[發(fā)明專利]信用風險確定方法、裝置、計算機設備和存儲介質(zhì)

在審

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• 申請日: 2020-12-23
• 公開（公告）號: CN112529695A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發(fā)明（設計）人: 吳茜;嚴超;朱煜
• 申請（專利權）人: 招聯(lián)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(lián)合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 吳平

本申請涉及一種信用風險確定方法、裝置、計算機設備和存儲介質(zhì)。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(jù)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。采用本方法能夠適用于所有借貸人的信用風險確定。

技術領域

本申請涉及金融技術領域，特別是涉及一種信用風險確定方法、裝置、計算機設備和存儲介質(zhì)。

背景技術

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)風控技術。大數(shù)據(jù)風控，即大數(shù)據(jù)風險控制，是指通過運用大數(shù)據(jù)構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示。與原有人為對借款人進行經(jīng)驗式風控不同，通過采集大量借款人的各項指標進行數(shù)據(jù)建模的大數(shù)據(jù)風控更為科學有效。

傳統(tǒng)技術中，大數(shù)據(jù)風控采集消費金融行業(yè)當前成熟應用的結(jié)構化、強金融屬性的風控數(shù)據(jù)，如信貸信息、資產(chǎn)信息等；將采集的風控數(shù)據(jù)輸入建立的數(shù)據(jù)模型中，即可得到對應的信用風險等級。

然而，小微企業(yè)、農(nóng)民、城鎮(zhèn)低收入人群、貧困人群、殘疾人、老年人等特殊群體是當前我國普惠金融的重點服務對象。這些特殊群體的信貸信息、資產(chǎn)信息等風控數(shù)據(jù)大部分都是空白的，傳統(tǒng)方法不能采集到有用的風控數(shù)據(jù)確定信用風險等級，應用范圍無法滿足當前的風控需要。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠適用于所有借貸人的信用風險確定方法、裝置、計算機設備和存儲介質(zhì)。

一種信用風險確定方法，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(jù)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。

在其中一個實施例中，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(jù)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。

在其中一個實施例中，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。

在其中一個實施例中，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(jié)點和每個所述父結(jié)點連接的兩個子結(jié)點；每個所述父結(jié)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(jié)點連接的兩個子結(jié)點分別對應所述面部特征包括和不包括所述父結(jié)點確定的類別；各個所述子結(jié)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(jié)點時，根據(jù)所述面部特征從所述父結(jié)點連接的兩個子結(jié)點中選擇一個進行訪問；

將訪問的所有子結(jié)點具有的信用分相加，并將相加結(jié)果作為所述用戶的第一信用分。

在其中一個實施例中，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：