[發(fā)明專利]一種基于醫(yī)療美容場景的客戶違約概率預測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811036983.9
• 申請日: 2018-09-06
• 公開（公告）號: CN109344998A
• 公開（公告）日: 2019-02-15
• 發(fā)明（設計）人: 韋虎;李若焱
• 申請（專利權(quán)）人: 盈盈（杭州）網(wǎng)絡技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F17/18;G16H40/20
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱月芬

本發(fā)明公開了一種基于醫(yī)療美容場景的客戶違約概率預測方法。本發(fā)明包括如下步驟：步驟1、確認影響客戶違約因素；步驟2、特征的采集、轉(zhuǎn)化、量化和存儲；步驟3、構(gòu)建模型進行迭代及運算；步驟1所述的確認影響客戶違約因素，其中影響因素包括客戶基本信息與第三方信息兩大類；步驟3所述的構(gòu)建模型進行迭代及運算包括建立特征工程、建立模型和采用XGBoost算法預測客戶違約概率。本發(fā)明結(jié)合目前最新的機器學習算法，對客戶違約概率進行評估，并取得了良好的效果。

技術(shù)領域

本發(fā)明是基于女性群體在醫(yī)療美容分期信貸申請過程填寫的個人基礎信息、設備信息，結(jié)合運營商、第三方平臺征信、電商等數(shù)據(jù)，運用相關(guān)性特征挖掘技術(shù)，通過XGBOOST算法提供一種基于醫(yī)療美容場景的客戶違約概率預測方法。

背景技術(shù)

有醫(yī)美服務和消費分期需求的麗人群體、力求降低用戶使用成本及獲客成本的醫(yī)療美容機構(gòu)和依托醫(yī)美機構(gòu)推薦來拓展其分期業(yè)務的消費金融平臺，三者共同構(gòu)成了醫(yī)美消費金融產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。在醫(yī)療美容市場遠未達到飽和、正處于黃金發(fā)展期的同時，醫(yī)美分期面臨的頭號難題仍然是反欺詐。而僅基于借款申請用戶提交的信息預測違約概率是遠遠不夠的，我們采用更主動的方式，基于多維度數(shù)據(jù)包括運營商數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)、電商報告等梳理用戶人群畫像，判斷每一筆進件為欺詐或逾期風險的可能性。依托高可用分布式大數(shù)據(jù)集群平臺，進行實時的數(shù)據(jù)采集、處理與計算，快速獲取麗人用戶各類歷史信息，結(jié)合機器學習中強大的集成學習算法，精準預判每個麗人用戶的信用狀況，解決了該群體信用評估難的問題。大數(shù)據(jù)規(guī)模、高維度、實時性與精準評分，成為我們的最大優(yōu)勢。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為解決麗人用戶信用評估準確性的問題，提供一種基于醫(yī)療美容場景的客戶違約概率預測方法。本發(fā)明通過采集用戶基礎信息、運營商信息以及第三方數(shù)據(jù)信息(包括風險評分、多頭借貸、終端使用情況等等)，對可能影響其違約的特征進行提取、轉(zhuǎn)換、定性和量化計算，并結(jié)合XGBOOST算法，分步驟構(gòu)建違約模型并進行實例驗證。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案包括如下步驟：

步驟1、用戶違約因素的確認。

步驟2、構(gòu)建模型進行迭代及運算。

步驟3、效果驗證。

步驟1所述用戶違約因素的確認，具體實現(xiàn)如下：

將影響用戶逾期的特征分為兩大類：基礎信息和第三方數(shù)據(jù)信息；

1.1基礎信息

基礎信息包括申請人基本數(shù)據(jù)、申請設備數(shù)據(jù)以及衍生數(shù)據(jù)；申請人基本數(shù)據(jù)是指用戶在申請貸款過程中填寫的個人信息，包括年齡、申請項目金額、手術(shù)項目類型、醫(yī)療機構(gòu)信息、借款金額、借款期限、申請地、戶籍地；申請設備數(shù)據(jù)包括申請設備名稱、系統(tǒng)、版本、設備id；衍生數(shù)據(jù)包括申請人戶籍地GDP排名、申請地GPD排名、申請地與戶籍地是否一致。

1.2第三方數(shù)據(jù)信息

①用戶在其他借貸平臺的申請借貸信息，包括個體在其他多個平臺提出的借貸申請或是已借款的相關(guān)信息；

②用戶常用APP活躍度信息；

③用戶各類信用評分信息；

基于第三方數(shù)據(jù)公司獲取用戶群體在其它多個平臺的借貸申請或已借款的相關(guān)信息,包括個人信息核查、不良信息掃描、多平臺借貸申請、信貸逾期信息和司法不良記錄。

基于用戶申請時使用的終端設備，借助第三方平臺獲取終端設備相關(guān)信息。

基于用戶申請注冊用的手機號碼，借助第三方平臺獲取手機號運營商信息。

基于用戶申請注冊用的姓名、手機和身份證，借助第三方平臺獲取用戶的信用評分信息。