[發明專利]基于大數據的銀行用戶征信評估方法

在審

• 申請號: 202110694802.7
• 申請日: 2021-06-22
• 公開（公告）號: CN113408909A
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 王舒予;張思佳;范貝貝;李顯麗
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/02
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 張琛

本公開提供了一種基于大數據的銀行用戶征信評估方法，可以應用于大數據技術領域。該方法包括：對初始數據進行處理確定目標數據，所述初始數據為快遞數據，所述目標數據包括收寄地址數據、收寄件人身份信息和收寄日期數據；根據所述目標數據確定用戶類型，所述用戶類型包括個人用戶和企業用戶；根據所述用戶類型和所述目標數據確定收寄地區特征信息；根據所述收寄地區特征信息和快遞收寄地區特征模型確定用戶征信評分；其中，所述快遞收寄地區特征模型為預先建立的，用于根據用戶的收寄地區特征信息確定用戶征信評分。本公開還提供了一種基于大數據的銀行用戶征信評估裝置、設備、存儲介質和程序產品。

技術領域

本公開涉及大數據技術領域，更具體地涉及一種基于大數據的銀行用戶征信評估方法、裝置、設備、介質和程序產品。

背景技術

一個示例中，銀行的征信評估采用較多的是對用戶擁有的固定資產、大件消費等傳統的用戶經濟行為進行跟蹤和評估，然而由于這些數據相對頻次較低，數據不夠鮮活，這種評估方式無法動態反應客戶的真實征信狀況。

發明內容

鑒于上述問題，本公開提供了一種基于大數據的銀行用戶征信評估方法、裝置、設備、介質和程序產品。

根據本公開的第一個方面，提供了一種基于大數據的銀行用戶征信評估方法，包括：

對初始數據進行處理確定目標數據，所述初始數據為快遞數據，所述目標數據包括收寄地址數據、收寄件人身份信息和收寄日期數據；

根據所述目標數據確定用戶類型，所述用戶類型包括個人用戶和企業用戶；

根據所述用戶類型和所述目標數據確定收寄地區特征信息；

根據所述收寄地區特征信息和快遞收寄地區特征模型確定用戶征信評分；

其中，所述快遞收寄地區特征模型為預先建立的，用于根據用戶的收寄地區特征信息確定用戶征信評分。

根據本公開實施例，所述快遞收寄地區特征模型預先基于以下方式進行訓練：

獲取樣本數據，所述樣本數據包括用戶快遞數據和用戶征信數據；

根據所述樣本數據對所述快遞收寄地區特征模型進行訓練。

根據本公開實施例，所述根據所述樣本數據對所述快遞收寄地區特征模型進行訓練，包括：

根據所述樣本數據和所述快遞收寄地區特征模型計算用戶征信評分；

根據所述用戶征信評分和所述用戶征信數據確定準確率；

基于所述準確率對所述快遞收寄地區特征模型進行更新。

根據本公開的實施例，所述對初始數據進行處理確定目標數據，包括：

獲取初始數據；

根據預設指標對所述初始數據進行清洗確定目標數據，所述預設指標包括收件地址、寄件地址、收件人信息、寄件人信息、收件日期和寄件日期。

根據本公開的實施例，所述根據所述目標數據確定用戶類型，包括：

根據所述目標數據確定用戶的身份信息；

根據所述用戶的身份信息確定用戶類型。

根據本公開的實施例，所述根據所述用戶類型和所述目標數據確定收寄地區特征信息，包括：

若所述用戶類型為個人用戶，則根據所述目標數據確定第一收寄地區特征信息；

若所述用戶類型為企業用戶，則根據所述目標數據確定第二收寄地區特征信息；