[发明专利]一种信贷审批风控分流方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明提出了一种信贷审批风控分流方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括如下步骤：配置区域参数、分流比例参数和打标参数；接收用户信贷申请，根据区域参数对用户所属区域进行判定，所述区域包括旧风控区域和新风控区域；对于判定为旧风控区域的用户，调用旧风控模型，获得旧风控建议结果A；对于判定为新风控区域的用户，根据分流比例参数随机抽取用户，并根据打标参数分别打标，获得打标结果；针对打标后的所有用户，同步调用新风控模型和旧风控模型，获得新风控建议结果和旧风控建议结果B；参照所述打标结果，进行决策结果判定，获得最终决策结果并返回。本发明避免了代码回退造成的用户成本损失，以及因流程阻塞造成的业务损失。

技术领域

本发明涉及计算机信息技术领域，具体而言，涉及一种信贷审批风控分流方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

目前，互联网技术在信贷业务领域的应用快速发展，国内大部分金融机构的发展重点已经从依赖物理网点经营、客户经理拓客和人工线下审批的传统经营模式转移至线上渠道流量获客、系统自动化风控审批的互联网信贷模式，互联网信贷模式对于线上风控系统建立和自主决策模型研发高度依赖，具有精确风险识别、高效信息交互的线上风控模型，极大提升了信贷业务的审批时效和风险防范能力。然而，完善的风控模型需要在生产环境经历一定时间的实践检验和学习再完善，风控决策系统也存在迭代升级。如部分中小金融机构在创新互联网信贷业务初期，由于行内系统建设能力限制，常采用外部采购风控系统加自主决策规则部署方式来完成初期的风控体系建设，在研发能力足够时，再进行风控系统的自主研发化，此外，相应的风控模型也会伴随迭代升级。

在现实的生产经营领域，金融机构将新研发的风控体系投入使用后，往往会因为系统验证和模型训练时间不足，导致新风控体系的表现反而落后于旧风控体系的情况，模型切换过程中，会同时出现系统规则误拒带来的客户流失、以及系统规则漏拒带来的资产质量下降的双向损失。此外，在系统迁移的运营初期，因为系统交互问题引发的生产问题，也会导致金融机构承受更多额外的资源损耗。部分金融机构为保障模型和系统迭代过程中的稳定运营，常常会预留更多的系统测试和演练时间，并建立严格谨慎的系统回退方案，然而这又造成了整体研发成本和试错成本的大幅上升，而且，由于模型不能快速迭代上线，其市场适应性必然要随时间推移而打折，由此引发的机会成本损失不容忽视。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供了一种信贷审批风控分流方法、装置、电子设备和存储介质。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

第一方面，本发明提供了一种信贷审批风控分流方法，包括如下步骤：配置区域参数、分流比例参数和打标参数；接收用户信贷申请，根据区域参数对用户所属区域进行判定，所述区域包括旧风控区域和新风控区域；对于判定为旧风控区域的用户，调用旧风控模型，获得旧风控建议结果A；对于判定为新风控区域的用户，根据分流比例参数随机抽取用户，并根据打标参数对抽取和未抽取的用户分别打标，获得打标结果；针对打标后的所有用户，同步调用新风控模型和旧风控模型，获得新风控建议结果和旧风控建议结果B；参照所述打标结果，对新风控建议结果、旧风控建议结果A和旧风控建议结果B进行决策结果判定，获得最终决策结果并返回。

作为优选方案，所述根据区域参数对用户所属区域进行判定，包括：获取用户信贷申请中的统一社会信用代码，解析出其行政区域代码，根据区域参数对行政区域代码进行区域判定。

作为优选方案，在调用新风控模型之前，还包括对新风控模型进行训练，所述新风控模型的训练过程包括：采用风控字段对新风控模型进行训练，获得新风控建议结果；将所述新风控建议结果与经旧风控模型同步处理后的旧风控建议结果进行对比，获得差异数据；利用实际生产数据对所述差异数据进行检测，获得准确级别；迭代循环训练，直至准确级别到达可实施级别。

作为优选方案，所述打标结果包括旧标和新标，所述分流比例参数的设置范围为0-100％，当分流比例参数设置为0时，则将判定为新风控区域的用户全部打上旧标；当分流比例参数设置为100％，则将判定为新风控区域的用户全部打上新标。