[發(fā)明專利]信用風(fēng)險分類方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810414496.5
• 申請日: 2018-05-03
• 公開（公告）號: CN108629508A
• 公開（公告）日: 2018-10-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張詩雨;賴曉彬;劉奕慧
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市牛鼎豐科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/02
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 石佩

1.一種信用風(fēng)險分類方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標(biāo)對象的基本信息中的基本信息單位；

計算所述基本信息單位的單位貢獻(xiàn)指標(biāo)；

根據(jù)所述基本信息單位對所述目標(biāo)對象進(jìn)行劃分，得到目標(biāo)對象的劃分信息；

根據(jù)所述基本信息單位和所述目標(biāo)對象的劃分信息計算證據(jù)權(quán)重矩陣，所述證據(jù)權(quán)重矩陣用于區(qū)分所述目標(biāo)對象的信用風(fēng)險類別；

對所述證據(jù)權(quán)重矩陣進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到所述目標(biāo)對象對應(yīng)的信用風(fēng)險類別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標(biāo)對象的基本信息中的基本信息單位，包括：

獲取目標(biāo)對象的身份標(biāo)識，所述身份標(biāo)識對應(yīng)有所述目標(biāo)對象的基本信息；

將所述目標(biāo)對象的基本信息劃分為不同的字段，所述字段為基本信息單位；

獲取所述目標(biāo)對象對應(yīng)的基本信息單位。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述目標(biāo)對象的基本信息中的所有基本信息單位；

對于每一個基本信息單位，計算對應(yīng)的單位貢獻(xiàn)指標(biāo)；

剔除含有共線性單位貢獻(xiàn)指標(biāo)的基本信息單位，得到剔除后的基本信息單位；

根據(jù)所述剔除后的基本信息單位對所述目標(biāo)對象進(jìn)行劃分，得到目標(biāo)對象的劃分信息；

根據(jù)所述剔除后的基本信息單位和所述目標(biāo)對象的劃分信息計算證據(jù)權(quán)重矩陣，所述證據(jù)權(quán)重矩陣用于區(qū)分所述目標(biāo)對象的信用風(fēng)險類別。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述剔除后的基本信息單位對所述目標(biāo)對象進(jìn)行劃分，得到目標(biāo)對象的劃分信息，包括：

計算所述目標(biāo)對象的基本信息單位對應(yīng)的批核率和逾期率；

根據(jù)所述批核率和逾期率對所述目標(biāo)對象進(jìn)行分類，得到所述目標(biāo)對象的類別；

獲取所述目標(biāo)對象的類別，得到目標(biāo)對象的劃分信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述基本信息單位和所述目標(biāo)對象的劃分信息計算證據(jù)權(quán)重矩陣，包括：

根據(jù)目標(biāo)對象的劃分信息隨機(jī)獲取所述目標(biāo)對象分類的類別組，并計算所述類別組中目標(biāo)對象基本信息單位的批核率占所有批核率的第一比率；

計算所述類別組中目標(biāo)對象基本信息單位的逾期率占所有逾期率的第二比率；

獲取第一比率與第二比率的差值，得到證據(jù)權(quán)重；

對每個基本信息單位的證據(jù)權(quán)重進(jìn)行組合，得到證據(jù)權(quán)重矩陣。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，對每個基本信息單位的證據(jù)權(quán)重進(jìn)行組合，得到證據(jù)權(quán)重矩陣步驟之后，包括：

去除所述證據(jù)權(quán)重矩陣間的共線性，得到去除共線性的證據(jù)權(quán)重矩陣。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述證據(jù)權(quán)重矩陣進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到所述目標(biāo)對象對應(yīng)的信用風(fēng)險類別，包括：

根據(jù)信用風(fēng)險的類別和所述目標(biāo)對象的基本信息單位建立邏輯回歸方程；

將所述證據(jù)權(quán)重輸入所述邏輯回歸方程，得到所述目標(biāo)對象的信用預(yù)測分?jǐn)?shù)；

將所述信用預(yù)測分?jǐn)?shù)導(dǎo)入大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，得到所述目標(biāo)對象的信用預(yù)測結(jié)果，所述大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)為根據(jù)目標(biāo)對象的信用風(fēng)險類別構(gòu)建的分析系統(tǒng)；

根據(jù)所述信用預(yù)測結(jié)果對所述目標(biāo)對象的信用風(fēng)險進(jìn)行分類，得到對應(yīng)的信用風(fēng)險類別。

8.一種信用風(fēng)險分類裝置，其特征在于，所述裝置包括：

信息獲取模塊，用于獲取目標(biāo)對象的基本信息中的基本信息單位；

指標(biāo)計算模塊，用于計算所述基本信息單位的單位貢獻(xiàn)指標(biāo)；

目標(biāo)對象劃分模塊，用于根據(jù)所述基本信息單位對所述目標(biāo)對象進(jìn)行劃分，得到目標(biāo)對象的劃分信息；

證據(jù)權(quán)重計算模塊，用于根據(jù)所述基本信息單位和所述目標(biāo)對象的劃分信息計算證據(jù)權(quán)重矩陣，所述證據(jù)權(quán)重矩陣用于區(qū)分所述目標(biāo)對象的信用風(fēng)險類別；

數(shù)據(jù)分析模塊，用于對所述證據(jù)權(quán)重矩陣進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到所述目標(biāo)對象對應(yīng)的信用風(fēng)險類別。