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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利数据筛选方法、装置、设备及介质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：CN118797118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411267262.4，技术领域涉及：G06F16/9035；该发明授权数据筛选方法、装置、设备及介质是由陈程;叶俊棋;刘站奇;李好设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据筛选方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开一种数据筛选方法、装置、设备及介质。在多个待筛选变量中选取出选择变量，根据选择变量对当前模型进行更新，得到目标模型；当检测到目标模型不满足预设迭代条件、目标模型中的变量的总数量不大于预设变量总数量、目标模型的第二评价值大于当前模型的第一评价值，且目标模型中每个变量的显著水平值不大于预设显著水平值时，将目标模型确定为当前模型，返回确定选择变量；当总数量大于预设变量总数量时，根据目标模型中每个变量组合出多个待筛选模型，将多个待筛选模型中评价值最高的模型作为目标模型，返回确定选择变量；当检测到目标模型满足预设迭代条件时，从全部目标模型中选取评价值最高的目标模型包含的变量为筛选变量。

本发明授权数据筛选方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种金融服务数据处理方法，其特征在于，所述金融服务数据处理方法应用于计算机设备，所述方法包括：获取金融服务对象的多个待筛选变量，所述多个待筛选变量分别对应于所述金融服务对象的多个特征，不同的待筛选变量对应不同的数据类型，在所述多个待筛选变量中选取出选择变量，并根据所述选择变量对当前金融评分卡模型进行更新，得到目标金融评分卡模型；当检测到所述目标金融评分卡模型不满足预设迭代条件时，确定所述当前金融评分卡模型对应的第一柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫值和所述目标金融评分卡模型对应的第二柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫值；当所述目标金融评分卡模型中的变量的总数量不大于预设变量总数量、所述第二柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫值大于所述第一柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫值，且所述目标金融评分卡模型中每个变量的显著水平值不大于预设显著水平值时，将所述目标金融评分卡模型确定为当前金融评分卡模型，并返回执行在所述多个待筛选变量中确定出选择变量；当所述总数量大于所述预设变量总数量时，根据所述目标金融评分卡模型中每个变量组合出多个待筛选金融评分卡模型，并将所述多个待筛选金融评分卡模型中柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫值最高的模型作为更新的目标金融评分卡模型，将所述更新的目标金融评分卡模型确定为当前金融评分卡模型，返回执行在所述多个待筛选变量中选取出选择变量；当检测到目标金融评分卡模型满足预设迭代条件时，从历史得到的目标金融评分卡模型中选取柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫值最高的目标金融评分卡模型，将所述柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫值最高的目标金融评分卡模型包含的变量确定为筛选变量；在所述金融服务对象的特征中确定出与所述筛选变量的数据类型相同的目标特征，所述目标特征为所述金融服务对象对应的至少一个特征组成，所述目标特征用于提高所述柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫值最高的目标金融评分卡模型的评分准确性；将所述目标特征输入到所述柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫值最高的目标金融评分卡模型中，得到所述对象的金融评分值，根据所述金融评分值确定是否为所述对象提供相应的金融服务，所述金融评分值用于评估所述金融服务对象的信用的可信度。

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