[发明专利]债权价值评估方法及装置、存储介质、终端在审
| 申请号: | 201811570272.X | 申请日: | 2018-12-21 |
| 公开(公告)号: | CN109741093A | 公开(公告)日: | 2019-05-10 |
| 发明(设计)人: | 钟海;向晓薇;顾鸣;王春平;颜学文 | 申请(专利权)人: | 上海拍拍贷金融信息服务有限公司 |
| 主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06Q40/04 |
| 代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 张振军;吴敏 |
| 地址: | 200120 上海市浦*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 评估 价值评估 存储介质 业务数据 终端 数据确定 行为数据 | ||
1.一种债权价值评估方法,其特征在于,包括:
获取待评估债权的业务数据;
利用所述待评估债权的业务数据计算得到所述待评估债权的风险评分,所述风险评分表示所述待评估债权的风险水平;
根据所述待评估债权的风险评分以及所述待评估债权的已还款行为数据,确定所述待评估债权的未来还款数据;
至少根据所述未来还款数据确定所述待评估债权的最终价值。
2.根据权利要求1所述的债权价值评估方法,其特征在于,所述未来还款数据是通过模型计算得到的,所述至少根据所述未来还款数据确定所述待评估债权的最终价值包括:
接收来自用户的先验预估参数,并根据所述先验预估参数计算先验还款数据,所述先验预估参数选自逾期率和提前还款率;
确定所述模型的置信度,并根据所述模型的置信度更新所述未来还款数据的第一权重的值,以及所述先验还款数据的第二权重的值,所述置信度越高,所述第一权重的值越大;
根据所述未来还款数据及其第一权重的值,以及所述先验还款数据及其第二权重的值计算得到所述待评估债权的最终价值。
3.根据权利要求1所述的债权价值评估方法,其特征在于,所述至少根据所述未来还款数据确定所述待评估债权的最终价值包括:
根据所述未来还款数据以及预设折现率计算净现值,以作为所述待评估债权的最终价值。
4.根据权利要求1所述的债权价值评估方法,其特征在于,所述至少根据所述未来还款数据确定所述待评估债权的最终价值包括:
根据具备各个固定期限的业务的利率构建利率曲线;
根据所述未来还款数据以及所述利率曲线计算净现值,以作为所述待评估债权的最终价值。
5.根据权利要求1所述的债权价值评估方法,其特征在于,所述根据所述待评估债权的风险评分以及所述待评估债权的已还款行为数据,确定所述待评估债权的未来还款数据包括:
根据所述待评估债权的风险评分以及所述已还款行为数据中的逾期还款行为数据计算逾期还款比率,和/或根据所述待评估债权的风险评分以及所述已还款行为数据中的提前还款行为数据计算提前还款比率;
根据所述已还款行为数据中的剩余未还款金额与所述逾期还款比率和/或所述提前还款比率计算所述未来还款数据。
6.根据权利要求5所述的债权价值评估方法,其特征在于,所述根据所述待评估债权的风险评分以及所述已还款行为数据中的逾期还款行为数据计算逾期还款比率包括:
将所述待评估债权的风险评分以及所述已还款行为数据中的逾期还款行为数据输入逾期率模型,以得到所述逾期还款比率,所述逾期率模型是利用第一样本数据预先训练得到的,所述第一样本数据包括逾期还款行为数据及其对应的风险评分和逾期还款比率;
所述根据所述待评估债权的风险评分以及所述已还款行为数据中的提前还款行为数据计算提前还款比率包括:
将所述待评估债权的风险评分以及所述已还款行为数据中的提前还款行为数据输入提前还款模型,以得到所述提前还款比率,所述提前还款模型是利用第二样本数据预先训练得到的,所述第二样本数据包括提前还款行为数据及其对应的风险评分和提前还款比率。
7.根据权利要求1所述的债权价值评估方法,其特征在于,所述利用所述待评估债权的业务数据计算得到所述待评估债权的风险评分包括:
将所述待评估债权的业务数据输入评分模型,以得到所述待评估债权的风险评分,所述评分模型是利用第三样本数据预先训练得到的,所述第三样本数据包括业务数据及其风险评分。
8.根据权利要求1至7任一项所述的债权价值评估方法,其特征在于,所述待评估债权的业务数据包括以下一种或多种:借款人的基本信息、形成所述待评估债权时收集的借款信息、已还款行为数据、借款人的信用信息、所述借款人的设备信息、所述借款人的第三方借款信息。
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