[發明專利]一種授信額度的確定方法及裝置

在審

• 申請號: 202011288727.6
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112200665A
• 公開（公告）日: 2021-01-08
• 發明（設計）人: 卓正興;楊青
• 申請（專利權）人: 上海優揚新媒信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 尹秀

1.一種授信額度的確定方法，其特征在于，包括：

在接收到用戶的授信請求的情況下，依據目標額度模型確定所述用戶在各個預設授信額度下的累積逾期概率值，所述目標額度模型包括：逾期概率模型，其中，所述逾期概率模型包括：第一額度特征子模型和第一量化相對關系子模型，所述第一累積逾期概率值是將第一給額人群樣本傳遞給所述第一額度特征子模型得到所述用戶在各個預設授信額度的初始逾期概率值，將所述各個預設授信額度和其對應的初始逾期概率傳遞給所述第一量化相對關系子模型得到的，所述第一給額人群樣本包括：所述各個預設授信額度和所述各個預設授信額度的逾期概率；

獲取與所述授信請求對應的定額邏輯；

依據所述定額邏輯、所述各個預設授信額度和所述各個預設授信額度下的累積逾期概率確定所述用戶的授信額度。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標額度模型還包括：額度激活模型，在所述目標額度模型為所述逾期概率模型和所述額度激活模型時，還包括:

基于所述額度激活模型確定各個預設授信額度和其對應的累積意愿概率值；

基于所述各個預設授信額度和其對應的累積逾期概率值、所述各個預設授信額度和其對應的累積意愿概率值，確定所述各個預設授信額度的目標累積逾期概率值。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述額度激活模型包括：第二額度特征子模型和第二量化相對關系子模型，基于所述額度激活模型確定各個預設授信額度和其對應的累積意愿值，包括：

接收第二給額人群樣本，基于所述第二額度特征子模型確定所述用戶在所述各個預設授信額度的初始意愿概率值，其中，所述第二給額人群樣本包括：所述各個預設授信額度和所述各個預設授信額度的意愿概率值；

將所述各個預設授信額度和其對應的初始意愿概率值傳遞給所述第二量化相對關系子模型，得到所述各個預設授信額度和其對應的累積意愿概率值。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一量化相對關系子模型和所述第二量化相對關系子模型為深度神經網絡模型或樹模型。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取貸前風險模型；

基于所述貸前風險模型確定所述用戶的初始額度；

基于所述初始額度、所述定額邏輯和所述各個預設授信額度下的累積逾期概率值確定所述用戶的授信額度。

6.一種授信額度的確定裝置，其特征在于，包括：

第一概率值確定模塊，用于在接收到用戶的授信請求的情況下，依據目標額度模型確定所述用戶在各個預設授信額度下的累積逾期概率值，所述目標額度模型包括：逾期概率模型，其中，所述逾期概率模型包括：第一額度特征子模型和第一量化相對關系子模型，所述第一累積逾期概率值是將第一給額人群樣本傳遞給所述第一額度特征子模型得到所述用戶在各個預設授信額度的初始逾期概率值，將所述各個預設授信額度和其對應的初始逾期概率傳遞給所述第一量化相對關系子模型得到的，所述第一給額人群樣本包括：所述各個預設授信額度和所述各個預設授信額度的逾期概率；

獲取模塊，用于獲取與所述授信請求對應的定額邏輯；

第一授信額度確定模塊，用于依據所述定額邏輯、所述各個預設授信額度和所述各個預設授信額度下的累積逾期概率確定所述用戶的授信額度。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述目標額度模型還包括：額度激活模型，在所述目標額度模型為所述逾期概率模型和所述額度激活模型時，還包括:

第二概率值確定模塊，用于基于所述額度激活模型確定各個預設授信額度和其對應的累積意愿概率值；

第三概率值確定模塊，用于基于所述各個預設授信額度和其對應的累積逾期概率值、所述各個預設授信額度和其對應的累積意愿概率值，確定所述各個預設授信額度的目標累積逾期概率值。