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龙图腾网恭喜中国工商银行股份有限公司申请的专利场景分析方法及装置、存储介质和电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114925770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210583183.9，技术领域涉及：G06Q10/06；该发明授权场景分析方法及装置、存储介质和电子设备是由李瑾瑜;唐家星;游龙翔;薛雨杉设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本场景分析方法及装置、存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种场景分析方法及装置、存储介质和电子设备，涉及人工智能领域。该方法包括：将目标场景中每个目标对象的深度学习模型转换为第一决策树模型，并确定第一决策树模型的第一特征，其中，目标场景为用于对多个目标对象进行违约风险预测的场景，第一特征为对违约风险影响程度大于预设程度的目标对象的特征；依据第一决策树模型的第一特征构建第二决策树模型；将第二决策树模型用布尔逻辑的形式表示，并依据布尔逻辑，计算每个目标对象的目标特征的取值；依据每个目标对象的目标特征的取值，对目标场景进行分析。通过本申请，解决了相关技术中采用深度学习模型对客户进行违约风险预测，难以对违约风险的场景进行分析的问题。

本发明授权场景分析方法及装置、存储介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种场景分析方法，其特征在于，包括：将目标场景中每个目标对象的深度学习模型转换为第一决策树模型，并确定所述第一决策树模型的第一特征，其中，所述目标场景为用于对多个目标对象进行违约风险预测的场景，所述第一特征为对违约风险影响程度大于预设程度的目标对象的特征；依据所述第一决策树模型的第一特征构建第二决策树模型；将所述第二决策树模型用布尔逻辑的形式表示，并依据所述布尔逻辑，计算每个目标对象的目标特征的取值，其中，所述目标特征为所述第一特征变化后的特征，且为使违约风险预测结果发生变化的特征；依据每个目标对象的目标特征的取值，对所述目标场景进行分析；其中，将目标场景中每个目标对象的深度学习模型转换为第一决策树模型包括：获取每个目标对象的第三特征值，其中，所述第三特征值为每个目标对象的特征对应的数值；按照预设次数，对所述第三特征值进行扰动处理，得到第四特征值；将所述第四特征值输入到所述深度学习模型中，得到第一违约风险预测结果；对所述第一违约风险预测结果进行学习训练，得到所述第一决策树模型；依据所述第一决策树模型的第一特征构建第二决策树模型包括：对所述第一决策树模型的第一特征的特征值进行扰动处理，得到第五特征值；依照预设规则，转换所述第一违约风险预测结果，得到第二违约风险预测结果；依据所述第五特征值和所述第二违约风险预测结果构建所述第二决策树模型。

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