[發明專利]一種基于空間變量推理的信貸場景風險用戶評估方法

在審

• 申請號: 202011389248.3
• 申請日: 2020-12-01
• 公開（公告）號: CN112381644A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 徐燁;湯敏偉;李真
• 申請（專利權）人: 天翼電子商務有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q10/06;G06K9/62;G06N5/04;G06N20/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于空間變量推理的信貸場景風險用戶評估方法，本發明屬于新興信息技術領域，可應用于反欺詐、信用風險、貸中行為評估等信貸業務場景，以及其他的業務場景，具體涉及到一種空間自相關分析方法、地統計插值法以及評分卡建模方法。本發明的有益效果是通過充分利用已有的、經過用戶授權所采集到的GPS經緯度數據，通過引入空間變量推理的結果，可以在地理位置的維度上對用戶風險傾向進行描述，豐富用戶風險評估的維度。擴展了原有的分析方法和思路，對后續各個領域的用戶畫像、用戶風險評估具有重要的理論、實踐意義和推廣應用價值。

技術領域

本發明涉及新興信息技術領域，特別涉及一種基于空間變量推理的信貸場景風險用戶評估方法。

背景技術

在現階段普惠金融的發展背景下，人們在享受快捷方便的金融服務的同時，相應的金融風險呈現零碎化、精細化、高科技化的發展趨勢，尤其是信貸領域中所涉及到的欺詐風險與信用風險。目前，各大機構于研究者基于特定的研究方向，對風險評估方案的實時展開研究，一般而言，研究方向可以概括為：基于AI建模自動化評估的研究、基于風險表征數據挖掘的研究以及基于全流程風險控制體系的研究。事實上，對于現在的信貸風控策略而言，往往對用戶的地理位置歸屬有著一定風險偏好，但是，上述的各研究方向中往往會忽視了相應的地理位置信息，沒有試圖從空間分布的角度上來進行空間推理，對用戶風險進行空間位置維度上的解析。

基于空間變量推理的信貸場景風險用戶評分方法是通過空間自相關分析、地統計插值法構造描述相關地理位置的特征，再通過評分卡建模方法，對所推斷出的特征進行篩選、融合等綜合評估，得出最后的風險評分。

發明內容

本發明要解決的技術問題是克服現有技術的缺陷，通過引入地理位置信息以及相應的空間變量推理方法，結合評分卡建模方法，從更多的維度對用戶進行風險評估，對現有的用戶風險評估方法的研究工作起到一個指向式、擴充式、啟發式的作用。

為了解決上述技術問題，本發明提供了如下的技術方案：

本發明一種基于空間變量推理的信貸場景風險用戶評估方法，包括以下步驟：

S1.數據獲取：獲取待研究區域的形狀拓撲數據、信貸數據，所述的形狀拓撲數據包含待研究區域的形狀邊界信息；所述信貸數據包含用戶唯一標識、用戶好壞標簽以及進行授信、借款等操作的時間信息與經緯度信息；

S2.數據預處理：將步驟S1所獲取的信貸數據，按照比例分離出訓練數據集和評估數據集；同時基于步驟S1所獲取的形狀拓撲數據，生成指定大小的規整格網，按照訓練數據集中的經緯信息與拓撲數據的空間關系，統計格網內的特征指標，生成格網數據；

S3.空間自相關分析，根據步驟S2所處理好的格網數據，分別使用單變量空間自相關方法、雙變量空間自相關方法進行分析，得出相應的空間自相關模型及其自相關指數與聚類結果；

S4.地統計插值分析，根據步驟S2所處理好的格網數據，使用地統計插值法進行分析，得出相應的插值模型以及相應的推斷出的空間插值分布結果；

S5.特征提取，根據步驟S3所處理好的自相關指數與聚類結果，對于步驟S2中的評估數據集進行處理，提取出不同分析對象下各個樣本的自相關指數以及聚類類型，以及根據步驟S4的地統計插值模型，對于步驟S2中的評估數據集進行處理，提取出不同分析對象下各個樣本的插值預測結果，形成特征評估數據集；

S6.模型評分，根據步驟S5所處理的特征評估數據集，基于特定的IV值篩選特征，同時采用評分卡建模方法，生成用戶風險評分，以描述用戶風險程度。