CN110533419A - 基于区块链的风控模型的共享方法、装置及服务器 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例公开了一种基于区块链的风控模型的共享方法，接收目标企业终端发送的风控模型数据；使用N个评估样本对所述目标风控模型进行评估，得到所述目标风控模型的目标评估结果；根据所述风控模型数据和所述目标评估结果，生成目标电子凭证，并将所述目标电子凭证上传到区块链服务器中的区块链上；如此，通过区块链服务器共享目标电子凭证中携带的目标风控模型，且可以从区块链服务器中将目标风控模型下载到本地，然后在本地进行风险预测，无需企业终端将自身携带的用户隐私数据向外发送，从而能够有效企业内部用户隐私数据泄露的概率。

Description

基于区块链的风控模型的共享方法、装置及服务器

技术领域

本说明书实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于区块链的风控模型的共享方法、装置及服务器。

背景技术

随着互联网技术的飞速发展，使得支付领域与互联网进行深度融合，促使第三方网络支付日益普及，例如在线下支付领域，用户通过智能手机即可完成支付，方便用户使用。

但是，随着网络支付的飞速发展，其面临的风险越来越多，其中，风险不仅来自于业务本身，还可能来自于产业上下游的合作伙伴，比如欺诈者通过通信工具和社交工具来诱骗被欺诈者后引导其进入支付环节、电商平台的虚拟商品往往被欺诈者用作欺诈支付后的销赃、赌博类应用程序利用支付工具转移赌资等等,因此与产业上下游合作伙伴进行安全合作联防联控成为支付公司应对日益复杂安全形式的必要之手段，而安全生态化也逐步成为网络支付行业的共识。而另一方面，风控数据资产是一个企业的核心资产，尤其是涉及到用户隐私的数据往往成为企业间进行风险联防联控的巨大障碍，因此需要一种共享系统既能帮助多方合作进行风险联防联控又不影响企业内部用户隐私数据的外传泄漏。

发明内容

本说明书实施例提供了一种基于区块链的风控模型的共享方法、装置及服务器，通过共享风控模型完成风险联防联控，降低企业内部用户隐私数据泄露的概率。

本说明书实施例第一方面提供了基于区块链的风控模型的共享方法，应用于模型处理服务器中，包括：

接收目标企业终端发送的风控模型数据，其中，所述风控模型数据包括所述目标企业终端对原始风控模型进行改进后的目标风控模型；

使用N个评估样本对所述目标风控模型进行评估，得到所述目标风控模型的目标评估结果，其中，所述N个评估样本存储在所述模型处理服务器中，且N为不小于2的整数；

根据所述风控模型数据和所述目标评估结果，生成目标电子凭证，并将所述目标电子凭证上传到区块链服务器中的区块链上。

本说明书实施例第二方面提供了一种基于区块链的风控模型的共享装置，包括：

模型数据接收单元，用于接收目标企业终端发送的风控模型数据，其中，所述风控模型数据包括所述目标企业终端对原始风控模型进行改进后的目标风控模型；

模型评估单元，用于使用N个评估样本对所述目标风控模型进行评估，得到所述目标风控模型的目标评估结果，其中，所述N个评估样本存储在所述模型处理服务器中，且N为不小于2的整数；

电子凭证生成单元，用于根据所述风控模型数据和所述目标评估结果，生成目标电子凭证；

电子凭证发送单元，用于将所述目标电子凭证上传到区块链服务器中的区块链上。

本说明书实施例第三方面还提供了一种基于区块链的风控模型的共享系统，所述共享系统包括M个企业终端、模型处理服务器和区块链服务器，M为不小于2的整数，包括：

目标企业终端，用于将所述目标企业终端对应的风控模型数据发送给所述模型处理服务器，其中，所述目标企业终端可以为所述M个企业终端中的任意一个企业终端，所述风控模型数据包括所述目标企业终端对原始风控模型进行改进后的目标风控模型；

所述模型处理服务器，用于接收所述目标风控模型，使用N个评估样本对所述目标风控模型进行评估，得到所述目标风控模型的目标评估结果，其中，所述N个评估样本存储在所述模型处理服务器中，N为不小于2的整数；根据所述风控模型数据和所述目标评估结果，生成所述目标企业终端对应的目标电子凭证，并将所述目标电子凭证发送给所述区块链服务器；

所述区块链服务器，用于接收所述目标电子凭证，并将所述目标电子凭证存储在区块链上

本说明书实施例第四方面还提供了一种服务器，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，所述处理器执行所述程序时实现上述基于区块链的风控模型的共享方法的步骤。

本说明书实施例第五方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时上述基于区块链的风控模型的共享方法的步骤。

本说明书实施例的有益效果如下：

基于上述技术方案，使用N个评估样本对接收的风控模型数据包含的目标风控模型进行评估，得到目标评估结果；再根据所述风控模型数据和所述目标评估结果，生成目标电子凭证，并将所述目标电子凭证上传到区块链服务器中的区块链上；由此可知，所述目标电子凭证中包含有所述风控模型数据，而所述风控模型数据中包括有目标风控模型，促使目标风控模型存储在区块链上，而区块链是一种共享数据库，从而可以通过区块链共享目标风控模型；通过区块链服务器共享目标电子凭证中携带的目标风控模型，且可以从区块链服务器中将目标风控模型下载到本地，然后在本地进行风险预测，实现风险联防联控，无需企业终端将自身携带的用户隐私数据向外发送，从而能够有效降低企业内部用户隐私数据泄露的概率。

附图说明

图1为本说明书实施例中基于区块链的风控模型的共享系统的第一种系统架构图；

图2为本说明书实施例中基于区块链的风控模型的共享系统的第二种系统架构图；

图3为本说明书实施例中基于区块链的风控模型的共享方法的方法流程图；

图4为本说明书实施例中基于区块链的风控模型的共享装置的结构示意图；

图5为本说明书实施例中服务器的结构示意图。

具体实施方式

为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本说明书实施例的技术方案做详细的说明，应当理解本说明书实施例以及实施例中的具体特征是对本说明书实施例技术方案的详细的说明，而不是对本说明书技术方案的限定，在不冲突的情况下，本说明书实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

第一方面，如图1所示，本说明书实施例提供一种基于区块链的风控模型的共享系统，所述共享系统包括M个企业终端100、模型处理服务器200和区块链服务器300，其中，M为不小于2的整数，包括：

目标企业终端，用于将所述目标企业终端对应的风控模型数据发送给模型处理服务器200，其中，所述目标企业终端可以为所述M个企业终端100中的任意一个企业终端，所述风控模型数据包括所述目标企业终端对原始风控模型进行改进后的目标风控模型；

模型处理服务器200，用于接收所述目标企业终端上传的所述目标风控模型，使用N个评估样本对所述目标风控模型进行评估，得到所述目标风控模型的目标评估结果，其中，所述N个评估样本存储在模型处理服务器200中，N为不小于2的整数；根据所述风控模型数据和所述目标评估结果，生成所述目标企业终端对应的目标电子凭证，并将所述目标电子凭证上传到区块链服务器中的区块链上300；

区块链服务器300，用于接收所述目标电子凭证，并将所述目标电子凭证存储在区块链400上。

本说明书实施例中，M个企业终端100具体含义为2个或2个以上的企业终端，M个企业终端100中的每个企业终端均有对区块链400进行读取数据和写入数据的权限；进一步，区块链服务器300包含有多个终端，且每个终端中均存储有区块链400中的数据；以及区块链400具体可以为联盟链，在区块链400为联盟链时，区块链400可以是M个企业终端100中的部分或全部企业终端根据共识机制创建的。

具体来讲，所述目标企业终端中可用存储有所述目标风控模型，所述目标企业终端也可以从与所述目标企业终端相连的服务器中获取到所述目标风控模型，本说明书不作具体限制。

例如，以M个企业终端100分别为服务器a1、服务器a2、服务器a3和服务器a4为例，a1中可以存储有风控模型a11，a2中可以存储有风控模型a21，a3中可以存储有风控模型a31，a4中可以存储有风控模型a41；当然，在a1中未存储有a11时，a1还可以从与a1相连的服务器b1中获取a11；若目标企业终端为a1，则a1在获取到a11之后，将a11发送给模型处理服务器200。

本说明书实施例中，由于所述目标企业终端可以为M个企业终端100中的任意一个企业终端，即使得M个企业终端100中的每个企业终端均可以为所述目标企业终端。

本说明书实施例中，所述目标企业终端获取到所述目标风控模型之后，可以根据所述目标风控模型，生成所述目标风控模型对应的预测模型标记语言(Predictive ModelMarkup Language,简称:PMML)文件,然后所述目标风控模型对应的PMML文件发送给模型处理服务器200，此时，所述目标风控模型对应的PMML文件为所述风控模型数据；当然，所述风控模型数据也可以直接为所述目标风控模型，本说明书不作具体限制。

例如，a1中自身的存储空间中获取到a11之后，根据a11，生成a11对应的PMML文件并将其发送给模型处理服务器200。

本说明书实施例中，PMML文件是一种利用XML描述和存储风控模型内容的标准文件，它为风控模型在不同的应用程序之间共享提供了快速简单的方式。

本说明书实施例中，如图2所示，所述共享系统还包括企业管理服务器500，M个企业终端100中的每个企业终端通过企业管理服务器500与模型处理服务器200进行数据交互，企业管理服务器500至少包括数据接口模块501和权限管理模块502，数据接口模块501用于将每个企业终端100对应的PMML文件通过数据上传方式进行上传、调用更新后的模型应用程序编程接口(Application Programming Interface，简称API)、消息通知的上下行处理等，进而实现每个企业终端100与所述共享系统间的各种形式的数据交互，其中，所述数据上传方式包括API方式和文件上传方式等；而权限管理模块502用于对每个企业终端100的相关权限进行管理，所述相关权限的管理包括企业终端100对应的账户及密码登录管理、区块链读写权限管理、区块链凭证存储空间管控、模型计算并发量管理等。

例如，a1中自身的存储空间中获取到a11之后，根据a11，生成a11对应的PMML文件具体为PMML1文件，将PMML1文件发送给企业管理服务器500，企业管理服务器500在验证a1对应的账号及密码正确均正确之后，通过API将PMML1文件上传给模型处理服务器200。

本说明书实施例中，模型处理服务器200，用于在接收到所述目标风控模型之后，使用N个评估样本对所述目标风控模型进行评估，得到所述目标评估结果；然后根据所述风控模型数据和所述目标评估结果，生成所述目标电子凭证，并将所述目标电子凭证上传到区块链服务器中的区块链上300。

具体来讲，若模型处理服务器200接收到所述目标风控模型对应的PMML文件，则对所述目标风控模型对应的PMML文件进行解析，得到所述目标风控模型。

具体地，在得到所述目标风控模型时，可以先对所述目标风控模型对应的PMML文件进行解析，然后将解析后的数据通过调用内置的特征平台和通用模型算法进行模型运算，完成从PMML模型定义到可运行态的全过程处理，从而得到所述目标风控模型。

本说明书实施例中，所述N个评估样本具体可以为用于定义基础样本数据或者经过多方达成共识的样本数据等，本说明书不作具体限制，所述N个评估样本例如可以是营销反作弊模型中的用户ID及黑白标签、商户评级模型中的商户ID及评价等级等，所述N个评估样本用于作为风控模型效果评估的标准样本源。

具体来讲，模型处理服务器200，用于所述目标风控模型之后，使用所述目标风控模型对每个评估样本进行预测，得到每个评估样本对应的预测结果；然后使用模型评价方法对每个评估样本对应的预测结果进行评估，得到所述目标评价结果。

本说明书实施例中，所述模型评价方法可以是曲线下面积(area under curve，简称AUC)方法、混淆矩阵、ROC曲线、KS曲线、KS值、Lift图和Gain图等。

例如，以a1为例，a1将根据a11生成的PMML1文件通过企业管理服务器500发送给模型处理服务器200，模型处理服务器200对PMML1文件进行解析后调用内置的特征平台和通用模型算法进行模型运算，得到a11；若所述N个评估样本为p1、p2、p3、p4、p5、p6、p7和p8这8个样本，其中，p1、p2、p4、p7和p8为正样本，p3、p5和p6负样本，将上述8个样本中的每个样本的特征输入到a11中进行预测，得到p1对应的评估结果t1，p2对应的评估结果t2，p3对应的评估结果t3，p4对应的评估结果t4，p5对应的评估结果t5，p6对应的评估结果t6，p7对应的评估结果t7，p8对应的评估结果t8；然后通过AUC方法对t1、t2、t3、t4、t5、t6、t7和t8进行评估，得到AUC评价指标，并将所述AUC评价指标作为a11的评价结果。

本说明书实施例中，所述AUC方法的主要原理是通过所述多个评估样本计算所述目标风控模型的ROC曲线下面积占单位面积的比例，由于ROC曲线一般都处于y＝x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间，取值越大表明模型的性能效果越好。

本说明书实施例中，模型处理服务器200，用于得到所述目标评价结果之后；可以根据所述风控模型数据和所述目标评估结果，生成所述目标电子凭证，并将所述目标电子凭证上传到区块链服务器中的区块链上300。

具体来讲，在生成所述目标电子凭证时，还可以根据所述目标企业终端对应的PMML文件，较上一次更新的PMML文件的差异内容，模型评价方法，用户账号、更新时间、调用记录、当前时间、目标风控模型和所述目标评估结果等信息中的一种或多种信息，生成所述目标电子凭证，以使得生成的所述目标电子凭证中携带有不可篡改信息，提高其保密性能。

本说明书实施例中，区块链服务器300接收到所述目标电子凭证之后，可以先判断区块链400是否基于所述共识机制创建的，若判断出区块链400是基于所述共识机制创建的，则根据所述共识机制，判断所述目标电子凭证的合法性是否符合凭证存储条件，在判断出所述目标电子凭证的合法性符合所述凭证存储条件时，将所述目标电子凭证存储在区块链400上。

本说明书实施例中，所述共识机制具体包括，将所述目标电子凭证中的凭证内容发送给M个企业终端100进行投票，并获取M个企业终端100返回的M个投票结果；若所述M个投票结果中赞成投票的比例满足设定比例时，则判断出所述目标电子凭证的合法性符合所述凭证存储条件，将所述目标电子凭证存储在所述区块链上；否则，则判断出所述目标电子凭证的合法性不符合所述凭证存储条件，并禁止所述目标电子凭证存储在区块链100上。其中，所述赞成投票为赞成将所述目标电子凭证写入区块链100中的投票。

本说明书实施例中，所述设定比例为大于0且小于1的数值，例如可以为20％，50％，60％和80％等；进一步地，将所述凭证内容发送给M个企业终端100进行投票时，可以通过消息通知方式发送所述凭证内容。

例如，以M个企业终端100为a1、a2、a3和a4且目标企业终端为a1为例，a1将PMML1文件发送给模型处理服务器200之后，模型处理服务器200获取到a1对应的AUC评价指标之后，根据PMML1文件、a1对应的AUC评价指标、PMML1文件较上一次更新的PMML文件的差异内容，AUC方法，用户账号、更新时间、调用记录和当前时间，生成所述目标电子凭证m1，然后将m1发送给区块链服务器300。

此时，区块链服务器300接收到m1之后，将m1的内容通过消息方式发送给a1、a2、a3和a4进行投票，若得到的4个投票结果中a1、a3和a4投了赞成票，而a2投了反对票，如此，可以确定4个投票结果中赞成票比例为3/4＝75％，若所述设定比例为50％，由于75％>50％,则将m1存储在区块链400上；若所述设定比例为80％，由于75％<80％，则禁止将m1存储到区块链400上。

本说明书实施例中，区块链服务器300用于在存储所述目标电子凭证时，底层采用区块和链式结构并采用分布式节点进行存储和数据交互，保证了数据的安全性和可追溯性。

本说明书实施例中，区块链服务器300可以首先获取所述共识机制中的奖励条件，再根据所述奖励条件，调整所述目标企业终端在所述区块链中的价值权益。

具体来讲，所述奖励条件包含以下规则：在所述目标电子凭证存储到区块链400上，根据所述目标风控模型相对于所述原始风控模型的改善度，在所述共享系统中增加所述目标企业终端的模型调用次数，并确定所述目标风控模型在每次被调用时所获得的收益分成；当然，也可以仅在所述共享系统中增加所述目标企业终端的模型调用次数，或仅确定所述目标风控模型在每次被调用时所获得的收益分成。

具体地，在所述目标风控模型相对于所述原始风控模型的改善度越高，所述目标企业终端在所述共享系统中的模型调用次数越多；由于所述目标风控模型在每次被调用时均会得到收益分成，使得所述目标风控模型被其它企业终端调用的次数越多，其所得的收益也会越多，如此，将所述目标风控模型的效果提升的量化结果与所述目标风控模型的使用权和收益权进行关联，驱动每个企业终端对应的企业有动力去改进风控模型，使得改进后的风控模型效果越来越好，其预测出的结果越来越准确，进而可以通过所述激励条件来保障所述共享系统的商业生态的正向循环。

例如，以a1和a2为例，a1提交的a11相对于原始风控模型的改善度为1％，则在所述共享系统增加a1的模型调用次数10次，且设定每次调用a11需要花费模型调用次数1次且a1收益分层为60％,即每次a11被调用a1均能获得的收益为1×60％＝0.6次；同理，若a2提交的a21相对于原始风控模型的改善度为2％，则在所述共享系统增加a2的模型调用次数20次，且设定每次调用a21需要花费模型调用次数2次且a2收益分层为60％,即每次a21被调用a2均能获得的收益为2×60％＝1.2次。

如此，当目标风控模型相对于原始风控模型的改善度越高，其对应的目标企业终端的收益越高，收益越高其能够调用更好的改进风控模型，从而驱动每个企业终端对应的企业有动力去改进风控模型，使得改进后的风控模型效果越来越好，其预测出的结果越来越准确，进而可以通过所述激励条件来保障所述共享系统的商业生态的正向循环。

本说明书实施例中，所述共享系统的整体流程执行步骤如下：

S1：目标企业终端将所述风控模型数据通过API或文件上传至企业管理服务器500；S2：企业管理服务器500鉴别目标企业终端的权限后，将所述风控模型数据发送给模型处理服务器200；S3：模型处理服务器200将所述风控模型数据进行分析，得到目标风控模型，并使用所述目标风控模型对N个评估样本进行风险预测，得到风险预测结果；并将所述风险预测结果进行模型评估，得到目标评估结果，并根据所述风控模型数据和所述目标评估转换成目标电子凭证，并将目标电子凭证发送给区块链服务器300；S4：区块链服务器300，用于在鉴别合法性后，通过共识机制将目标电子凭证的凭证内容分发给每个参与方进行投票，若赞成票大于设定比例，则将所述目标电子凭证写入区块链400中；S5:区块链服务器300，用于在所述目标电子凭证写入区块链400之后，将所述目标风控模型添加到共享模型中，根据所述共识机制中的激励条件，调整所述目标企业终端在区块链400中的价值权益。

本说明书实施例中，所述共享系统还包括：

模型调用企业终端，用于在需要对风险用户进行风控时，生成调用设定风控模型的调用请求，并将所述调用请求的发送给区块链服务器300，其中，所述模型调用企业终端可以为所述M个企业终端100中的任意一个企业终端；

区块链服务器300，用于接收所述调用请求，并从区块链400中存储的电子凭证中查找到所述设定风控模型，并将所述设定风控模型发送给所述模型调用企业终端；

所述模型调用企业终端，用于接收所述设定风控模型，利用所述设定风控模型对所述风险用户进行风险预测，获得预测结果；根据所述预测结果，对所述风险用户进行相应的操作。

本说明书实施例中，所述模型调用企业终端在将所述调用请求发送给区块链服务器300过程中，需要通过企业管理服务器500进行转发，并通过企业管理服务器500进行鉴权，在鉴权通过的情况下才将所述调用请求转发给区块链服务器300，以提高保密性能。

本说明书实施例中，区块链服务器300在接收所述调用请求之后，获取所述调用请求携带的所述设定风控模型，将所述设定风控模型的名称作为检索条件，从区块链400中存储的电子凭证中查找，若查找到与所述设定风控模型名称相同的模型，并将查找到的模型作为所述设定风控模型，然后将所述设定风控模型返回给所述模型调用企业终端；从而使得所述模型调用企业终端能够根据返回的所述设定风控模型对所述风险用户进行风险预测，得到所述预测结果，再根据所述预测结果，执行相应的操作。

具体地，在根据所述预测结果，执行相应的操作时，根据所述预设结果在所述模型调用企业终端中的风险规则中对应的条款，执行相应的操作；以贷款为例，所述预测结果表征所述风险用户的风险度越高，所述风险用户的贷款额度越低；以及所述预测结果表征所述风险用户的风险度越低，所述风险用户的贷款额度越高。同样，以授信额度为例，所述预测结果表征所述风险用户的风险度越高，所述风险用户的授信额度越低；以及所述预测结果表征所述风险用户的风险度越低，所述风险用户的授信额度越高。

例如，当所述风险用户需要贷款时，若通过设定风控模型预测得到的所述预测结果表征风险度为80％大于设定风险度例如为75％，则可以禁止贷款给所述风险用户；也可以给所述风险用户较低的贷款额度，例如所述风险用户需要贷款30000，而此时仅给所述风险用户的贷款额度为500。

如此，区块链400中存储的风控模型的质量较高，促使所述设定风控模型的质量也较高，使得通过所述设定风控模型的预测结果的精确度也会随之提高，能够有效降低业务风险。

本说明书实施例中，使用N个评估样本对接收的风控模型数据包含的目标风控模型进行评估，得到目标评估结果；再根据所述风控模型数据和所述目标评估结果，生成目标电子凭证，并将所述目标电子凭证上传到区块链服务器中的区块链上；由此可知，所述目标电子凭证中包含有所述风控模型数据，而所述风控模型数据中包括有目标风控模型，促使目标风控模型存储在区块链服务器中区块链中，而区块链是一种共享数据库，从而可以通过区块链共享目标风控模型；通过区块链服务器共享目标电子凭证中携带的目标风控模型，且可以从区块链服务器中将目标风控模型下载到本地，然后在本地进行风险预测，无需企业终端将自身携带的用户隐私数据向外发送，从而能够有效降低企业内部用户隐私数据泄露的概率。

而且，由于区块链技术通常具有以下4个特点，其一、去中心化；其二、由于区块链是一个分布式的网络架构，没有一个中心节点可以被打击或者攻击，所以在整体的技术布置方面有着更强的稳定性、可靠性和持续性；其三、强安全、共识机制不需要第三方的介入；其四、交易的公开透明和不可篡改性；如此，将所述目标风控模型对应的PMML文件和所述目标评估结果作为所述目标电子凭证存储到区块链400上，通过去中心化方式解决了不可篡改及可追溯问题。

另外，本说明书上实施例中通过所述共识机制解决了模型效果改善的量化评估，参与的每个企业终端均可以参与评估并通过投票机制决定所述目标电子凭证是否可以写入区块链400，因此保证了写入区块链400中的所述目标风控模型的质量，解决了所述目标风控模型的质量控制问题，确保了写入区块链400中的所述目标风控模型的质量。

第二方面，基于与第一方面的同一发明构思，本说明书实施例提供一种基于区块链的风控模型的共享方法，应用于模型处理服务器中，如图3所示，包括：

S302、接收目标企业终端发送的风控模型数据，其中，所述风控模型数据包括所述目标企业终端对原始风控模型进行改进后的目标风控模型；

S304、使用N个评估样本对所述目标风控模型进行评估，得到所述目标风控模型的目标评估结果，其中，所述N个评估样本存储在所述模型处理服务器中，且N为不小于2的整数；

S306、根据所述风控模型数据和所述目标评估结果，生成目标电子凭证，并将所述目标电子凭证上传到区块链服务器中的区块链上。

在一种可选实施方式中，所述接收目标企业终端发送的风控模型数据，具体包括：

接收所述风控模型数据，其中，所述风控模型数据是根据所述目标风控模型生成的预测模型标记语言文件。

在一种可选实施方式中，所述使用N个评估样本对所述目标风控模型进行评估，得到所述目标风控模型的目标评估结果，具体包括：

使用所述目标风控模型对所述N个评估样本中的每个评估样本进行预测，得到每个评估样本对应的预测结果；

使用模型评价方法对每个评估样本对应的预测结果进行评估，得到所述目标评价结果。

第三方面，基于与第二方面的同一发明构思，本说明书实施例提供一种基于区块链的风控模型的共享装置，如图4所示，包括：

模型数据接收单元401，用于接收目标企业终端发送的风控模型数据，其中，所述风控模型数据包括所述目标企业终端对原始风控模型进行改进后的目标风控模型；

模型评估单元402，用于使用N个评估样本对所述目标风控模型进行评估，得到所述目标风控模型的目标评估结果，其中，所述N个评估样本存储在所述模型处理服务器中，且N为不小于2的整数；

电子凭证生成单元403，用于根据所述风控模型数据和所述目标评估结果，生成目标电子凭证；

电子凭证发送单元404，用于将所述目标电子凭证上传到区块链服务器中的区块链上。

在一种可选实施方式中，模型数据接收单元401，用于接收所述风控模型数据，其中，所述风控模型数据是根据所述目标风控模型生成的预测模型标记语言文件。

在一种可选实施方式中，模型评估单元402，用于使用所述目标风控模型对所述N个评估样本中的每个评估样本进行预测，得到每个评估样本对应的预测结果；使用模型评价方法对每个评估样本对应的预测结果进行评估，得到所述目标评价结果。

第四方面，基于与前述实施例中基于区块链的风控模型的共享方法同样的发明构思，本说明书实施例还提供一种服务器，如图5所示，包括存储器504、处理器502及存储在存储器504上并可在处理器502上运行的计算机程序，所述处理器502执行所述程序时实现前文所述基于区块链的风控模型的共享方法的任一方法的步骤。

其中，在图5中，总线架构(用总线500来代表)，总线500可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线500将包括由处理器502代表的一个或N个处理器和存储器504代表的存储器的各种电路链接在一起。总线500还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口505在总线500和接收器501和发送器503之间提供接口。接收器501和发送器503可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器502负责管理总线500和通常的处理，而存储器504可以被用于存储处理器502在执行操作时所使用的数据。

第五方面，基于与前述实施例中基于区块链的风控模型的共享方法的发明构思，本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述基于区块链的风控模型的共享方法的任一方法的步骤。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的设备。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令设备的制造品，该指令设备实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本说明书的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本说明书范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本说明书进行各种改动和变型而不脱离本说明书的精神和范围。这样，倘若本说明书的这些修改和变型属于本说明书权利要求及其等同技术的范围之内，则本说明书也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (13)

1.一种基于区块链的风控模型的共享方法，应用于模型处理服务器中，包括：

接收目标企业终端发送的风控模型数据，其中，所述风控模型数据包括所述目标企业终端对原始风控模型进行改进后的目标风控模型；

使用N个评估样本对所述目标风控模型进行评估，得到所述目标风控模型的目标评估结果，其中，所述N个评估样本存储在所述模型处理服务器中，且N为不小于2的整数；

根据所述风控模型数据和所述目标评估结果，生成目标电子凭证，并将所述目标电子凭证上传到区块链服务器中的区块链上。

2.如权利要求1所述的共享方法，所述接收目标企业终端发送的风控模型数据，具体包括：

接收所述风控模型数据，其中，所述风控模型数据是根据所述目标风控模型生成的预测模型标记语言文件。

3.如权利要求1所述的共享方法，所述使用N个评估样本对所述目标风控模型进行评估，得到所述目标风控模型的目标评估结果，具体包括：

使用所述目标风控模型对所述N个评估样本中的每个评估样本进行预测，得到每个评估样本对应的预测结果；

使用模型评价方法对每个评估样本对应的预测结果进行评估，得到所述目标评价结果。

4.一种基于区块链的风控模型的共享装置，包括：

模型数据接收单元，用于接收目标企业终端发送的风控模型数据，其中，所述风控模型数据包括所述目标企业终端对原始风控模型进行改进后的目标风控模型；

模型评估单元，用于使用N个评估样本对所述目标风控模型进行评估，得到所述目标风控模型的目标评估结果，其中，所述N个评估样本存储在所述模型处理服务器中，且N为不小于2的整数；

电子凭证生成单元，用于根据所述风控模型数据和所述目标评估结果，生成目标电子凭证；

电子凭证发送单元，用于将所述目标电子凭证上传到区块链服务器中的区块链上。

5.如权利要求4所述的共享装置，所述模型数据接收单元，用于接收所述风控模型数据，其中，所述风控模型数据是根据所述目标风控模型生成的预测模型标记语言文件。

6.如权利要求4所述的共享装置，所述模型评估单元，用于使用所述目标风控模型对所述N个评估样本中的每个评估样本进行预测，得到每个评估样本对应的预测结果；使用模型评价方法对每个评估样本对应的预测结果进行评估，得到所述目标评价结果。

7.一种基于区块链的风控模型的共享系统，所述共享系统包括M个企业终端、模型处理服务器和区块链服务器，M为不小于2的整数，包括：

目标企业终端，用于将所述目标企业终端对应的风控模型数据发送给所述模型处理服务器，其中，所述目标企业终端可以为所述M个企业终端中的任意一个企业终端，所述风控模型数据包括所述目标企业终端对原始风控模型进行改进后的目标风控模型；

所述模型处理服务器，用于接收所述目标风控模型，使用N个评估样本对所述目标风控模型进行评估，得到所述目标风控模型的目标评估结果，其中，所述N个评估样本存储在所述模型处理服务器中，N为不小于2的整数；根据所述风控模型数据和所述目标评估结果，生成所述目标企业终端对应的目标电子凭证，并将所述目标电子凭证发送给所述区块链服务器；

所述区块链服务器，用于接收所述目标电子凭证，并将所述目标电子凭证存储在区块链上。

8.如权利要求7所述的共享系统，所述区块链服务器，用于接收到所述目标电子凭证之后，若所述区块链是基于共识机制创建的，则根据所述共识机制，判断所述目标电子凭证否符合凭证存储条件，在判断出所述目标电子凭证符合所述凭证存储条件时，将所述目标电子凭证上传到所述区块链上。

9.如权利要求8所述的共享系统，所述区块链服务器，用于根据共识机制，将所述目标电子凭证中的凭证内容发送给所述M个企业终端进行投票，并获取所述M个企业终端返回的M个投票结果；若所述M个投票结果中赞成投票的比例满足设定比例时，则判断出所述目标电子凭证的合法性符合所述凭证存储条件，将所述目标电子凭证存储在所述区块链上。

10.如权利要求8所述的共享系统，所述区块链服务器，用于在将所述目标电子凭证存储在所述区块链上之后，根据所述共识机制中的奖励条件，调整所述目标企业终端在所述区块链中的价值权益。

11.如权利要求110所述的共享系统，所述区块链服务器，用于根据所述共识机制中的奖励条件，调整所述目标企业终端在所述区块链中的价值权益，包括：

所述区块链服务器，用于根据所述目标风控模型相对于所述原始风控模型的改善度，在所述共享系统中增加所述目标企业终端的模型调用次数，并确定所述目标风控模型在每次被调用时所获得的收益分成。

12.一种服务器，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，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-3任一项所述方法的步骤。

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-3任一项所述方法的步骤。