[发明专利]信用数据的确定方法、装置及存储介质

说明书

本申请公开了一种信用数据的确定方法、装置及存储介质，属于互联网金融领域。所述方法包括：获取目标用户的征信数据对应的第一征信特征，征信数据包括多种类型的征信数据；通过综合信用评估模型中的FM模型和DNN模型分别对第一征信特征进行评估处理，得到目标用户的第一信用评分和第二信用评分；通过综合信用评估模型的输出层，对第一信用评分和第二信用评分进行融合处理，得到目标用户的第三信用评分。本申请能够根据多种类型的征信数据之间的关联关系以及相互之间的影响因素，对用户信用统一进行评估，这样评估得到的信用评分能够更加全面和准确地表征用户的信用，提高了确定信用数据的准确性。

技术领域

本申请涉及互联网金融领域，特别涉及一种信用数据的确定方法、装置及存储介质。

背景技术

在互联网金融领域，当用户申请金融产品时，金融平台需要先获取用户的征信数据，根据用户的征信数据，确定能够指示用户信用度的信用评分，再根据用户的信用评分，判断用户是否满足申请条件。

目前，已经出现了多种类型的信用评估模型，不同类型的信用评估模型用于根据不同类型的征信数据对用户信用进行评估，得到的信用评分用于从不同角度表征用户的信用，相互之间没有任何关联。当需要对用户进行信用评估时，可以获取该用户的多种类型的征信数据，并对多种类型的征信数据分别进行特征提取，得到该多种类型的征信数据的征信特征，然后将各种类型的征信数据的征信特征分别作为对应类型的信用评估模型的输入，通过对应类型的信用评估模型来对各种类型的征信数据的征信特征进行评估处理，得到与多种类型的征信数据一一对应的多种信用评分，再根据多种信用评分，对用户的信用风险进行预估，根据风险评估结果判断用户是否满足申请条件。

发明内容

本申请实施例提供了一种信用数据的确定方法、装置及存储介质，可以用于解决相关技术中存在的确定信用数据的确度较低的问题。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种信用数据的确定方法，所述方法包括：

获取目标用户的征信数据对应的第一征信特征，所述征信数据包括多种类型的征信数据；

将所述第一征信特征作为综合信用评估模型的输入，通过所述综合信用评估模型中的FM模型和DNN模型分别对所述第一征信特征进行评估处理，得到所述目标用户的第一信用评分和第二信用评分；

通过所述综合信用评估模型的输出层，对所述第一信用评分和所述第二信用评分进行融合处理，得到所述目标用户的第三信用评分。

可选地，所述获取目标用户的征信数据的第一征信特征，包括：

对所述目标用户的征信数据进行特征提取，得到所述征信数据对应的第二征信特征，所述第二征信特征包括连续性征信数据对应的征信特征和离散型征信数据对应的征信特征；

对所述离散型征信数据对应的征信特征进行词嵌入处理，得到所述离散型征信数据对应的词嵌入向量；

将所述续性征信数据对应的征信特征和所述离散型征信数据对应的词嵌入向量进行拼接，得到所述第一征信特征。

可选地，所述多种类型的征信数据包括预设应用上的行为数据和至少一种征信系统上的征信数据。

可选地，所述将所述第一征信特征作为综合信用评估模型的输入，通过所述综合信用评估模型中的FM模型和DNN模型分别对所述第一征信特征进行评估处理之前，还包括：

获取多个样本用户的征信数据分别对应的第一征信特征，以及所述多个样本用户的样本信用评分；