[发明专利]一种实时更新的还款积极度评估方法、装置、系统和记录介质

说明书

本发明公开了实时更新的还款积极度评估方法、装置、系统和计算机可读介质，该方法包括：建立还款积极度评分模型，所述模型根据用户属性和用户借贷行为计算用户的还款积极度；获取用户数据，所述用户数据包括用户属性标签数据和用户借贷行为标签数据；利用所述还款积极度评分模型计算所述用户的还款积极度评分；实时监测所述用户的借贷行为，在监测到该用户新的借贷行为时，实时更新所述用户借贷行为标签数据，并重新计算所述用户的还款积极度评分。本发明在保证预测稳定性的前提下，提高预测效果，应用于客户借款时未来的还款积极度评估和借款中对还款积极度的监控，该项技术自动化程度高，易于实现且迭代维护成本低。

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，具体涉及用于商业、金融等目的的数据处理系统和方法，特别是实时更新的还款积极度评估方法、装置、系统和计算机可读介质。

背景技术

一直以来客户借款时，金融平台会提供欺诈风险和信用风险等方面的风险评估数据，但在客户借款后，还款积极度的评估大多以专家经验和客户之前的还款表现加以简单的规则使用。现有技术中，并未提供自动评估还款积极度并在整个借贷行为中进行实时监控的技术。

因此，为了在放款时增加对客户还款积极度的定量评估，设计了一套自动化的技术，同时可以对用户贷中还款积极度在线监控。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：如何实现对还款积极度的定量评估，以及如何实现实时监控还款积极度的问题。

为解决上述技术问题，本发明的第一方面提出一种实时更新的还款积极度评估方法，包括：建立还款积极度评分模型，所述模型根据用户属性和用户借贷行为计算用户的还款积极度；获取用户数据，所述用户数据包括用户属性标签数据和用户借贷行为标签数据；利用所述还款积极度评分模型计算所述用户的还款积极度评分；实时监测所述用户的借贷行为，在监测到该用户新的借贷行为时，实时更新所述用户借贷行为标签数据，并重新计算所述用户的还款积极度评分。

根据本发明的一种优选实施方式，所述还款积极度是指未来预定时长内的还款积极度。

根据本发明的一种优选实施方式，所述预定时长是100天、3个月、6个月中的至少一个。

根据本发明的一种优选实施方式，所述用户数据，包括在线产生的数据、预先生成并存储的数据、通过输入装置或传输媒介而从外部接收的数据中的至少一种。

根据本发明的一种优选实施方式，所述借贷行为标签数据包括表征分期还款、正常还款、提前还款、逾期还款、动支信息、授信额度的数据中的至少一个。

根据本发明的一种优选实施方式，所述实时监测所述用户的借贷行为的步骤包括：实时获取所述用户借贷行为标签数据。

根据本发明的一种优选实施方式，所述实时更新所述用户借贷行为标签数据包括：建立新的表征用户借贷行为的标签数据。

根据本发明的一种优选实施方式，所述更新所述用户借贷行为标签数据，用于使其表征距今预定时长内的还款积极度。

根据本发明的一种优选实施方式，所述还款积极度评分模型通过xgboost算法或逻辑回归算法实现。

本发明的第二方面提出一种实时更新的还款积极度评估装置，包括还款积极度评分模型建立模块，用于建立还款积极度评分模型，所述模型根据用户属性和用户借贷行为计算用户的还款积极度；用户数据获取模块，用于获取用户数据，所述用户数据包括用户属性标签数据和用户借贷行为标签数据；还款积极度评分计算模块，用于利用所述还款积极度评分模型计算所述用户的还款积极度评分；借贷行为监测模块，用于实时监测所述用户的借贷行为，在监测到该用户新的借贷行为时，实时更新所述用户借贷行为标签数据，并重新计算所述用户的还款积极度评分。

根据本发明的一种优选实施方式，所述还款积极度是指未来预定时长内的还款积极度。