[發明專利]用戶信用的評估方法、裝置及智能終端在審
| 申請號： | 201910022085.6 | 申請日： | 2019-01-09 |
| 公開（公告）號： | CN109741177A | 公開（公告）日： | 2019-05-10 |
| 發明（設計）人： | 張卓博;于皓;李犇;張澗;張杰 | 申請（專利權）人： | 陽光財產保險股份有限公司 |
| 主分類號： | G06Q40/02 | 分類號： | G06Q40/02 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 吳開磊 |
| 地址： | 101100 北京市通*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 用戶信用 智能終端 評估 目標用戶 風控 獲取目標 數據生成 概率 信貸 信用 | ||
1.一種用戶信用的評估方法，其特征在于，所述方法由智能終端執行，所述方法包括：
獲取目標用戶的借貸數據；其中，所述借貸數據包括所述目標用戶的存款記錄信息和/或目標用戶的還款記錄信息；
將所述借貸數據輸入至預先訓練得到的風控模型，以使所述風控模型基于所述借貸數據生成所述目標用戶的還款概率；其中，所述風控模型是基于所述存款記錄信息中的不同存款時間對應的權重和/或所述還款記錄信息中不同還款時間對應的權重，生成所述目標用戶的還款概率；
基于所述還款概率對所述目標用戶的信用進行評估。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述風控模型的訓練過程包括：
獲取訓練數據；其中，所述訓練數據對應有時間信息；
根據預設程序將所述訓練數據轉換為對應的數值；
根據所述訓練數據中對應的時間信息，確定所述訓練數據的權重；
將所述訓練數據轉換后的數值和所述訓練數據的權重輸入至所述風控模型，并對所述訓練數據的權重進行調整，直至所述風控模型的損失函數收斂至預設閾值時，停止訓練。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述訓練數據中對應的時間信息，確定所述訓練數據的權重的步驟，包括：
將對應有不同時間的所述訓練數據根據預設的時間段劃分為不同時間段的所述訓練數據；
根據所述訓練數據劃分的時間段，按照預設的權重設定規則確定不同時間段的所述訓練數據對應的權重；其中，所述權重設定規則記錄有不同時間段的所述訓練數據各自對應的權重值。
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述訓練數據的權重進行調整的步驟，包括：
根據預設權重調整規則，將所述訓練數據的權重按照所述訓練數據的時間順序進行調整。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
當所述借貸數據有變動時，獲取變動后的借貸數據，以對所述風控模型進行更新。
6.一種用戶信用的評估裝置，其特征在于，包括：
獲取模塊，用于獲取目標用戶的借貸數據；其中，所述借貸數據包括所述目標用戶的存款記錄信息和/或目標用戶的還款記錄信息；
輸入模塊，用于將所述借貸數據輸入至預先訓練得到的風控模型，以使所述風控模型基于所述借貸數據生成所述目標用戶的還款概率；其中，所述風控模型是基于所述存款記錄信息中的不同存款時間對應的權重和/或所述還款記錄信息中不同還款時間對應的權重，生成所述目標用戶的還款概率；
評估模塊，用于基于所述還款概率對所述目標用戶的信用進行評估。
7.一種智能終端，其特征在于，包括處理器和存儲器；
所述存儲器上存儲有計算機程序，所述計算機程序在被所述處理器運行時執行如權利要求1至5任一項所述的方法。
8.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器運行時執行上述權利要求1至5任一項所述的方法的步驟。
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