[發明專利]基于身份標簽的車貸貸前數據檢驗方法及裝置

在審

• 申請號: 202011128296.7
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112258315A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發明（設計）人: 楊威鋒;張曉雷;左強翔
• 申請（專利權）人: 南京三百云信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 張萌

本發明提供了一種基于身份標簽的車貸貸前數據檢驗方法及裝置，涉及計算機技術領域，包括獲取當前用戶的車貸貸前數據，并基于所述當前用戶的車貸貸前數據確定所述當前用戶的指定數量個概率符合預設要求的第一標簽；基于所述標簽與風險類別的對應關系，確定所述第一標簽對應的待定風險類別；基于所述當前用戶的車貸貸前數據，獲取所述當前用戶的社交信息，并基于所述當前用戶的社交信息確定所述當前用戶的第二標簽；基于所述第二標簽對所述第一標簽進行驗證，并確定驗證通過的所述第一標簽所對應的待定風險類別為目標風險類別。以此能夠提高了驗證效率；同時通過多重的交叉檢驗，提高欺詐群體標簽識別準確性。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其是涉及一種基于身份標簽的車貸貸前數據檢驗方法及裝置。

背景技術

015年中國車貸行業成交額為909億，共為126萬人完成貸款融資，平均每人次融資7.2萬。預計到2018年，我國互聯網汽車金融的總規模可達1.85萬億元。未來互聯網汽車金融行業前景廣闊。車貸市場由于市場份額大，就像一塊哄搶的魚引得這一行業的都在分食。而車貸在p2p這一平臺來說所占的份額又相對較多，甚至有些平臺已經高達70％—90％。風控是互聯網金融立根之本，如何提高平臺風控效率，控制風控成本，始終是業內每家平臺思考和專注的問題。

有些汽車金融從業機構反映，由于無法把握進件用戶是偽冒申請、包裝申請、是否存在欺詐嫌疑及車商騙貸等真實情況，導致汽車金融從業機構出現大量壞賬，增加平臺的風險。另外，汽車金融從業機構為降低經營風險，通過灰色渠道采集用戶的個人隱私數據，信息來源單一、規范性差，不僅具有觸犯法律的風險，而且數據可持續性不佳且有效性較低。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于身份標簽的車貸貸前數據檢驗方法及裝置，以降低了現有技術中存在的車貸欺詐風險的技術問題。

第一方面，本發明實施例提供一種基于身份標簽的車貸貸前數據檢驗方法，預先對標簽進行量化處理，確定標簽與風險類別的對應關系，所述方法包括：

獲取當前用戶的車貸貸前數據，并基于所述當前用戶的車貸貸前數據確定所述當前用戶的指定數量個概率符合預設要求的第一標簽；

基于所述標簽與風險類別的對應關系，確定所述第一標簽對應的待定風險類別；

基于所述當前用戶的車貸貸前數據，獲取所述當前用戶的社交信息，并基于所述當前用戶的社交信息確定所述當前用戶的第二標簽；

基于所述第二標簽對所述第一標簽進行驗證，并確定驗證通過的所述第一標簽所對應的待定風險類別為目標風險類別，以便于對所述當前用戶的車貸申請進行與所述目標風險類別相應的處理。

在可選的實施方式中，所述獲取當前用戶的車貸貸前數據包括：

接收用戶端發送的所述當前用戶的車貸申請，所述當前用戶的車貸申請包括所述當前用戶的身份信息以及車貸信息；

基于所述當前用戶的身份信息以及車貸信息，確定所述當前用戶的車貸貸前數據。

在可選的實施方式中，基于所述標簽與風險類別的對應關系，確定所述第一標簽對應的待定風險類別的步驟，包括：

對所述第一標簽按照其對應的概率大小進行排序，得到第一標簽序列；

基于所述標簽與風險類別的對應關系，確定所述第一標簽序列中各個第一標簽所對應的待定風險類別。

在可選的實施方式中，基于所述第二標簽對所述第一標簽進行驗證，并確定驗證通過的所述第一標簽所對應的待定風險類別為目標風險類別的步驟，包括：

從所述第一標簽序列中按照排序選擇當前第一標簽，并重復執行如下步驟，直至所述當前第一標簽與所述第二標簽的匹配度符合預設條件，確定所述當前第一標簽對應的待定風險類別為目標風險類別：