摘要
本申请公开了一种用户的信用就医额度的确定方法及相关装置,涉及医疗信息技术领域,包括:通过整合基础信息、征信信息及三方交易信息,形成更完整、立体的用户画像,为后续判定奠定数据基础。借助已训练好的欺诈概率模型,对画像进行量化评估。把欺诈概率线性映射为信用评分,使风险度量结果直观易懂。利用评分‑额度对照表,快速映射出基础额度,实现评分即额度的自动化决策,提升审批效率。引入年收入、资产、医保、稳定性、负债五维因子,对基础额度进行精细化加减,既奖励优质行为又惩戒高风险行为,最终得到更贴合个人真实偿付能力的信用就医额度。
技术关键词
随机森林模型
基尼系数法
资产
计算机可读指令
电子设备
基础
样本
医疗信息技术
计算机存储介质
存储计算机程序
计算机程序产品
线性
画像
转换单元
因子
处理器
高风险
存储器
基准
度量
系统为您推荐了相关专利信息
结构化输出方法
多模型协同
坐标
大语言模型
表格识别技术
图像渲染方法
图形处理器
图像块
图像分割
分辨率
声学特征
语音检测方法
语义特征
跨模态
计算机执行指令