[发明专利]信用风险预测方法、系统、终端及存储介质

说明书

本发明公开了一种信用风险预测方法、系统、终端及存储介质，方法包括：采用已发生还款行为的用户的信息对待训练的信用风险预测模型进行训练，获得初步训练的信用风险预测模型；采用初步训练的信用风险预测模型对贷款审核未通过的用户的信用风险等级进行预测，获得贷款审核未通过的用户的信用风险预测等级；将已发生还款行为用户的用户信息和对应的实际信用风险等级以及贷款审核未通过的用户的用户信息和对应的信用风险预测等级，对初步训练的信用风险预测模型进行训练，获得最终的信用分析预测模型。本发明解决了现有信用评分模型中对对用户的信用风险的进行预测的准确率低问题。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种信用风险预测方法、系统、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，随着互联网金融的不断发展，线上P2P贷款市场已经逐渐融入到人类的日常生活中。线上P2P贷款市场提供允许用户之间直接进行借贷交易的便利服务。但这种便利性也为用户尤其是投资者带来了巨大的潜在风险。因此，如何预测借款者的信用风险成为线上P2P贷款市场中亟待解决的问题。

信用评分模型的出现在一定程度上缓解了该问题，但是传统的信用评分模型是基于被允许贷款的用户信息构建的，缺少了其他被拒绝贷款用户的信息，因此该模型对用户的信用风险预测仍然会存在偏差的，其风险预测的准确率低

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种信用风险预测方法、系统、终端及计算机可读存储介质，旨在解决现有信用评分模型中对对用户的信用风险的进行预测的准确率低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种信用风险预测方法，包括步骤：

采集已发生还款行为的用户的信息作为第一样本，并根据用户的还款行为和信用风险等级间的预设映射关系，标注第一样本的实际信用风险等级；

采集贷款审核未通过的用户信息作为第二样本；

根据多个第一样本和对应的实际信用风险等级对待训练的信用风险预测模型进行训练，获得初步训练的信用风险预测模型；

采用初步训练的信用风险预测模型对第二样本的信用风险等级进行预测，获得第二样本的信用风险预测等级；

将多个第一样本和对应的实际信用风险等级以及多个第二样本和对应的信用风险预测等级，对初步训练的信用风险预测模型进行训练，获得最终的信用分析预测模型。

可选地，所述采集已发生还款行为的用户的信息作为第一样本的步骤包括：

采集已发生还款行为的用户的信息；

对已发生还款行为的用户信息进行中进行敏感信息过滤和/或预处理；

将过滤后和/或预处理后的已发生还款行为的用户信息作为第一样本。

可选地，所述采集贷款审核未通过的用户信息作为第二样本的步骤包括：

采集贷款审核未通过的用户信息；

对贷款审核未通过的用户信息进行中进行敏感信息过滤和/或预处理；

将过滤后和/或预处理后的贷款审核未通过的用户信息作为第二样本。

可选地，若待训练的信用风险预测模型包括至少一个预设的不同分类算法、至少一个预设的不同聚类算法以及待训练的融合算法，所述根据多个第一样本和对应的实际信用风险等级对待训练的信用风险预测模型进行训练，获得初步训练的信用风险预测模型的步骤包括：