[發明專利]基于交易的信用風險判別方法及其裝置

在審

• 申請號: 201910244472.4
• 申請日: 2019-03-28
• 公開（公告）號: CN110060047A
• 公開（公告）日: 2019-07-26
• 發明（設計）人: 范豐麟;趙華;朱通
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06Q20/24
• 分類號: G06Q20/24;G06Q20/40;G06Q30/06
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 許振新;朱文杰

本申請涉及個人信用領域，公開了一種基于交易的信用風險判別方法及其裝置。根據用戶的交易歷史信息和賬戶活躍度信息，進行有監督的機器學習建模，構建交易信用風險模型，在NSF先享后付場景中，利用交易信用風險模型自動對用戶的交易信用風險進行判別，從而能夠有效攔截低信用人群的先享后付行為，提升先享后付交易場景下的壞賬風險識別能力，具有更高的識別準確率及更廣的使用覆蓋率。

技術領域

本申請涉及個人信用領域，特別涉及一種基于交易的信用風險判別技術。

背景技術

先享后付(Non-sufficient Fund，簡稱NSF)為一種提升用戶服務體驗及便利性的支付模式，其特點為讓用戶先享受服務之后再扣除相應款項。目前，先享后付模式在高德打車、蘋果App Store代扣和無人貨柜信用支付場景都有使用。但是，NSF模式帶來用戶體驗提升的同時，也帶來了壞賬風險，部分用戶享受服務后會使其無法扣到相應錢款，甚至會有薅羊毛黨批量注冊賬戶在該場景下薅羊毛，造成批量壞賬風險。基于這樣的風險情況，NSF場景下需要對每個賬戶的信用風險進行判別，從而有效攔截低信用人群的先享后付行為。

現有技術中，芝麻信用提供的芝麻分能夠用作先享后付場景的信用人群區分手段。但是，芝麻分在先享后付場景上的使用存在以下問題：

1.芝麻信用依賴于很多外部信息，需要用戶本人授權開通，而先享后付場景下的低信用用戶可以故意選擇不開通芝麻信用，規避芝麻分對其的信用攔截。

2.芝麻信用目前的應用場景更偏向于區分高價值的好用戶，使其能夠享受更便捷的生活服務，相對來說，芝麻分對于信用較差的底部人群識別能力偏弱，目前芝麻分對外輸出建議攔截分數段一般在550分，無法有效識別信用較差人群，從而無法完全覆蓋NSF先享后付場景下的壞賬風險。

3.芝麻分側重于個人信用判別，對于支付能力的刻畫較差。

4.芝麻信用以芝麻信用分為核心輸出標準服務，針對不同的場景缺乏定制化能力。

因此，目前NSF場景下需要一種更精準的信用風險判別技術，對每個賬戶的信用風險進行判別，從而有效攔截低信用人群的先享后付行為，以便提升先享后付交易場景下的壞賬風險識別能力。

發明內容

本申請的目的在于提供一種基于交易的信用風險判別方法及其裝置，對每個賬戶的信用風險進行判別，從而有效攔截低信用人群的先享后付行為，提升先享后付交易場景下的壞賬風險識別能力。

為解決上述技術問題，本申請的實施方式公開了一種基于交易的信用風險判別方法，包括：

獲取信用支付平臺的多個用戶在指定時間段內的交易歷史信息和賬戶活躍度信息；

根據所述交易歷史信息和賬戶活躍度信息進行有監督的機器學習建模，得到交易信用風險模型；

目標用戶在進行先享后付交易時，獲取所述目標用戶在所述信用支付平臺的指定時間段內的交易歷史信息和賬戶活躍度信息，并輸入所述交易信用風險模型，對所述目標用戶的交易信用風險進行判別。

本申請的實施方式還公開了一種基于交易的信用風險判別裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取信用支付平臺的多個用戶在指定時間段內的交易歷史信息和賬戶活躍度信息；

建模模塊，用于根據所述交易歷史信息和賬戶活躍度信息進行有監督的機器學習建模，得到交易信用風險模型；

判別模塊，用于目標用戶在進行先享后付交易時，獲取所述目標用戶在所述信用支付平臺的指定時間段內的交易歷史信息和賬戶活躍度信息，并輸入所述交易信用風險模型，對所述目標用戶的交易信用風險進行判別。

本申請的實施方式還公開了一種基于交易的信用風險判別設備，包括：