[發(fā)明專利]一種貸款交易方法、裝置、系統(tǒng)和電子設備

在審

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• 申請日: 2018-05-22
• 公開（公告）號: CN108711101A
• 公開（公告）日: 2018-10-26
• 發(fā)明（設計）人: 鄒鐵山;葛偉平;張澤斌;孔祥旭;陳萬東;周勇
• 申請（專利權）人: 考拉征信服務有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02
• 代理公司: 北京中政聯(lián)科專利代理事務所(普通合伙) 11489
• 代理人: 陳超

1.一種貸款交易方法，其特征在于，包括：

獲取對申貸用戶的貸款申請的審核結果；

如果所述審核結果為失敗，則生成所述審核結果的失敗原因推測信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成所述審核結果的失敗原因推測信息包括：基于預設的評估模型對預存的個人信用數據進行分析，生成所述審核結果的失敗原因推測信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預設的評估模型包括：高風險數據項評估模型、同款產品評估模型、綜合評估模型中的一種或多種；

所述高風險數據項評估模型，用于從所述申貸用戶的個人信用數據的各數據項中找出高風險數據項，將高風險數據項作為失敗原因推測信息之一；

所述同款產品評估模型，用于將所述申貸用戶的個人信用數據與申請同一種貸款產品的其他申貸用戶的個人信用數據進行比對，生成失敗原因推測信息之一；

所述綜合評估模型，用于對預定時間和/或預定區(qū)域內多個申請貸款產品的審核結果為失敗的申貸用戶的個人信用數據進行分析，找到共同數據項，將共同數據項作為失敗原因推測信息之一。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述同款產品評估模型包括：同款產品差異數據評估模型和/或同款產品類似數據評估模型；

所述同款產品差異數據評估模型，用于將所述申貸用戶的個人信用數據和申請同一種貸款產品成功的申貸用戶的個人信用數據進行比對，找到差異數據項，將所述差異數據項作為失敗原因推測信息之一；

所述同款產品類似數據評估模型，用于將所述申貸用戶的個人信用數據和申請同一種貸款產品失敗的申貸用戶的個人信用數據進行比對，找到類似數據項，將所述類似數據項作為失敗原因推測信息之一。

5.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取所述申貸用戶的個人信用數據。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述個人信用數據包括：個人基本信息、個人征信大數據和歷史交易數據中的一種或多種。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述個人征信大數據包括：銀行交易記錄、個人征信記錄、個人教育經歷、職業(yè)履歷信息、違約記錄、司法糾紛記錄、網購數據和社交數據中的一種或多種。

8.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述獲取所述申貸用戶的個人信用數據包括：

獲取所述申貸用戶的身份識別信息和授權信息；

基于所述身份識別信息和授權信息獲取所述申貸用戶的個人征信大數據。

9.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在所述獲取所述申貸用戶的個人信用數據之后，還包括：

基于預設的信用評級模型對所述申貸用戶的個人信用數據進行分析，得到所述申貸用戶的信用評級；

基于預設的匹配規(guī)則從預存的貸款產品中選擇與所述申貸用戶的信用評級相匹配的貸款產品，并將所述貸款產品推送給所述申貸用戶。

10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，所述貸款產品包括：

對所述失敗原因推測信息不敏感的貸款產品。

11.一種貸款交易裝置，其特征在于，包括：

審核結果獲取模塊，用于獲取對申貸用戶的貸款申請的審核結果；

審核結果分析模塊，用于判斷所述審核結果是否為失敗，如果是，則生成所述審核結果的失敗原因推測信息。

12.根據權利要求11所述的裝置，其特征在于，

所述審核結果分析模塊，還用于基于預設的評估模型對預存的個人信用數據進行分析，生成失敗原因推測信息。