[发明专利]基于机器学习的贷款业务处理方法、装置、计算机设备有效
申请号: | 201811530592.2 | 申请日: | 2018-12-14 |
公开(公告)号: | CN109800947B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
发明(设计)人: | 郑如刚 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06Q10/0639 | 分类号: | G06Q10/0639;G06Q40/03;G06F18/23213 |
代理公司: | 北京英特普罗知识产权代理有限公司 11015 | 代理人: | 林彦之 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 机器 学习 贷款 业务 处理 方法 装置 计算机 设备 | ||
本发明公开一种基于机器学习的贷款业务处理方法,包括:获取任一贷款申请未通过用户的包括资质信息、申请未通过的贷款产品信息的贷款请求;每隔预置时间段,基于预先训练好的征信度分类模型对贷款申请未通过用户的资质信息进行分析以获取贷款申请未通过用户的征信度评分,征信度分类模型中的预置演化参数信息每隔预置时间段更新一次;判断贷款申请未通过用户的征信度评分是否达到申请未通过贷款产品的预置通过分数阈值;若是,则向贷款申请未通过用户发送与申请未通过的贷款产品相关的通知消息。本发明利用基于机器学习训练形成的征信度分类模型实现对用户征信度的智能分析,解决贷款业务中用户转化率不理想的问题,可提高用户转化率。
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,具体涉及一种基于机器学习的贷款业务处理方法、装置、计算机设备。
背景技术
随着经济的迅猛发展,贷款业务也越来越普及。目前,贷款产品的申请模式通常是用户根据自身需求选择现有贷款产品,比如基于房产、证券等质押物的抵押贷、基于收入资质的信用贷等。通常情况下,用户可通过与贷款相关的应用程序(APP)提出贷款请求,由于每个用户所对应的资信情况都不同且贷款机构的评估机制较为复杂,因此,很可能出现某用户多次申请同一贷款产品却屡屡不能通过的情况,或者,虽然贷款申请通过,但用户对于放款额度、放款时间、利率等不满意的情况。
在上述情形中,按照相关规定不允许用户在短时间内重复提出同样的贷款请求,因此,用户很容易失去耐心而放弃再次提出贷款请求或者去寻找其他贷款平台提出贷款请求,造成用户流失,从而导致用户转化率不理想的问题。
相关技术中针对贷款业务中用户转化率不理想的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于机器学习的贷款业务处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质,进而在一定程度上克服上述现有技术中存在的问题,可改善用户流失的情况,进而提高用户转化率。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题:
根据本发明的一个方面,提供了一种基于机器学习的贷款业务处理方法,包括如下步骤:
S01,获取任一贷款申请未通过用户的贷款请求,所述贷款请求中包括该贷款申请未通过用户的资质信息、申请未通过的贷款产品信息;
S02,每隔预置时间段,基于预先训练好的征信度分类模型对该贷款申请未通过用户的资质信息进行分析,以获取该贷款申请未通过用户的征信度评分,其中,所述征信度分类模型中的预置演化参数信息每隔所述预置时间段更新一次;
S03,判断该贷款申请未通过用户的征信度评分是否达到所述申请未通过的贷款产品所对应的预置通过分数阈值;
S04,若是,则向该贷款申请未通过用户发送与所述申请未通过的贷款产品相关的通知消息。
进一步的,所述贷款申请未通过用户的资质信息包括贷款申请未通过用户的个人信息、资产信息、交易信息、所在地的公共信息。
进一步的,所述征信度分类模型为基于K-means算法的模型,训练过程包括如下步骤:
步骤11,获取n个贷款申请未通过用户的资质信息,将其中每个用户的资质信息抽象为一个m维向量,其中每一维向量代表根据资质信息中任一项信息对应设置的预置标签的归一化评分;
步骤12,将n个贷款申请未通过用户的资质信息分别对应的m维向量作为n个数据对象,并从中选取k个数据对象作为初始聚类中心,其中,kn;
步骤13,计算剩余的每个数据对象到k个初始聚类中心的距离,并将剩余的每个数据对象划分到与该数据对象距离最小的初始聚类中心的类别中,以形成k个聚类;
步骤14,分别计算k个聚类中包含的数据对象的均值以做为新的聚类中心;
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