[發明專利]一種貸款交易方法、裝置、系統和電子設備

在審

• 申請號: 201810495502.4
• 申請日: 2018-05-22
• 公開（公告）號: CN108711101A
• 公開（公告）日: 2018-10-26
• 發明（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: 北京中政聯科專利代理事務所(普通合伙) 11489
• 代理人: 陳超

本發明公開了一種貸款交易方法和系統，涉及互聯網大數據和金融領域。其中，貸款交易方法包括獲取對申貸用戶的貸款申請的審核結果；如果審核結果為失敗，則生成失敗原因推測信息。本發明解決了由于貸款交易雙方信息不對稱導致貸款交易率低的問題，當放貸用戶對申貸用戶的審核結果為失敗時，本發明對申貸用戶的個人信用數據進行評估，得到失敗原因推測信息，并將失敗原因推測信息發送給申貸用戶，從而使得申貸用戶了解自己申請貸款失敗的原因，從而便于針對性的改善自己的個人信用數據，使得放貸用戶能夠更為全面的獲取申貸用戶的個人信用數據，大大降低誤判的產生，提高了貸款交易率。

技術領域

本發明涉及互聯網大數據和金融領域，尤其涉及一種貸款交易方法、裝置、系統和電子設備。

背景技術

隨著互聯網金融行業的蓬勃發展，越來越多的用戶通過互聯網平臺向小額貸款機構申請貸款。這種貸款多是信用貸款而不是抵押貸款，由于缺乏抵押物，小額貸款機構常常面臨較高的風險。因此，為了控制風險，小額貸款機構對申請貸款的用戶的審核通過率并不會特別高，并且平臺呈現給用戶的只有“審核通過”或者“審核不通過”的最終結果，而不會告知用戶造成最終結果的原因。由于用戶對自身的信用現狀和與之相匹配的貸款產品了解甚少，因此也無法判斷被拒絕或被接受背后的理由。

近來，隨著大數據行業的發展，使用大數據為用戶做信用評級成為可能，也就是計算機基于大數據可以對一個用戶的信用情況進行快速的、自動的判斷。這些手段能夠更快速的匹配貸款人和小額貸款機構，并給予信用評估提升貸款的審核通過率。

然而，由于大數據技術也不能完全獲得一個用戶的全部信用相關數據，因此，仍然存在由于小額貸款機構由于缺少足夠的數據而無法精準判斷用戶的信用，使得貸款申請無法通過審核的情況。一部分情況，是由于用戶的信用水平確實較低而造成的，另一部分情況是由于小額貸款機構獲取個人信用數據的能力有限造成的。針對后者情況，如何提高小額貸款機構獲取用戶的信用數據的能力，是亟待解決的技術問題。

發明內容

(一)發明目的

本發明的目的是解決由于貸款交易雙方信息不對稱導致貸款交易率低的問題。

(二)技術方案

為解決上述問題，本發明的第一方面提供了一種，貸款交易方法，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。

可選地，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。

可選地，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。

可選地，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；