[发明专利]基于多维度信息的借款人质量评价方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种基于多维度信息的借款人质量评价方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，其中质量评价方法包括：获取借款人的相关信息，相关信息包括埋点日志信息、舆情信息、业务信息、借款人及其关联方信息中的至少一种；确定借款人的相关信息分别对应的指标数据；基于确定的借款人的相关信息分别对应的指标数据，通过随机森林算法或支持向量机模型确定借贷人的质量评价信息。该方法利用存管银行中各个借款人的在各类平台的行为表现数据，进行多维度的分析，解决网贷平台借款人质量分析中，数据分析维度不足，关联方分析不足，模型不够有效的问题，从而把控风险，提前预警。

技术领域

本发明涉及金融信息技术领域，特别是涉及一种基于多维度信息的借款人质量评价方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前金融监管科技处于发展初期，目前主要应用大数据技术，商业智能技术，人工智能技术，区块链技术完成对各类数据的进行数据的整合处理，深度挖掘，从而实现对资产质量，用户行为追踪，以及发欺诈的分析。针对用户质量分析，多使用各类用户画像的技术进行分析，只用分类算法分析各类标签。

目前已有的技术针对借款人的质量分析，只能局限在其在某一平台发生的行为进行分析，可以分析的数据的维度十分的少，原因是其数据来源的广度比较狭窄，平台之间信息不能共享。分析用户质量的时候挖掘的维度不够深。大多数平台无法针对用户进行周期性的行为分析，无法针对用户在社会上的关联方的变化进行分析。

该技术利用借款人在各个网贷平台的行为表现，利用已有的数据资源进行有效的指标分析，能够针对客户的可疑的行为进行有效的预警。分析与用户关联方的行为，以及表现，分析其对用户本身的不利或者有利的影响。建立和自动优化用户的质量的模型，从而对用户的质量进行有效的估计。提高存管银行以及网贷平台的风险防控能力。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多维度信息的借款人质量评价方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，利用存管银行中各个借款人的在各类平台的行为表现数据，进行多维度的分析，解决网贷平台借款人质量分析中，数据分析维度不足，关联方分析不足，模型不够有效的问题，从而把控风险，提前预警。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于多维度信息的借款人质量评价方法，包括：获取借款人的相关信息，相关信息包括埋点日志信息、舆情信息、业务信息、借款人及其关联方信息中的至少一种；确定借款人的相关信息分别对应的指标数据；基于确定的借款人的相关信息分别对应的指标数据，通过随机森林算法或支持向量机模型确定借贷人的质量评价信息。

可选的或优选的，确定借款人的相关信息分别对应的指标数据的步骤中，包括以下至少一项：当相关信息为埋点日志信息时，通过部署逻辑追踪代码来分析客户的行为、统计用户的各类操作、分析用户操作流程，为具体用户的情感分析提供数据来源；当相关信息为舆情信息时，通过分析各个网贷平台的相关舆情以及行业的整体的情况，输出相关的参数或者具体借款人的标签；当相关信息为业务信息时，根据业务数据分析借款人各个行为的周期，提供核心的建模指标；当相关信息为借款人及其关联方信息时，通过检索借款人及其关联方的重大变更、近期公告检索内容进行自然语义的分析，补充借款人质量分析的相关的标签。

可选的或优选的，在确定借贷人的质量评价信息之前，还包括指标数据进行筛选。

可选的或优选的，基于确定的借贷人的质量评价信息，确定是否对借贷人放贷。

可选的或优选的，在对借款人及其关联方分析时，将各类信息进行情感分析，转化为对该借款人的情感偏好的指标。

可选的或优选的，在分析业务数据时，将包含金额信息的充值、提现、借款、还款、开标、流标、结标的内容转化为金额类的指标，将用户的各类的流水记录转化为行为的相关指标，将用户授权信息，作为枚举类的指标。