资产，而不是仅估算用户当前的金融资产。该第一随机森林模型是基于不同的训练样本确定的。因此，该第一随机森林模型可以适用于具有不同特点的用户来估算金融资产。这样可以提高估算金融资产的效率并且具有较高的准确率。
【IPC分类】G06Q40/00
【公开号】CN105335886
【申请号】CN201410228281
【发明人】陈嘉, 胡楠, 戴文渊
【申请人】华为技术有限公司
【公开日】2016年2月17日
【申请日】2014年5月28日