[發明專利]信用風險確定方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202011541477.2
• 申請日: 2020-12-23
• 公開（公告）號: CN112529695A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 吳茜;嚴超;朱煜
• 申請（專利權）人: 招聯消費金融有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q20/40;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 吳平

1.一種信用風險確定方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取用戶的人臉圖像；

基于所述人臉圖像，確定所述用戶的面部特征；

將所述面部特征輸入至已訓練的GBDT模型，得到所述用戶的第一信用分；

將所述人臉圖像輸入至已訓練的CNN模型，得到所述用戶的第二信用分；

根據所述第一信用分和所述第二信用分，確定所述用戶的信用風險等級。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述人臉圖像，確定所述用戶的面部特征，包括：

在所述人臉圖像上進行人臉特征點定位，得到人臉特征點的位置坐標；

根據所述位置坐標，確定至少一種臉上器官的輪廓；

分別確定每種所述臉上器官的輪廓所屬的類別，并將每種所述臉上器官的輪廓所屬的類別作為所述用戶的面部特征。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述人臉特征點包括臉部、眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子中至少一種人臉器官上的多個特征點。

4.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述將所述面部特征輸入至已訓練的GBDT模型，得到所述用戶的第一信用分，包括：

獲取已訓練的GBDT模型；所述GBDT模型包括至少一棵二叉樹，每棵所述二叉樹包括至少一個父結點和每個所述父結點連接的兩個子結點；每個所述父結點對應確定所述面部特征是否包括一種所述臉上器官的輪廓的一種類別，同一個所述父結點連接的兩個子結點分別對應所述面部特征包括和不包括所述父結點確定的類別；各個所述子結點具有不同的信用分；

對每棵所述二叉樹進行訪問，并在訪問每個所述父結點時，根據所述面部特征從所述父結點連接的兩個子結點中選擇一個進行訪問；

將訪問的所有子結點具有的信用分相加，并將相加結果作為所述用戶的第一信用分。

5.根據權利要求1至3任意一項所述的方法，其特征在于，所述將所述人臉圖像輸入至已訓練的CNN模型，得到所述用戶的第二信用分，包括：

獲取已訓練的CNN模型；所述CNN模型包括依次連接的輸入層、至少一個隱含層和輸出層，所述輸入層為人臉圖像，所述輸出層為信用分；

將所述人臉圖像輸入至所述輸入層，得到設定大小的像素矩陣；

將所述像素矩陣依次與各個所述隱含層相乘，得到各個信用分的概率；

通過所述輸出層選擇概率最大的信用分，作為所述用戶的第二信用分。

6.根據權利要求1至3任意一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一信用分和所述第二信用分，確定所述用戶的信用風險等級，包括：

將所述第一信用分和所述第二信用分輸入至邏輯回歸模型，得到所述用戶的信用風險等級。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述將所述第一信用分和所述第二信用分輸入至邏輯回歸模型，得到所述用戶的信用風險等級，包括：

采用如下公式確定所述用戶屬于風控對象的概率：

其中，h(x)為所述用戶屬于風控對象的概率，x包括第一信用分和第二信用分，X為第一信用分和第二信用分組成的矩陣，β為第一信用分對應的權重系數和第二信用分對應的權重系數組成的矩陣，β^T為β的轉置矩陣，e為自然常數；

若所述用戶屬于風控對象的概率大于或等于風險閾值，確定所述用戶的信用風險等級為有風險；

若所述用戶屬于風控對象的概率小于風險閾值，確定所述用戶的信用等級為無風險。

8.一種信用風險確定裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取用戶的人臉圖像；

特征確定模塊，用于基于所述人臉圖像，確定所述用戶的面部特征；

第一確定模塊，用于將所述面部特征輸入至已訓練的GBDT模型，得到所述用戶的第一信用分；

第二確定模塊，用于將所述人臉圖像輸入至已訓練的CNN模型，得到所述用戶的第二信用分；

等級確定模塊，用于根據所述第一信用分和所述第二信用分，確定所述用戶的信用風險等級。