(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 202210635263.4 (22)申请日 2022.06.07 (71)申请人 蚂蚁区块链科技 （上海） 有限公司 地址 200010 上海市黄浦区外马路618号8 层803室 (72)发明人 孙宝林　 (74)专利代理 机构 北京国昊天诚知识产权代理 有限公司 1 1315 专利代理师 朱文杰 (51)Int.Cl. G06F 16/23(2019.01) G06F 16/27(2019.01) G06F 21/64(2013.01) G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 基于区块链的风控方法及装置 (57)摘要 本说明书一个或多个实施例公开了基于区 块链的风控方法及装置。 所述方法包括： 检测第 一数据提供方提供的针对多个风控对象的第一 数据源是否存在缺失数据， 所述第一数据提供方 为接入区块链服务平台的多个数据提供方中的 一个或多个。 若是， 则从所述区块链服务平台获 取各所述数据提供方分别提供的数据源的关联 数据， 根据所述关联数据确定所述缺失数据对应 的预测值， 所述关联数据包括各所述数据源之间 的相关性信息。 利用所述预测值填充所述缺失数 据， 得到所述第一数据源对应的目标数据源； 根 据所述目标数据源、 其他各所述数据源以及预设 的风控模型， 对各 所述风控对象进行风险评估。 权利要求书5页 说明书20页 附图7页 CN 114969073 A 2022.08.30 CN 114969073 A 1.一种基于区块链的风控方法， 包括： 检测第一数据提供方提供的针对多个风控对象的第 一数据源是否存在缺失数据； 所述 第一数据提供 方为接入区块链服 务平台的多个数据提供 方中的一个或多个； 若是， 则从所述区块链服务平台获取各所述数据提供方分别提供的数据源的关联数 据， 根据所述关联数据确定所述缺失数据对应的预测 值； 所述关联数据包括各所述数据源 之间的相关性信息； 利用所述预测值 填充所述 缺失数据， 得到所述第一数据源 对应的目标 数据源； 根据所述目标数据源、 其他各所述数据源以及预设的风控模型， 对各所述风控对象进 行风险评估。 2.根据权利要求1所述的方法， 所述相关性信 息包括： 所述第 一数据源与第 二数据提供 方提供的针对所述风控对象的第二数据源 之间的相关性信息； 所述第二数据提供方为所述 多个数据提供 方中除所述第一数据提供 方之外的其 他数据提供 方； 所述根据 各所述数据提供方分别提供的数据源的关联数据， 确定所述缺失数据对应的 预测值， 包括： 根据所述第 一数据源与所述第 二数据源之间的相关性信 息， 确定所述缺失数据对应的 预测值。 3.根据权利要求1所述的方法， 所述根据各所述数据提供方分别提供的数据源的关联 数据， 确定所述 缺失数据对应的预测值之前， 所述方法还 包括： 对所述第一数据源与所述第二数据源进行相关性分析以得到所述相关性信息； 将所述第一数据提供方对应的提供方标识信息与所述相关性信息关联存储至所述区 块链服务平台； 所述根据 所述第一数据源与 所述第二数据源之间的相关性信 息， 确定所述缺失数据对 应的预测值， 包括： 根据所述第 一数据提供方对应的提供方标识信 息， 从所述 区块链服务平台中获取与 所 述提供方标识信息关联存 储的所述相关性信息； 根据获取到的所述相关性信息， 确定所述 缺失数据对应的所述预测值。 4.根据权利要求3所述的方法， 所述相关性信 息包括相关函数； 所述对所述第 一数据源 与所述第二数据源进行相关性分析以得到所述相关性信息， 包括： 获取所述第一数据源中的未缺失数据以及所述第二数据源； 调用部署于所述区块链服务平台的第一智能合约， 以利用深度学习相关性模型， 对所 述未缺失数据和所述第二数据源进行相关性分析， 得到所述第一数据源和所述第二数据源 之间的所述相关函数。 5.根据权利要求4所述的方法， 所述根据所述第一数据源与所述第二数据源之间的相 关性信息， 确定所述 缺失数据对应的预测值， 包括： 确定所述缺失数据对应的目标风控对象； 所述目标风控对象为所述多个风控对象中的 一个或多个； 确定所述第 二数据源中与 所述目标风控对象对应的目标风控数据； 所述第 二数据源中 包括各所述风控对象分别对应的风控数据； 将所述目标风控数据作为所述相关函数的参数进行相关数据的预测， 得到所述缺失数权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114969073 A 2据对应的所述预测值。 6.根据权利要求1所述的方法， 所述根据各所述数据提供方分别提供的数据源的关联 数据， 确定所述 缺失数据对应的预测值， 包括： 计算各所述第 一数据源中的未缺失数据的均值， 根据所述均值确定所述缺失数据对应 的所述预测值； 所述关联 数据还包括所述均值； 和/或， 确定所述第 一数据源中与 所述缺失数据相邻的未缺失数据， 根据 所述相邻的未缺失数 据确定所述 缺失数据对应的所述预测值； 所述关联 数据还包括所述相邻的未缺失数据。 7.根据权利要求6所述的方法， 所述根据各所述数据提供方分别提供的数据源的关联 数据， 确定所述 缺失数据对应的预测值， 包括： 确定所述相关性信 息、 所述均值和与所述缺失数据相邻的未缺失数据分别对应的预测 权重值； 根据所述预测权重值、 所述相关性信息、 所述均值和与所述缺失数据相邻的所述未缺 失数据， 确定所述 缺失数据对应的所述预测值。 8.根据权利要求1所述的方法， 所述检测第一数据提供方提供的针对多个风控对象的 第一数据源是否存在缺失数据， 包括： 通过所述区块链服务平台按照预设的检测周期向所述第一数据提供方发送连接检测 信息； 所述连接检测信息用于检测所述第一数据提供方向所述区块链服务平台提供数据的 过程是否发生异常； 当检测到所述第 一数据提供方提供所述第 一数据源过程中发生预设异常事件时， 检测 所述第一数据源是否存在缺失数据。 9.一种基于区块链的风控方法， 包括： 检测第三数据提供方提供的针对多个风控对象的第 三数据源是否存在新增数据； 所述 第三数据提供 方为接入区块链服 务平台的多个数据提供 方中的一个或多个； 若是， 则根据所述新增数据， 更新所述区块链服务平台中存储的第一风控模型对应的 样本数据集； 所述样本数据集中包括所述新增数据， 所述第一风控模型用于对所述风控对 象进行风险评估； 根据所述样本数据集更新所述第一 风控模型， 得到第二 风控模型； 利用所述第二 风控模型， 对各 所述目标风控 对象进行 所述风险评估。 10.根据权利要求9所述的方法， 所述检测第三数据提供方提供的针对多个风控对象的 第三数据源是否存在新增数据之前， 还 包括： 检测到所述区块链服 务平台接入所述第三数据提供 方； 接收所述第三数据提供 方提供的所述第三数据源； 建立所述第三数据源与所述区块链服务平台上接入的至少一个其他数据提供方提供 的数据源之间的数据相关性。 11.根据权利要求9所述的方法， 所述根据所述新增数据， 更新所述区块链服务平台中 存储的第一 风控模型对应的样本数据集， 包括： 将所述新增数据存储至所述 区块链服务平台中的预设存储空间； 所述预设存储空间用 于存储所述样本数据集， 所述样本数据集包括各所述数据提供方对应的历史样本数据和/权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 114969073 A 3