(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 202211142751.8 (22)申请日 2022.09.20 (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 刘宇琦　 (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 李建忠　李艳艳 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06N 20/00(2019.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 21/31(2013.01) (54)发明名称 一种信用卡 额度审核处 理方法及装置 (57)摘要 本发明提供一种信用卡额度审核处理方法 及装置， 涉及数据处理技术领域， 可用于金融领 域或其他技术领域。 所述方法包括： 获取联邦学 习参与方自定义的用户输入信息； 基于预设信用 卡额度审核模型对所述用户输入信息进行信用 卡额度审核， 得到信用卡额度 审核结果； 其中， 所 述预设信用卡额度审核模型利用知识蒸馏方式 对联邦学习模 型进行处理得到； 所述联邦学习模 型根据各联邦学习参与方分别提供的信用卡额 度审核样 本数据训练分布式机器学习框架得到。 所述装置 执行上述方法。 本发明实施例提供的信 用卡额度 审核处理方法及装置， 能够准确审核信 用卡额度， 且无需花费采购数据成本 。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115545884 A 2022.12.30 CN 115545884 A 1.一种信用卡 额度审核处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取联邦学习参与方自定义的用户输入信息； 基于预设信用卡额度审核模型对所述用户输入信 息进行信用卡额度审核， 得到信用卡 额度审核结果； 其中， 所述预设信用卡额度审核模型利用知识蒸馏方式对联邦学习模型进行处理得 到； 所述联邦学习模型根据各联邦学习参与方分别提供的信用卡额度审核样本数据训练 分布式机器学习框架得到 。 2.根据权利要求1所述的信用卡额度审核处理方法， 其特征在于， 在利用知识蒸馏方式 对联邦学习模型进行 处理得到所述预设信用卡额度审核模型的步骤之后， 所述信用卡额度 审核处理方法还 包括： 将所述预设信用卡 额度审核模型存 储至与各 联邦学习参与方分别对应的本地； 从所述本地获取所述预设信用卡额度审核模型， 并执行所述基于预设信用卡额度审核 模型对所述用户输入信息进行信用卡 额度审核， 得到信用卡 额度审核结果的步骤。 3.根据权利要求1所述的信用卡额度审核处理方法， 其特征在于， 在所述根据 各联邦学 习参与方分别提供 的信用卡额度审核样本数据训练分布式机器学习框架得到所述联邦学 习模型的步骤之前， 所述信用卡 额度审核处 理方法还 包括： 对各联邦学习参与方分别进行身份认证处理， 若身份认证通过， 则允许各联邦学习参 与方提供 所述信用卡 额度审核样本数据。 4.根据权利要求1所述的信用卡额度审核处理方法， 其特征在于， 所述信用卡额度审核 处理方法还 包括： 在训练分布式机器学习框架得到所述联邦学习模型时， 可视化展示由各联邦学习参与 方分别提供的信用卡 额度审核样本数据的标签信息 。 5.一种信用卡 额度审核处 理装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取 联邦学习参与方自定义的用户输入信息； 审核单元， 用于基于预设信用卡额度审核模型对所述用户输入信 息进行信用卡额度审 核， 得到信用卡 额度审核结果； 其中， 所述预设信用卡额度审核模型利用知识蒸馏方式对联邦学习模型进行处理得 到； 所述联邦学习模型根据各联邦学习参与方分别提供的信用卡额度审核样本数据训练 分布式机器学习框架得到 。 6.根据权利要求5所述的信用卡额度审核处理装置， 其特征在于， 在利用知识蒸馏方式 对联邦学习模型进行 处理得到所述预设信用卡额度审核模型的步骤之后， 所述信用卡额度 审核处理装置还用于： 将所述预设信用卡 额度审核模型存 储至与各 联邦学习参与方分别对应的本地； 从所述本地获取所述预设信用卡额度审核模型， 并执行所述基于预设信用卡额度审核 模型对所述用户输入信息进行信用卡 额度审核， 得到信用卡 额度审核结果的步骤。 7.根据权利要求5所述的信用卡额度审核处理装置， 其特征在于， 在所述根据 各联邦学 习参与方分别提供 的信用卡额度审核样本数据训练分布式机器学习框架得到所述联邦学权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115545884 A 2习模型的步骤之前， 所述信用卡 额度审核处 理装置还用于： 对各联邦学习参与方分别进行身份认证处理， 若身份认证通过， 则允许各联邦学习参 与方提供 所述信用卡 额度审核样本数据。 8.根据权利要求5所述的信用卡额度审核处理装置， 其特征在于， 所述信用卡额度审核 处理装置还用于： 在训练分布式机器学习框架得到所述联邦学习模型时， 可视化展示由各联邦学习参与 方分别提供的信用卡 额度审核样本数据的标签信息 。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一所述方 法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至4任一所述方法。 11.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至4任一所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115545884 A 3