[发明专利]一种信用风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质在审
申请号: | 202011134274.1 | 申请日: | 2020-10-21 |
公开(公告)号: | CN112348663A | 公开(公告)日: | 2021-02-09 |
发明(设计)人: | 赵豫陕;顾晓雪;张日;李双秀;陈娇娇 | 申请(专利权)人: | 深圳乐信软件技术有限公司 |
主分类号: | G06Q40/02 | 分类号: | G06Q40/02;G06N3/04 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 潘登 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 信用风险 评估 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种信用风险评估方法,其特征在于,包括:
获取移动终端中应用程序的安装列表;
根据所述安装列表中各个所述应用程序的名称生成名称序列;
将所述名称序列输入预先训练的神经网络模型,以获得每个所述应用程序的名称对应的目标向量;
根据各个所述目标向量确定用户的特征向量;
将所述特征向量输入预设风控模型,并根据所述预设风控模型输出的预测结果对用户的信用风险进行评估。
2.根据权利要求1所述的信用风险评估方法,其特征在于,在所述将所述特征向量输入预设风控模型,并根据所述预设风控模型输出的预测结果对用户的信用风险进行评估之前,还包括:
获取特征向量样本;
根据所述特征向量样本以及对应用户的逾期表现构建所述预设风控模型。
3.根据权利要求1所述的信用风险评估方法,其特征在于,在所述获取移动终端中应用程序的安装列表之前,还包括:
向用户请求所述安装列表的读取权限。
4.根据权利要求3所述的信用风险评估方法,其特征在于,所述向用户请求所述安装列表的读取权限,包括:
若用户进入用于贷款的目标应用程序,则在移动终端的界面上生成弹窗,以向用户请求所述安装列表的读取权限。
5.根据权利要求1所述的信用风险评估方法,其特征在于,所述根据所述安装列表中各个所述应用程序的名称生成名称序列,包括:
将所述安装列表中各个所述应用程序的名称进行排序;
将排序后的名称进行拼接,以获得所述名称序列。
6.根据权利要求1所述的信用风险评估方法,其特征在于,所述根据各个所述目标向量确定用户的特征向量,包括:
将各个所述目标向量的每一维度进行加和求平均,以获得所述特征向量。
7.根据权利要求2所述的信用风险评估方法,其特征在于,所述根据所述特征向量样本以及对应用户的逾期表现构建所述预设风控模型,包括:
将用户的逾期表现作为标签与对应的所述特征向量样本进行拼接,以获得样本数据集;
基于XGBoost模型,根据所述样本数据集构建所述预设风控模型。
8.一种信用风险评估装置,其特征在于,包括:
安装列表获取模块,用于获取移动终端中应用程序的安装列表;
名称序列生成模块,用于根据所述安装列表中各个所述应用程序的名称生成名称序列;
目标向量获得模块,用于将所述名称序列输入预先训练的神经网络模型,以获得每个所述应用程序的名称对应的目标向量;
特征向量确定模块,用于根据各个所述目标向量确定用户的特征向量;
信用风险评估模块,用于将所述特征向量输入预设风控模型,并根据所述预设风控模型输出的预测结果对用户的信用风险进行评估。
9.一种计算机设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的信用风险评估方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的信用风险评估方法。
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