[發明專利]信用風險的評估方法、裝置、服務器和存儲介質

在審

• 申請號: 202010046505.7
• 申請日: 2020-01-16
• 公開（公告）號: CN111311393A
• 公開（公告）日: 2020-06-19
• 發明（設計）人: 溫水根
• 申請（專利權）人: 深圳市卡牛科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本發明實施例提供了一種信用風險的評估方法、裝置、服務器和存儲介質。該信用風險的評估方法包括：獲取待評估用戶關聯的應用程序清單；根據所述應用程序清單確認所述待評估用戶的評估參數；將所述評估參數輸入至訓練好的信用風險評估模型，以對所述待評估用戶進行評估；輸出所述待評估用戶的信用風險評估結果。達到準確地評估用戶的信用風險的效果。

技術領域

本發明實施例涉及互聯網金融技術領域，尤其涉及一種信用風險的評估方法、裝置、服務器和存儲介質。

背景技術

在移動互聯網時代，智能手機已經成為人們日常生活中不可或缺的一部分。比如，可以用”微信”可以滿足我們的日常社交、“滴滴出行”用來打車。強大的App給我們的生活帶來巨大的便利。互聯網金融作為移動互聯網的一個細分領域，依托于大數據和機器學習算法，通過分析和挖掘客戶的消費數據和互聯網行為掌握客戶的消費偏好和行為習慣，并準確預測客戶信用風險水平。

目前，都是通過人工的方式，根據用戶關聯的應用程序判斷用戶的信用風險等級。

然而，通過人工的方式判斷用戶的信用風險等級，每個人的定義不同，因此判斷也不準確。

發明內容

本發明實施例提供一種信用風險的評估方法、裝置、服務器和存儲介質，以實現準確地評估用戶的信用風險的效果。

第一方面，本發明實施例提供了一種信用風險的評估方法，包括：

獲取待評估用戶關聯的應用程序清單；

根據所述應用程序清單確認所述待評估用戶的評估參數；

將所述評估參數輸入至訓練好的信用風險評估模型，以對所述待評估用戶進行評估；

輸出所述待評估用戶的信用風險評估結果。

可選的，所述應用程序清單包括至少一個第一應用程序，所述根據所述應用程序清單確認所述待評估用戶的評估參數，包括：

根據所述應用程序清單匹配預設應用程序分數表，得到每一個所述第一應用程序的應用程序分數；

根據所述應用程序分數計算所述待評估用戶的評估參數。

可選的，在所述根據所述應用程序清單匹配預設應用程序分數表，得到每一個所述第一應用程序的應用程序分數之前，包括：

獲取第一用戶集合關聯的多個第二應用程序，所述第一用戶集合包括多個第一用戶；

獲取第二用戶集合關聯的多個第三應用程序，所述第二用戶集合包括多個第二用戶；

計算至少一個第四應用程序的應用程序分數，所述第四應用程序為所述多個第二應用程序和多個第三應用程序其中的一個應用程序；

將所述至少一個第四應用程序的應用程序分數整合成所述預設應用程序分數表。

可選的，所述計算至少一個第四應用程序的應用程序分數，包括：

獲取所述第四應用程序在所述第一用戶集合的第一比例；

獲取所述第四應用程序在所述第二用戶集合的第二比例；

基于所述第一比例和所述第二比例計算所述第四應用程序的應用程序分數。

可選的，在所述將所述評估參數輸入至訓練好的信用風險評估模型，以對所述待評估用戶進行評估之前，包括：

根據所述至少一個第四應用程序的應用程序分數得到信用風險特征；

基于所述信用風險特征訓練信用風險評估模型。

可選的，根據所述至少一個第四應用程序的應用程序分數得到信用風險特征，包括：