[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

本發明提供了一種用戶信用的評估方法、裝置及智能終端，涉及信貸技術領域，該方法由智能終端執行，該方法包括：獲取目標用戶的借貸數據；將借貸數據輸入至預先訓練得到的風控模型，以使風控模型基于借貸數據生成目標用戶的還款概率；基于還款概率對目標用戶的信用進行評估。本發明能夠有效提高評估用戶信用的可靠性。

技術領域

本發明涉及信貸技術領域，尤其是涉及一種用戶信用的評估方法、裝置及智能終端。

背景技術

隨著互聯網的快速發展，互聯網的高效和快捷改變著各個行業，尤其是金融業，主要體現在對金融業經營模式上的改變。以金融行業中的信貸領域為例，經營方式已經由低效、高成本的線下模式慢慢向高效、低成本的線上模式轉變，在這個轉變過程中以信貸風控為例，現有對用戶的信用進行評估的方法，采用傳統風控模型，通過人工建模的方式，建模數據滯后，周期過長，模型的穩定性較低，因此對用戶信用進行評估的可靠性有待提高。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種用戶信用的評估方法、裝置及智能終端，能夠有效提高評估用戶信用的可靠性。

為了實現上述目的，本發明實施例采用的技術方案如下：

第一方面，本發明實施例提供了一種用戶信用的評估方法，該方法由智能終端執行，該方法包括：獲取目標用戶的借貸數據；其中，借貸數據包括目標用戶的存款記錄信息和/或目標用戶的還款記錄信息；將借貸數據輸入至預先訓練得到的風控模型，以使風控模型基于借貸數據生成目標用戶的還款概率；其中，風控模型是基于存款記錄信息中的不同存款時間對應的權重和/或還款記錄信息中不同還款時間對應的權重，生成目標用戶的還款概率；基于還款概率對目標用戶的信用進行評估。

結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中，風控模型的訓練過程包括：獲取訓練數據；其中，訓練數據對應有時間信息；根據預設程序將訓練數據轉換為對應的數值；根據訓練數據中對應的時間信息，確定訓練數據的權重；將訓練數據轉換后的數值和訓練數據的權重輸入至風控模型，并對訓練數據的權重進行調整，直至風控模型的損失函數收斂至預設閾值時，停止訓練。

結合第一方面的第一種可能的實施方式，本發明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，其中，根據訓練數據中對應的時間信息，確定訓練數據的權重的步驟，包括：將對應有不同時間的訓練數據根據預設的時間段劃分為不同時間段的訓練數據；根據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訓練數據對應的權重；其中，權重設定規則記錄有不同時間段的訓練數據各自對應的權重值。

結合第一方面的第一種可能的實施方式，本發明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，其中，對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，將訓練數據的權重按照訓練數據的時間順序進行調整。

結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第四種可能的實施方式，其中，上述方法還包括：當借貸數據有變動時，獲取變動后的借貸數據，以對風控模型進行更新。

第二方面，本發明實施例還提供一種用戶信用的評估裝置，包括：獲取模塊，用于獲取目標用戶的借貸數據；其中，借貸數據包括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，用于將借貸數據輸入至預先訓練得到的風控模型，以使風控模型基于借貸數據生成目標用戶的還款概率；其中，風控模型是基于存款記錄信息中的不同存款時間對應的權重和/或還款記錄信息中不同還款時間對應的權重，生成目標用戶的還款概率；評估模塊，用于基于還款概率對目標用戶的信用進行評估。

第三方面，本發明實施例提供了一種智能終端，包括處理器和存儲器；存儲器上存儲有計算機程序，計算機程序在被處理器運行時執行如第一方面至第一方面的第四種可能的實施方式任一項的方法。