[發明專利]一種授信方法、系統、計算機設備及介質

有效

• 申請號: 201811445673.2
• 申請日: 2018-11-29
• 公開（公告）號: CN109584047B
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發明（設計）人: 肖尊雷;龐閃閃;劉婷婷;康麗娜;李翠靜
• 申請（專利權）人: 北京玖富普惠信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02
• 代理公司: 北京正理專利代理有限公司 11257
• 代理人: 付生輝

1.一種授信模型的建立方法，其特征在于，包括：

基于預設的數據庫中的用戶數據，建立預授信模型；

根據所述預授信模型，篩選出符合要求的用戶；

獲取符合要求的用戶的信用數據，并根據所述信用數據和所述預授信模型建立授信模型；

其中，所述獲取符合要求的用戶的信用數據，并根據所述信用數據和所述預授信模型建立授信模型，包括：

獲取符合要求的用戶的信用數據，利用所述預授信模型輸出的每個用戶分值數據，通過嵌套的方式建立所述授信模型；

所述獲取符合要求的用戶的信用數據，利用所述預授信模型輸出的每個用戶分值數據，通過嵌套的方式建立所述授信模型，包括：

對預授信模型輸出的每個用戶分值數據和用戶的信用數據進行分箱處理；

對分箱數據進行邏輯回歸，將分箱數據轉換為標準評分卡格式的授信模型；

所述對預授信模型輸出的每個用戶分值數據和用戶的信用數據進行分箱處理，包括：

對預授信模型輸出的每個用戶分值數據和用戶的信用數據的信息增益率進行分箱處理，獲得增益率分箱數據；

選取樣本比例過大的分箱進行等距或等分位數分箱，獲得分位數分箱數據，并將選取的分箱的增益率分箱數據替換為分位數分箱數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于預設的數據庫中的用戶數據，建立預授信模型，包括：

獲取預設的數據庫中每個用戶的用戶數據；

將每個用戶的用戶數據按照預設的用戶數據與用戶風險程度的對應關系轉化為分值數據；

對每個用戶的分值數據按照數值大小進行排序，獲得所述預授信模型；

其中，所述根據所述預授信模型，篩選出符合要求的用戶，包括：

根據每個用戶分值數據的排序，篩選出排序名次處于預設范圍的用戶。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，將每個用戶的用戶數據按照預設的用戶數據與用戶風險程度的對應關系轉化為分值數據，包括：

根據預設的評分卡模型，確定每個用戶的分值數據，其中，所述預設的評分卡模型根據預設的用戶數據與用戶風險程度的對應關系建立。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對分箱數據進行邏輯回歸，將分箱數據轉換為標準評分卡格式的授信模型，包括：

對分箱數據進行LASSO回歸；

對經過LASSO回歸后的分箱數據進行Stepwise逐步回歸，獲得標準評分卡格式的授信模型。

5.一種授信模型的建立系統，其特征在于，包括：

預授信模型模塊，基于預設的數據庫中的用戶數據，建立預授信模型；

篩選模塊，根據所述預授信模型，篩選出符合要求的用戶；

授信模型模塊，獲取符合要求的用戶的信用數據，并根據所述信用數據和所述預授信模型建立授信模型；

所述授信模型模塊獲取符合要求的用戶的信用數據，利用所述預授信模型輸出的每個用戶分值數據，通過嵌套的方式建立所述授信模型；

所述授信模型模塊包括：

分箱單元，對預授信模型輸出的每個用戶分值數據和用戶的信用數據進行分箱處理；

邏輯回歸單元，對分箱數據進行邏輯回歸，將分箱數據轉換為標準評分卡格式的授信模型；

所述分箱單元包括：

第一分箱單元，對預授信模型輸出的每個用戶分值數據和用戶的信用數據的信息增益率進行分箱處理，獲得增益率分箱數據；

第二分箱單元，選取樣本比例過大的分箱進行等距或等分位數分箱，獲得分位數分箱數據，并將選取的分箱的增益率分箱數據替換為分位數分箱數據。

6.根據權利要求5所述的系統，其特征在于，所述預授信模型模塊包括：

用戶數據獲取單元，獲取預設的數據庫中每個用戶的用戶數據；

分值數據轉化單元，將每個用戶的用戶數據按照預設的用戶數據與用戶風險程度的對應關系轉化為分值數據；

排序單元，對每個用戶的分值數據按照數值大小進行排序，獲得所述預授信模型；

其中，所述篩選模塊根據每個用戶分值數據的排序，篩選出排序名次處于預設范圍的用戶。