[發(fā)明專利]一種基于多元回歸模型確定授信額度的方法

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• 申請日: 2021-12-23
• 公開（公告）號: CN114493824A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃超
• 申請（專利權(quán)）人: 四川新網(wǎng)銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q10/06
• 代理公司: 成都智言知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51282
• 代理人: 蔣秀清

本發(fā)明屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多元回歸模型確定授信額度的方法，本發(fā)明通過獲取歷史客戶的人行數(shù)據(jù)、三方授權(quán)數(shù)據(jù)以及授信額度作為樣本數(shù)據(jù)；并基于歷史客戶的人行數(shù)據(jù)和三方授權(quán)數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)指標(biāo)；基于數(shù)據(jù)指標(biāo)和授信額度建立多元回歸模型；再獲取新客戶的人行數(shù)據(jù)和三方授權(quán)數(shù)據(jù)建立新客戶的數(shù)據(jù)指標(biāo)，將新客戶的數(shù)據(jù)指標(biāo)帶入多元回歸模型中進行計算，得到新客戶的授信額度；本發(fā)明基于歷史客戶的人行數(shù)據(jù)、三方授權(quán)數(shù)據(jù)以及授信額度建立多元回歸模型，降低了銀行與客戶之間信息不對稱的問題；并且本發(fā)明的授信額度基于多元回歸模型計算得出，故不需要維護繁雜的授信決策文檔，使后續(xù)客戶額度的調(diào)優(yōu)更加容易進行。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多元回歸模型確定授信額度的方法。

背景技術(shù)

隨著社會的不斷發(fā)展和人們消費觀念的逐漸升級，越來越多的人們通過貸款方式來提升自身的生活水平。在貸款申請人向金融機構(gòu)平臺申請貸款服務(wù)的過程中，金融機構(gòu)平臺為了降低貸款風(fēng)險，需要對貸款申請人提供的個人信息進行身份驗證、欺詐風(fēng)險審核以及信用風(fēng)險審核等，從而獲得貸款申請人對應(yīng)的信用評分，再根據(jù)貸款申請人對應(yīng)的信用評分來確定是否為貸款申請人提供貸款服務(wù)。當(dāng)根據(jù)貸款申請人對應(yīng)的信用評分，確定為貸款申請人提供貸款服務(wù)時，金融機構(gòu)平臺就需要根據(jù)貸款申請人的貸款額度來為貸款人放款。

目前，確定貸款申請人的貸款額度主要是基于專家經(jīng)驗或矩陣公式得出，容易出現(xiàn)過度授信或者授信額度不足的情況，并且操作復(fù)雜，授信系統(tǒng)不易維護的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明公開了一種基于多元回歸模型確定授信額度的方法，擬解決背景技術(shù)中提到的現(xiàn)有技術(shù)易出現(xiàn)過度授信或授信額度不足的情況，

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

一種基于多元回歸模型確定授信額度的方法，包括以下步驟：

步驟1：獲取客戶授信系統(tǒng)中歷史客戶的人行數(shù)據(jù)、三方授權(quán)數(shù)據(jù)以及授信額度數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，將獲取的樣本數(shù)據(jù)按類別分別生成對應(yīng)的數(shù)據(jù)格式的文本，并將所述文本類型的樣本數(shù)據(jù)存儲到存儲器中新建的存儲空間中；

步驟2：調(diào)用存儲器中作為樣本數(shù)據(jù)的人行數(shù)據(jù)和三方授權(quán)數(shù)據(jù)，并對人行數(shù)據(jù)和三方授權(quán)數(shù)據(jù)進行加工構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)，并將構(gòu)建的數(shù)據(jù)指標(biāo)存儲至存儲器中新建的存儲空間中；

步驟3：調(diào)用存儲器中存儲的數(shù)據(jù)指標(biāo)以及作為樣本數(shù)據(jù)的授信額度數(shù)據(jù)，并通過運行于計算機CPU上的軟件建立多元回歸模型；

步驟4：獲取客戶授信系統(tǒng)中新客戶的申請信息，并基于新客戶的申請信息，獲取新客戶的人行數(shù)據(jù)以及三方授權(quán)數(shù)據(jù)，生成對應(yīng)的數(shù)據(jù)格式的新文本；再根據(jù)所述新文本中的數(shù)據(jù)基于多元回歸模型進行計算，得到新客戶的授信額度。

本發(fā)明基于歷史客戶的人行數(shù)據(jù)、三方授權(quán)數(shù)據(jù)以及授信額度建立多元回歸模型，降低了銀行與客戶之間信息不對稱的問題；并且本發(fā)明的授信額度基于多元回歸模型計算得出，故不需要維護繁雜的授信決策文檔，使后續(xù)客戶額度的調(diào)優(yōu)更加容易進行。

優(yōu)選的，所述步驟1包括以下步驟：

步驟1.1：選取客戶授信系統(tǒng)中，選擇還款未逾期且貸款額度使用率在70％到90％之間的歷史客戶作為樣本客戶；

步驟1.2：獲取樣本客戶的人行數(shù)據(jù)、三方授權(quán)數(shù)據(jù)以及授信額度數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)；

步驟1.3：在存儲器中新建存儲空間，將獲取的樣本數(shù)據(jù)按類別分別生成對應(yīng)的數(shù)據(jù)格式的文本，并將所述文本類型的樣本數(shù)據(jù)存儲到存儲器中新建的存儲空間中。

本發(fā)明選擇貸款額度使用率在70％到90％之間的歷史客戶作為樣本客戶，保證了新授信客戶的額度適中，減少了銀行對客戶過度授信或額度不夠的問題。

優(yōu)選的，所述人行數(shù)據(jù)包括歷史申請貸款的數(shù)據(jù)、貸款信息的數(shù)據(jù)以及信用卡信息。