[發明專利]用戶違約預測方法、裝置、設備及介質在審
| 申請號： | 201911308640.8 | 申請日： | 2019-12-18 |
| 公開（公告）號： | CN113011624A | 公開（公告）日： | 2021-06-22 |
| 發明（設計）人： | 吳飛;韓屹 | 申請（專利權）人： | 中移（上海）信息通信科技有限公司;中國移動通信集團有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258 | 代理人： | 彭瓊 |
| 地址： | 201260 上海市浦東新區中國（*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 用戶 違約 預測 方法 裝置 設備 介質 | ||
1.一種用戶違約預測方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取目標用戶的征信數據以及所述目標用戶的移動通信數據；
基于所述征信數據和所述移動通信數據，利用至少一個分類模型，計算所述目標用戶的違約概率；所述分類模型用于計算用戶的違約概率；
根據所述違約概率，判斷所述目標用戶是否違約。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述違約概率，判斷所述目標用戶是否違約，包括：
根據所述違約概率，計算目標用戶的平均違約概率；
若所述平均違約概率大于預設概率，判斷所述目標用戶違約。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取目標用戶的征信數據以及所述目標用戶的移動通信數據之前，所述方法還包括：
利用至少一個用戶的征信數據以及所述至少一個用戶的移動通信數據，訓練所述至少一個分類模型。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用至少一個用戶的征信數據以及所述至少一個用戶的移動通信數據，訓練所述至少一個分類模型，包括：
針對所述至少一個用戶中的每一個用戶，根據所述用戶的征信數據和所述用戶的移動通信數據，確定所述用戶對應的衍生數據；
根據所述至少一個用戶的征信數據、所述至少一個用戶的移動通信數據以及所述至少一個用戶對應的衍生數據，訓練所述至少一個分類模型。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述針對所述至少一個用戶中的每一個用戶，根據所述用戶的征信數據和所述用戶的移動通信數據，確定所述用戶對應的衍生數據，包括：
針對所述至少一個用戶中的每一個用戶，將所述用戶的征信數據中第一征信特征對應的征信值與所述用戶的移動通信數據中第一移動通信特征對應的移動通信值的乘積，作為所述用戶對應的一個衍生數據。
6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述針對所述至少一個用戶中的每一個用戶，根據所述用戶的征信數據和所述用戶的移動通信數據，確定所述用戶對應的衍生數據，包括：
針對所述至少一個用戶中的每一個用戶，將所述用戶的移動通信數據中第二移動通信特征對應的移動通信值與第三移動通信特征對應的移動通信值的商與所述用戶的征信數據中第二征信特征對應的征信值的乘積，作為所述用戶對應的一個衍生數據。
7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述針對所述至少一個用戶中的每一個用戶，根據所述用戶的征信數據和所述用戶的移動通信數據，確定所述用戶對應的衍生數據，包括：
針對所述至少一個用戶中的每一個用戶，對所述用戶的征信數據和所述用戶的移動通信數據進行預處理；
利用預處理后得到的數據，確定所述用戶的衍生數據。
8.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述至少一個用戶的征信數據、所述至少一個用戶的移動通信數據以及所述至少一個用戶對應的衍生數據，訓練所述至少一個分類模型，包括：
確定所述征信數據對應的至少一個征信特征、所述移動通信數據對應的至少一個移動通信特征以及所述衍生數據對應的至少一個衍生特征中，每一個特征的特征重要性；
將所述至少一個用戶的征信數據、所述至少一個用戶的移動通信數據以及所述至少一個用戶對應的衍生數據中，所述特征重要性小于預設特性重要性的特征對應的特征數據去除；
利用去除后得到的數據，訓練所述至少一個分類模型。
9.一種用戶違約預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
獲取模塊，用于獲取目標用戶的征信數據以及所述目標用戶的移動通信數據；
計算模塊，用于基于所述征信數據和所述移動通信數據，利用至少一個分類模型，計算所述目標用戶的違約概率；所述分類模型用于計算用戶的違約概率；
預測模塊，用于根據所述違約概率，判斷所述目標用戶是否違約。
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G06Q10-08 .物流，例如倉儲、裝貨、配送或運輸；存貨或庫存管理，例如訂貨、采購或平衡訂單
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