[發明專利]基于大數據平臺的還款預測方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201910342059.1
• 申請日: 2019-04-24
• 公開（公告）號: CN110276677A
• 公開（公告）日: 2019-09-24
• 發明（設計）人: 田羽;蘭翔;岳帥;陳剛;鐘磊
• 申請（專利權）人: 武漢眾邦銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q10/04
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國

1.一種基于大數據平臺的還款預測方法，其特征在于，所述基于大數據平臺的還款預測方法包括：

獲取用戶在大數據平臺中發起的貸款申請請求，其中，所述貸款申請請求包括身份標簽信息；

根據所述貸款申請請求中的身份標簽信息在所述大數據平臺中查找對應的貸款交易信息；

提取所述貸款交易信息中的當前交易特征信息；

獲取預設規則信息，根據所述預設規則信息對所述當前交易特征信息進行擴展，得到目標交易特征信息；

根據所述目標交易特征信息通過所述預設信用預測模型進行還款概率預測，得到所述用戶的目標還款概率結果。

2.如權利要求1所述的基于大數據平臺的還款預測方法，其特征在于，所述獲取用戶在大數據平臺中發起的貸款申請請求之前，所述方法還包括：

獲取與所述大數據平臺的連接狀態；

在所述連接狀態為連接正常時，執行所述獲取用戶在大數據平臺中發起的貸款申請請求的步驟。

3.如權利要求1所述的基于大數據平臺的還款預測方法，其特征在于，所述預設規則信息包括預設展開度信息；

所述獲取預設規則信息，根據所述預設規則信息對所述當前交易特征信息進行擴展，得到目標交易特征信息，包括：

獲取預設展開度信息，根據所述預設展開度信息對所述當前交易特征信息進行擴展，得到目標交易特征信息。

4.如權利要求3所述的基于大數據平臺的還款預測方法，其特征在于，獲取預設展開度信息，根據所述預設展開度信息通過以下公式對所述當前交易特征信息進行擴展，得到目標交易特征信息；

所述公式為：

其中，指數a,b,c,m為滿足a+b+c+m<＝n的組合，且i<＝j<＝k<＝l)；

其中，所述J表示目標交易特征信息，所述m表示當前維度，n表示預設展開度信息，a、b、c以及m表示預設項的指數信息，x表示擴展特征信息，i、j、k以及l分別表示目標交易特征信息對應的項序列號。

5.如權利要求1至4中任一項所述的基于大數據平臺的還款預測方法，其特征在于，所述根據所述目標交易特征信息通過所述預設信用預測模型進行還款概率預測，得到所述用戶的目標還款概率結果之前，所述方法還包括：

獲取歷史交易特征信息及對應的歷史目標還款概率信息；

將所述歷史交易特征信息組成特征數據集，并將所述特征數據集作為結點；

提取所述特征數據集中的預設歷史交易特征信息，并獲取預設歷史交易特征信息對應的歷史目標還款概率信息，根據所述歷史目標還款概率信息將所述特征數據集分為第一數據集和第二數據集；

根據所述第一數據集和第二數據集得到參考基尼指數；

從所述參考基尼指數中選取預設參考基尼指數對應的歷史交易特征信息及歷史目標還款概率信息作為子節點；

在所述子節點滿足預設條件時，根據所述結點以及子節點得到所述預設信用預測模型。

6.如權利要求5所述的基于大數據平臺的還款預測方法，其特征在于，所述在所述子節點滿足預設條件時，根據所述結點以及子節點得到所述預設信用預測模型，包括：

在所述子節點滿足預設條件時，根據所述結點以及子節點生成參考信用預測模型；

獲取樣本交易特征信息，將所述樣本交易特征信息輸入所述參考信用預測模型進行還款概率預測，得到預測還款概率結果；

獲取樣本交易特征信息對應的樣本還款概率結果，將所述樣本還款概率結果與所述預測還款概率結果進行比較，得到目標評價指標；

根據所述目標評價指標從所述參考信用預測模型中選擇出目標信用預測模型，將所述目標信用預測模型作為所述預設信用預測模型。