[发明专利]基于大数据的消费金融用户贷款逾期的预测方法及设备

说明书

本申请涉及一种基于大数据的消费金融用户贷款逾期的预测方法及设备。其中的方法包括：获取包含逾期时间段的预设时长内的、有逾期历史的用户的画像标签；获取预设时长内的、待预测的用户的画像标签；计算待预测的用户的画像标签与有逾期历史的各用户的画像标签的相似度；根据计算的各相似度，对待预测的用户的画像标签进行贷款逾期预测。由于有逾期历史的用户的画像标签的信息为实际的逾期时间段对应的信息，参考信息有很强的针对性，并且也是最能反应用户的还款能力、还款习惯的信息，预测结果更加准确。

技术领域

本申请涉及消费金融用户贷款逾期的预测技术领域，具体涉及一种基于大数据的消费金融用户贷款逾期的预测及设备。

背景技术

贷款是银行或其他金融机构按一定利率和必须归还等条件出借货币资金的一种信用活动形式。目前，为了方便人们的生活，各种贷款进入人们的生活。

相关技术中，对贷款用户缺乏有效的逾期预测，导致实际应用中，无法有效监督、提醒贷款用户还款，出现了许多逾期还款的贷款用户，造成了一定的损失。

发明内容

有鉴于此，为了克服以上相关技术中存在的问题，提供一种基于大数据的消费金融用户贷款逾期的预测方法及设备。

为实现以上目的，本申请采用如下技术方案：

一种基于大数据的消费金融用户贷款逾期的预测方法，包括：

获取包含逾期时间段的预设时长内的、有逾期历史的用户的画像标签；

获取预设时长内的、待预测的用户的画像标签；

计算所述待预测的用户的所述画像标签与有逾期历史的各用户的所述画像标签的相似度；

根据计算的各所述相似度，对所述待预测的用户的所述画像标签进行贷款逾期预测。

可选的，所述根据计算的各所述相似度，对所述待预测的用户的所述画像标签进行贷款逾期预测，包括：

计算各所述相似度的平均相似度；

将所述平均相似度与相似度阈值进行比较；

若所述平均相似度大于或者等于所述相似度阈值，确定预测结果为所述待预测的用户会逾期。

可选的，所述根据计算的各所述相似度，对所述待预测的用户的所述画像标签进行贷款逾期预测，包括：

将各所述相似度与相似度阈值进行比较；

统计比较结果为所述相似度大于或者等于所述相似度阈值的总数量；

将统计的所述总数量与数量阈值进行比较；

若统计的所述总数量大于或者等于所述数量阈值，确定预测结果为所述待预测的用户会逾期。

可选的，所述相似度包括余弦相似度。

可选的，所述根据计算的各所述相似度，对所述待预测的用户的所述画像标签进行贷款逾期预测之后，所述方法还包括：

到达所述规定还款日之后，获取所述待预测的用户的还款情况；

根据所述还款情况，判断预测是否准确；

若预测准确且所述预测结果为所述待预测的用户会逾期，将所述待预测的用户的画像标签，添加至有逾期历史的用户的画像标签中。

可选的，所述根据计算的各所述相似度，对所述待预测的用户的所述画像标签进行贷款逾期预测之后，所述方法还包括：

到达所述规定还款日之后，获取所述待预测的用户的还款情况；

根据所述还款情况，判断预测是否准确；