[發明專利]貸款產品匹配方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 201811123039.7
• 申請日: 2018-09-26
• 公開（公告）號: CN109389490A
• 公開（公告）日: 2019-02-26
• 發明（設計）人: 夏良超
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06K9/62
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 王寧

本申請涉及一種基于大數據的貸款產品匹配方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：獲取歷史稅務數據，解析歷史稅務數據得到稅務特征，對稅務特征進行訓練得到初始決策樹模型，初始決策樹模型輸出貸款產品的類型標簽，獲取各類型貸款產品的資質需求信息，根據資質需求信息，生成決策節點，將決策節點加入初始決策樹模型得到匹配決策樹模型，根據各個稅務特征的匹配決策樹模型，生成隨機森林模型，將貸款企業的稅務數據輸入隨機森林模型，得到匹配的貸款產品的類型標簽。采用本方法可以推薦合適的貸款產品，減少人工成本。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種貸款產品匹配方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著社會經濟的發展，處于發展階段的企業會找銀行尋求貸款，一般而言，在銀行申請貸款，需要提供大量的申請資料，申請資料包括：企業基本信息、銀行賬戶信息、評級信息、資產信息、納稅人信息、營業信息等，銀行的業務人員在收到申請資料時，根據審核人員自身的經驗，對企業的貸款資質進行認定，并推薦與其資質相對應的貸款產品，由于貸款資料過多，可能造成審核人員人為因素導致公司的資質認定出現誤差。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠解決貸款時企業資質認定不準確的貸款產品匹配方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種貸款產品匹配方法，所述方法包括：

獲取歷史稅務數據；

解析所述歷史稅務數據得到稅務特征，對所述稅務特征進行訓練得到初始決策樹模型，所述初始決策樹模型輸出貸款產品的類型標簽；

獲取各類型貸款產品的資質需求信息，根據所述資質需求信息，生成決策節點，將所述決策節點加入所述初始決策樹模型得到匹配決策樹模型；

根據各個稅務特征的所述匹配決策樹模型，生成隨機森林模型；將貸款企業的稅務數據輸入所述隨機森林，得到匹配的貸款產品類型。

在其中一個實施例中，還包括：將所述稅務特征進行組合，得到組合稅務特征；對所述組合稅務特征進行訓練得到所述初始決策樹模型。

在其中一個實施例中，還包括：將所述決策節點加入所述初始決策樹模型；根據預先設置的生成算法建立所述決策節點與所述初始決策樹模型的內部節點的連接關系；在所述連接關系的復雜程度最低時，得到所述匹配決策樹模型。

在其中一個實施例中，還包括：根據所述歷史稅務數據，建立樣本集和特征集；從所述樣本集中有放回隨機選擇多個樣本以及從所述特征集中有放回隨機選擇多個稅務特征；利用所述多個樣本以及所述多個稅務特征，生成初始決策樹模型。

在其中一個實施例中，還包括：重復得到多個所述初始決策樹模型，根據所述初始決策樹模型，得到隨機森林模型。

在其中一個實施例中，還包括：所述將貸款企業的稅務數據輸入所述隨機森林，得到匹配的貸款產品類型，包括：將貸款企業的稅務數據輸入所述隨機森林，輸出所述高風險貸款產品、中風險貸款產品和低風險貸款產品中的任意一個。

在其中一個實施例中，還包括：為每個稅務特征通過加權算法賦予權值；

所述生成隨機森林模型，還包括：根據所述稅務特征的權值，給所述匹配決策樹模型賦值；根據賦值后的所述匹配決策樹模型，生成隨機森林模型。

一種貸款產品匹配裝置，所述裝置包括：

樣本獲取模塊，用于獲取歷史稅務數據；

初始訓練模塊，用于解析所述歷史稅務數據得到稅務特征，對所述稅務特征進行訓練得到初始決策樹模型，所述初始決策樹模型輸出貸款產品的類型標簽；