本發(fā)明涉及一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的金融模型知識(shí)蒸餾方法及裝置，包括如下步驟：S1：進(jìn)行A企業(yè)和B企業(yè)的模型設(shè)計(jì)，對(duì)A企業(yè)的學(xué)生模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練蒸餾并初始化；S2：將預(yù)訓(xùn)練蒸餾并初始化后的學(xué)生模型搭建在B企業(yè)的服務(wù)器中，并再次進(jìn)行蒸餾訓(xùn)練；S3：通過A企業(yè)的教師推理模型進(jìn)行推理預(yù)測(cè)，并通過推理結(jié)果對(duì)B企業(yè)的學(xué)生模型進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。本發(fā)明提供的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的金融模型知識(shí)蒸餾方法及裝置，實(shí)現(xiàn)了跨機(jī)構(gòu)的聯(lián)合建模方案，利用知識(shí)蒸餾中的深度學(xué)習(xí)模型的弱可解釋性，達(dá)到保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的目的，同時(shí)可在不泄露信貸公司風(fēng)控策略的情況下，獲取符合信貸公司所需要的引流機(jī)構(gòu)中高質(zhì)量高響應(yīng)率的客群，節(jié)省營銷獲客成本。