[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

本發明實施例公開了一種用戶違約預測方法、裝置、設備及介質。該方法包括：獲取目標用戶的征信數據以及目標用戶的移動通信數據；基于目標用戶的征信數據和目標用戶的移動通信數據，利用至少一個分類模型，計算目標用戶的違約概率；根據目標用戶的違約概率，判斷目標用戶是否違約。本發明實施例的用戶違約預測方法、裝置、設備及介質，能夠提高用戶違約預測的準確率。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種用戶違約預測方法、裝置、設備及介質。

背景技術

征信數據又稱信用信息，反映企業信用狀況的征信數據稱為企業信用信息，反映個人信用狀況的征信數據稱個人信用信息。

利用征信數據可以預測用戶是否會產生違約情況。目前，預測用戶是否會產生違約僅使用單一的分類模型。使用單一的分類模型預測用戶是否會產生違約，預測的準確率較低。

發明內容

本發明實施例提供一種用戶違約預測方法、裝置、設備及介質，能夠提高用戶違約預測的準確率。

一方面，本發明實施例提供了一種用戶違約預測方法，包括：

獲取目標用戶的征信數據以及目標用戶的移動通信數據；

基于目標用戶的征信數據和目標用戶的移動通信數據，利用至少一個分類模型，計算目標用戶的違約概率；分類模型用于計算用戶的違約概率；

根據目標用戶的違約概率，判斷目標用戶是否違約。

在本發明的一個實施例中，根據目標用戶的違約概率，判斷目標用戶是否違約，包括：

根據違約概率，計算目標用戶的平均違約概率；

若目標用戶的平均違約概率大于預設概率，預測目標用戶違約。

在本發明的一個實施例中，在獲取目標用戶的征信數據以及目標用戶的移動通信數據之前，本發明實施例提供的用戶違約預測方法還包括：

利用至少一個用戶的征信數據以及至少一個用戶的移動通信數據，訓練至少一個分類模型。

在本發明的一個實施例中，利用至少一個用戶的征信數據以及至少一個用戶的移動通信數據，訓練至少一個分類模型，包括：

針對至少一個用戶中的每一個用戶，根據用戶的征信數據和用戶的移動通信數據，確定用戶對應的衍生數據；

根據至少一個用戶的征信數據、至少一個用戶的移動通信數據以及至少一個用戶對應的衍生數據，訓練至少一個分類模型。

在本發明的一個實施例中，針對至少一個用戶中的每一個用戶，根據用戶的征信數據和用戶的移動通信數據，確定用戶對應的衍生數據，包括：

針對至少一個用戶中的每一個用戶，將用戶的征信數據中第一征信特征對應的征信值與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，作為用戶對應的一個衍生數據。

在本發明的一個實施例中，針對至少一個用戶中的每一個用戶，根據用戶的征信數據和用戶的移動通信數據，確定用戶對應的衍生數據，包括：

針對至少一個用戶中的每一個用戶，將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，作為用戶對應的一個衍生數據。

在本發明的一個實施例中，針對至少一個用戶中的每一個用戶，根據用戶的征信數據和用戶的移動通信數據，確定用戶對應的衍生數據，包括：

針對至少一個用戶中的每一個用戶，對用戶的征信數據和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，確定用戶的衍生數據。