[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)征信的人工智能金融風(fēng)控授信評(píng)定方法和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810352544.2
• 申請(qǐng)日: 2018-04-19
• 公開（公告）號(hào): CN108564286B
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫曉俊;肖煒;洪倩雯;林佳佳;郭曉鳳;李琦薇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 天合澤泰（廈門）征信服務(wù)有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06Q40/02
• 代理公司: 廈門智慧呈睿知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 35222
• 代理人: 郭福利;魏思凡

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于大數(shù)據(jù)征信的人工智能金融風(fēng)控授信系統(tǒng)和評(píng)定方法，其特征在于，該方法由處理器執(zhí)行，所述方法包括：根據(jù)授信請(qǐng)求獲取被評(píng)客戶的原始數(shù)據(jù)；對(duì)所述原始數(shù)據(jù)執(zhí)行清洗操作，所述清洗操作用于從所述原始數(shù)據(jù)中篩選出標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行反欺詐驗(yàn)證，所述反欺詐驗(yàn)證為根據(jù)規(guī)則庫(kù)中的預(yù)定規(guī)則與反欺詐模型中閾值，做出拒絕或通過結(jié)果反饋；對(duì)通過的所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行信用評(píng)價(jià)，所述信用評(píng)價(jià)經(jīng)信用評(píng)價(jià)模型，輸出針對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的信用評(píng)分、信用等級(jí)；根據(jù)所述信用評(píng)分與信用等級(jí)，計(jì)算所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的額度測(cè)算信息、利率建議信息以及收益率預(yù)測(cè)信息；根據(jù)所述額度測(cè)算信息、利率建議信息以及收益率預(yù)測(cè)信息生成所述被評(píng)客戶的可視化評(píng)級(jí)報(bào)告。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于大數(shù)據(jù)征信的人工智能金融風(fēng)控授信系統(tǒng)，尤其是一種能夠機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型的混合構(gòu)建在智能授信的應(yīng)用系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)與經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融、消費(fèi)金融的崛起也促進(jìn)了我國(guó)小微信貸產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，線上借貸的需求增大也帶來(lái)更多信用風(fēng)險(xiǎn)，目前，國(guó)內(nèi)傳統(tǒng)金融風(fēng)控大部分還都由傳統(tǒng)人工進(jìn)行，從資料提交到審核，需要大量時(shí)間和人力物力，為解決人工審核的諸多問題，信用評(píng)分技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生，通過對(duì)貸款人各方數(shù)據(jù)信息的整合，預(yù)測(cè)其信用分析值，以幫助授信審批者做出決策。

隨著大數(shù)據(jù)的普及，數(shù)據(jù)積累的數(shù)量和質(zhì)量都得到了飛躍，大數(shù)據(jù)技術(shù)推動(dòng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型不斷完善，深層次挖掘征信數(shù)據(jù)，尤其是人工智能模型可以更好的預(yù)測(cè)未來(lái)，更加科學(xué)的反映用戶的信用狀況。

在現(xiàn)有技術(shù)中，傳統(tǒng)信用評(píng)分技術(shù)存在準(zhǔn)確率較低和效率較差的技術(shù)問題。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的評(píng)分技術(shù)能在一定程度提高準(zhǔn)確率，但結(jié)果單一，多只顯示評(píng)價(jià)對(duì)象的信用評(píng)分，對(duì)審批者的指導(dǎo)建議有限。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于大數(shù)據(jù)征信的金融風(fēng)控授信系統(tǒng)，系統(tǒng)從數(shù)據(jù)的獲取到授信建議的輸出形成一套完整的智能金融風(fēng)控系統(tǒng)流程，為有授信需求的平臺(tái)提供完整數(shù)據(jù)采集、量化、分析服務(wù)，能夠有效、有針對(duì)性地對(duì)被評(píng)個(gè)人、企業(yè)進(jìn)行科學(xué)的信用分析，快速智能輸出授信建議，提高工作效率、降低違約風(fēng)險(xiǎn)，推進(jìn)信貸市場(chǎng)健康發(fā)展。

為實(shí)現(xiàn)上述目的：

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于大數(shù)據(jù)征信的人工智能金融風(fēng)控授信評(píng)定方法，該方法由處理器執(zhí)行，方法包括：

根據(jù)授信請(qǐng)求獲取被評(píng)客戶的原始數(shù)據(jù)；

對(duì)原始數(shù)據(jù)執(zhí)行清洗操作，清洗操作用于從所原始數(shù)據(jù)中篩選出標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行反欺詐驗(yàn)證，反欺詐驗(yàn)證為根據(jù)規(guī)則庫(kù)中的預(yù)定規(guī)則與反欺詐模型中閾值，做出拒絕或通過結(jié)果反饋；

對(duì)通過的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行信用評(píng)價(jià)，信用評(píng)價(jià)經(jīng)信用評(píng)價(jià)模型，輸出針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的信用評(píng)分、信用等級(jí)；

根據(jù)信用評(píng)分與信用等級(jí)，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的額度測(cè)算信息、利率建議信息以及收益率預(yù)測(cè)信息；

根據(jù)額度測(cè)算信息、利率建議信息以及收益率預(yù)測(cè)信息生成被評(píng)客戶的可視化評(píng)級(jí)報(bào)告。

進(jìn)一步地，清洗操作包括：

剔除原始數(shù)據(jù)中的異常值、重復(fù)值、無(wú)效值、缺失值以獲得過濾數(shù)據(jù)；

對(duì)過濾數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、修復(fù)和降維處理，以獲得標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，反欺詐驗(yàn)證包括：

判斷標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)是否與規(guī)則庫(kù)中的預(yù)定規(guī)則一致；

若不一致，則對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)運(yùn)行反欺詐模型以輸出反欺詐評(píng)分，判斷反欺詐評(píng)分是否低于所述閾值；

若反欺詐評(píng)分低于所述閾值，則將標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)標(biāo)記為通過。