[發明專利]信用評分方法及裝置

有效

• 申請號: 201710069578.6
• 申請日: 2017-02-08
• 公開（公告）號: CN108399564B
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 黎新
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 朱雅男

本發明公開了一種信用評分方法及裝置，屬于網絡技術領域。所述方法包括：根據確定的至少一個目標用戶集中行為已知用戶的信用評分，確定第一行為未知用戶的信用評分；根據第一行為未知用戶在確定信用評分后的信用記錄，對第一行為未知用戶進行篩選，得到第一用戶樣本；根據第一用戶樣本和第二用戶樣本對第一評分模型進行訓練得到的第二評分模型對用戶進行信用評分。通過從行為未知用戶中獲取第一行為未知用戶，從第一行為未知用戶中確定第一用戶樣本，有第一用戶樣本和第二用戶樣本訓練得到的第二評分模型能夠對行為未知用戶進行準確的信用評分，擴大了應用平臺的與信用相關服務的用戶覆蓋范圍，提高了應用平臺的用戶轉化率。

技術領域

本發明涉及網絡技術領域，特別涉及一種信用評分方法及裝置。

背景技術

隨著網絡技術的發展，用戶越來越多的通過網絡來處理各種業務，其中有些業務，如借貸相關業務，需要商家根據對用戶的信用評分來預估該用戶的違約風險，從而為用戶設置最高借貸金額等。

目前，應用平臺的用戶會有基本的用戶屬性數據，比如用戶的性別、年齡、地域等基本信息。用戶在使用應用平臺時通常會產生一些行為數據，比如登錄記錄、鏈接點擊記錄、消息記錄、購物記錄或者支付記錄等。根據行為數據的多少，可以將用戶劃分為行為已知用戶和行為未知用戶，其中，行為未知用戶是指行為數據很少甚至沒有的用戶。對于應用平臺來說，行為數據越多就越能全面的了解該用戶的借貸能力，考慮到借貸的風險，通常從行為已知用戶中選取用戶樣本，根據用戶樣本的行為數據和用戶屬性數據可以提取出用戶樣本的用戶特征，通過用戶樣本的用戶特征對評分模型進行訓練，采用訓練好的評分模型對用戶進行信用評分。

在實現本發明的過程中，發明人發現現有技術至少存在以下問題：

由于用戶樣本的局限性，訓練得到的評分模型只能對行為已知用戶進行較準確的信用評分，而不能對行為未知用戶進行較準確的信用評分，這樣，應用平臺所提供的與信用相關的服務只能覆蓋一小部分用戶，也就無法促進一些潛在用戶在應用平臺上使用其服務，造成了應用平臺的用戶轉化率低。

發明內容

為了解決現有技術的問題，本發明實施例提供了一種信用評分方法及裝置。所述技術方案如下：

一方面，提供了一種信用評分方法，所述方法包括：

從多個用戶集中確定至少一個目標用戶集，所述至少一個目標用戶集中第一行為未知用戶的預計收益數值高于應用平臺上除所述第一行為未知用戶以外的第二行為未知用戶的預計收益數值；

根據所述至少一個目標用戶集中行為已知用戶的信用評分，確定所述第一行為未知用戶的信用評分；

根據所述第一行為未知用戶在確定信用評分后的信用記錄，對所述第一行為未知用戶進行篩選，得到第一用戶樣本，所述第一用戶樣本為由信用記錄所確定的收益數值滿足預設閾值的第一行為未知用戶；

根據所述第一用戶樣本和第二用戶樣本，對第一評分模型進行訓練，得到第二評分模型，所述第一評分模型用于根據用戶特征對用戶進行信用評分；

根據所述第二評分模型對用戶進行信用評分。

另一方面，提供了一種信用評分裝置，所述裝置包括：

第一確定模塊，用于從多個用戶集中確定至少一個目標用戶集，所述至少一個目標用戶集中第一行為未知用戶的預計收益數值高于應用平臺上除所述第一行為未知用戶以外的第二行為未知用戶的預計收益數值；

第二確定模塊，用于根據所述至少一個目標用戶集中行為已知用戶的信用評分，確定所述第一行為未知用戶的信用評分；

篩選模塊，用于根據所述第一行為未知用戶在確定信用評分后的信用記錄，對所述第一行為未知用戶進行篩選，得到第一用戶樣本，所述第一用戶樣本為由信用記錄所確定的收益數值滿足預設閾值的第一行為未知用戶；