[發(fā)明專利]用戶意愿評估方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)

在審

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• 申請日: 2021-08-24
• 公開（公告）號: CN113762365A
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 何娜
• 申請（專利權(quán)）人: 上海數(shù)禾信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F16/2457;G06F16/2458;G06Q40/02
• 代理公司: 北京市萬慧達(dá)律師事務(wù)所 11111
• 代理人: 劉鋒;邱忠貺

本申請涉及一種用戶意愿評估方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取在貸客群中的符合預(yù)設(shè)篩選條件的所有目標(biāo)用戶的用戶數(shù)據(jù)；從每個目標(biāo)用戶的用戶數(shù)據(jù)中提取特征數(shù)據(jù)；每個目標(biāo)用戶的特征數(shù)據(jù)包括該目標(biāo)用戶的最晚一次未來應(yīng)還日距評分日的間隔和最近一次還清的還款計劃距評分日的間隔；將每個目標(biāo)用戶的特征數(shù)據(jù)輸入基于XGboost算法構(gòu)建的意愿評估模型，得到意愿評估模型輸出的每個目標(biāo)用戶的意愿評分；每個目標(biāo)用戶的意愿評分表征該目標(biāo)用戶提前結(jié)清其分期賬單的意愿大小。本發(fā)明實(shí)施例能夠更準(zhǔn)確地評估出用戶提前結(jié)清其分期賬單的意愿。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及計算機(jī)領(lǐng)域，特別是涉及一種用戶意愿評估方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

在信貸行業(yè)，用戶提前結(jié)清借款訂單，可能是用戶即將流失的的征兆，此外用戶提前結(jié)清可能導(dǎo)致利息等收益損失，因此提前預(yù)測用戶是否會結(jié)清，可以方便進(jìn)一步判斷是否通過一些經(jīng)營手段提前介入，以減少用戶提前結(jié)清帶給公司的損失，以及流失預(yù)警挽回用戶。

由于用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)太多，因而在預(yù)測用戶是否提前結(jié)清賬單的意愿時，通常只是通過一些簡單易得的特征，比如用戶的職業(yè)、收入、年齡、興趣愛好等來評估用戶提前結(jié)清賬單的意愿，比如，這類特征與用戶提前結(jié)清賬單的意愿的相關(guān)性不強(qiáng)，因而，目前評估用戶提前結(jié)清賬單的意愿的方式的準(zhǔn)確性不高。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對上述不足或缺點(diǎn)，提供了一種用戶意愿評估方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)，本發(fā)明實(shí)施例能夠更準(zhǔn)確地評估出用戶提前結(jié)清其分期賬單的意愿。

本發(fā)明根據(jù)第一方面提供了一種用戶意愿評估方法，在一個實(shí)施例中，該方法包括：

獲取在貸客群中的符合預(yù)設(shè)篩選條件的所有目標(biāo)用戶的用戶數(shù)據(jù)；

從每個目標(biāo)用戶的用戶數(shù)據(jù)中提取特征數(shù)據(jù)；每個目標(biāo)用戶的特征數(shù)據(jù)包括該目標(biāo)用戶的最晚一次未來應(yīng)還日距評分日的間隔和最近一次還清的還款計劃距評分日的間隔；

將每個目標(biāo)用戶的特征數(shù)據(jù)輸入基于XGboost算法構(gòu)建的意愿評估模型，得到意愿評估模型輸出的每個目標(biāo)用戶的意愿評分；每個目標(biāo)用戶的意愿評分表征該目標(biāo)用戶提前結(jié)清其分期賬單的意愿大小。

在一個實(shí)施例中，每個目標(biāo)用戶的用戶數(shù)據(jù)包括訂單數(shù)據(jù)、還款數(shù)據(jù)、額度使用數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)。

在一個實(shí)施例中，每個目標(biāo)用戶的特征數(shù)據(jù)還包括該目標(biāo)用戶的當(dāng)前未還款的應(yīng)還本金金額、近1個月平均可用額度、本次申請后的額度使用率、最大提前還款天數(shù)、年齡、已提前還款的應(yīng)還本金金額占未來近12個月應(yīng)還的比例、歷史應(yīng)還分期計劃的最小應(yīng)還本金金額、近180天成功動支訂單的動支總金額、近30天應(yīng)用啟動次數(shù)、近90天平均設(shè)備登陸日期間隔天數(shù)、應(yīng)還日當(dāng)天還款的應(yīng)還本金金額、最大借款金額訂單動支日距評分日間隔、兩筆動支發(fā)起的最小時間間隔、開通會員時間與當(dāng)前的時間間隔以及近6個月在銀行機(jī)構(gòu)申請最大間隔天數(shù)。

在一個實(shí)施例中，意愿評估模型的訓(xùn)練過程，包括：

基于XGboost算法構(gòu)建初始的意愿評估模型；

獲取多個指定用戶的用戶數(shù)據(jù)，從各個指定用戶的用戶數(shù)據(jù)中提取各個指定用戶的賬單金額，根據(jù)各個指定用戶的賬單金額為各個指定用戶設(shè)置標(biāo)簽，將該多個指定用戶的用戶數(shù)據(jù)和各個指定用戶的標(biāo)簽作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

使用該訓(xùn)練數(shù)據(jù)對初始的意愿評估模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，直到滿足停止條件，獲得訓(xùn)練好的意愿評估模型。

在一個實(shí)施例中，在以下任一項滿足時，確定滿足停止條件：

初始的意愿評估模型的目標(biāo)函數(shù)逐漸收斂；

初始的意愿評估模型中包含的樹滿足任一預(yù)設(shè)的超參數(shù)停止條件。