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需求背景

金融机构客户信用风险分析系统，包括客户端和服务端，客户端通过网络接口访问服务端，网络接口为 Http接口:服务端管理客户端地址和版本，服务端实时配置客户端的认证信息:服务端展示各个客户端的训练；客户端包括框架应用、训练应用和预测应用:服务端包括框架服务、版本服务和模型服务:所述框架应用、训练应用、预测应用、框架服务、版本服务和模型服务均包括网络模块和存储模块，网络模块用干链接客户端和服务端，存储模块用干存储数据:框架应用和框架服务均包括模型模块A:框架应用还包括版本管理模块，框架服务还包括权限模块:所述模型模块A包括模型预处理和模块参数管理，框架应用通过网络模块向框架服务发起 Http 访问，框架应用是在客户端运行的基础服务，实现模型预处理。

需解决的主要技术难题

技术内容:金融机构客户信用风险分析系统，包括以下步骤:

Sl:客户端设有多个，服务端管理各个客户端的地址和版本，各个客户端使用神经网络模型，各个客户端训练库的数据规模和数据特征存在差异;

S2:客户端在服务端进行认证，向服务端上报特征列数量，特征行条数，不涉及隐私数据，服务端的模型预处理配置使各个客户端的神经网络参数对齐;

S3:服务端管理训练前各个客户端的模型预处理，管理客户端训练后的模型参数合并，实现模型闭环的流程管控;

S4:客户端通过 Http 接口访问服务端，客户端实时获取服务端命令，服务端对各个客户端的接入请求进行权限管理;

S5:对于认证过的客户端，允许该客户端进行模型训练、上报模型、聚合模型以及上报预测结果等请求:对于未经认证不合法的请求，进行断开关闭:

S6:服务器中的版本管理实时监测和判断接入的客户端的版本，并及时对版本进行升级操作。

期望实现的主要技术目标

金融机构客户信用风险分析系统的技术开发，可以在保证数据安全与保护数据隐私的情况下，打破数据孤岛，训练金副机构客户信用风险预测模型并对未来数据进行预测:模型闭环管理，服务端管理训练前各个客户端的模型预处理，管理客户端训练后的模型参数合并，实现闭环的流程管控;通过服务端的模型预处理配置，使各个客户端神经网络参数对齐;通过版本管理实时判断各个客户端的版本，及时进行升级操作，确保参与学习的金融机构使用最新的系统服务。

需求解析

解析单位：广东省深圳市 解析时间：2022-12-20

费红琳

广州博士信息技术研究院有限公司

创新研究院主任

综合评价

金融机构客户信用风险分析系统的技术开发，可以在保证数据安全与保护数据隐私的情况下，打破数据孤岛，训练金副机构客户信用风险预测模型并对未来数据进行预测:模型闭环管理，服务端管理训练前各个客户端的模型预处理，管理客户端训练后的模型参数合并，实现闭环的流程管控;通过服务端的模型预处理配置，使各个客户端神经网络参数对齐;通过版本管理实时判断各个客户端的版本，及时进行升级操作，确保参与学习的金融机构使用最新的系统服务。

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