[發明專利]催收評分方法及裝置

在審

• 申請號: 202110578935.8
• 申請日: 2021-05-26
• 公開（公告）號: CN113191888A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 樊濤;鄧飛飏;周可沁;褚巍;吳安;朱飛云;韓曉杰
• 申請（專利權）人: 中國建設銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q10/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 李偉

1.一種催收評分方法，其特征在于，包括：

獲取目標用戶的用戶信息；所述目標用戶為待催收評分的用戶；

對所述用戶信息進行解析，確定所述逾期用戶的逾期還款天數所屬的逾期還款天數范圍；

將預先構建的各個催收評分模型中，與所述逾期還款天數范圍對應的催收評分模型確定為目標催收評分模型；

將所述用戶信息輸入至所述目標催收評分模型中，得到所述目標用戶的催收評分結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述用戶信息輸入至所述目標催收評分模型中，得到所述目標用戶的催收評分結果，包括：

獲取所述目標催收評分模型的多個變量屬性；

從所述用戶信息中提取每個變量屬性各自對應的信息；

將每個變量屬性各自對應的信息輸入至所述目標催收評分模型中，得到所述目標用戶的催收評分結果。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將每個變量屬性各自對應的信息輸入至所述目標催收評分模型中，得到所述目標用戶的催收評分結果，包括：

計算每個變量屬性各自對應的信息的特征向量；

將每個變量屬性各自對應的信息的特征向量輸入至所述目標催收評分模型中，得到所述目標用戶的催收評分結果。

4.根據權利要求1或3所述的方法，其特征在于，每個催收評分模型的構建過程，包括：

采集多個逾期用戶的樣本數據，每個樣本數據中包括多個變量；

按照逾期還款天數，對各個樣本數據進行歸類，得到多個樣本集；

針對每個樣本集，按照預設的與所述樣本集對應的變量篩選策略，對所述樣本集中的每一個樣本數據進行變量篩選，得到每個樣本數據對應的目標樣本數據，將各個目標樣本數據組成所述樣本集對應的目標樣本集；

針對每個目標樣本集，從所述目標樣本集中選取多個目標樣本數據組成訓練數據集，并從所述目標樣本集中選取多個目標樣本數據組成測試數據集，并依據所述訓練數據集中包括的各個目標樣本數據，對預先構建的邏輯回歸模型進行訓練，并依據所述測試數據集中包括的各個目標樣本數據，對應已訓練的邏輯回歸模型進行測試，在所述已訓練的邏輯回歸模型通過所述測試后，將通過測試的邏輯回歸模型確定為所述目標樣本集的初始催收評分模型；

針對每個初始催收評分模型，采集所述初始催收評分模型的跨時間驗證樣本集，依據所述跨時間驗證樣本集中包括的各個跨時間驗證樣本數據對所述初始催收評分模型進行驗證，在所述初始催收評分模型通過所述驗證后，將所述初始催收評分模型確定為催收評分模型。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述按照預設的與所述樣本集對應的變量篩選策略，對所述樣本集中的每一個樣本數據進行變量篩選，得到每個樣本數據對應的目標樣本數據，包括：

針對所述樣本集中每一個樣本數據中的每一個變量，計算所述變量的缺失率和信息值，若所述缺失率小于預設缺失閾值，且所述信息值在預設范圍內，則將所述變量確定為第一變量；

針對每一個第一變量，判斷所述第一變量是否符合預設的與所述第一變量對應的第一業務邏輯規則，若符合，則將所述第一變量確定為第二變量；

對各個第二變量進行分箱處理，得到多個變量箱；

針對每個變量箱，若所述變量箱的占比結果小于預設占比閾值，則將所述變量箱中的每一個第二變量確定為第三變量；其中，所述變量箱的占比結果用于指示所述變量箱中包括的第二變量的數量與所有的第二變量的數量總和之間的占比；

針對每個第三變量，計算所述第三變量與每個其他第三變量之間的多重共線性指標VIF，將VIF大于預設閾值的其他第三變量進行剔除，其中，其他變量為各個第三變量中除所述第三變量外的第三變量；

將剩余的各個第三變量中，滿足預設的與所述樣本集對應的第二業務邏輯規則的第三變量確定為目標變量；

將各個目標變量組成所述樣本集對應的目標樣本集。