[发明专利]还款实时提额方法及装置在审
申请号: | 202111625238.X | 申请日: | 2021-12-28 |
公开(公告)号: | CN114298822A | 公开(公告)日: | 2022-04-08 |
发明(设计)人: | 乾春涛 | 申请(专利权)人: | 上海数禾信息科技有限公司 |
主分类号: | G06Q40/02 | 分类号: | G06Q40/02;G06Q10/06;G06K9/62 |
代理公司: | 北京知果之信知识产权代理有限公司 11541 | 代理人: | 高科 |
地址: | 200135 上海市浦东新区中国(上*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 还款 实时 方法 装置 | ||
1.一种还款实时提额方法,其特征在于,所述还款实时提额方法包括:
基于预先建立的价值数据集和预先构建的价值分类模型,在目标用户还款时实时预测用户的价值分类标签;
基于预先建立的价值数据集和预先构建的还款风险评分模型,在目标用户还款时确定用户的还款风险评分;
根据用户的价值分类标签以及用户的还款风险评分,通过预先构建的还款额度决策模型,判断是否需要调整目标用户的额度,
若是,则实时调整目标用户的额度。
2.根据权利要求1所述的还款实时提额方法,其特征在于,
所述价值数据集包括用户的还款信息、基本信息、外部资信收入信息、用户的额度使用率、借还款频次及逾期情况中至少一种;
根据所述价值数据集中各个信息定义其价值标签。
3.根据权利要求1所述的还款实时提额方法,其特征在于,所述方法还包括训练所述价值分类模型,
所述训练所述价值分类模型的方法包括:
将所述价值数据集中用户的还款信息、基本信息、外部资信收入信息、用户的额度使用率、借还款频次及逾期情况中至少一种作为价值分类模型的输入变量;
将所述价值数据集中各个信息对应的价值标签作为目标变量,训练所述价值分类模型。
4.根据权利要求1所述的还款实时提额方法,其特征在于,所述方法还包括训练所述还款风险评分模型,
所述训练所述还款风险评分模型的方法包括:
根据所述价值数据集中用户还款的借贷行为信息定义分类标签,将用户基本属性信息和借贷行为信息作为还款风险评分模型的输入变量;
将用户的还款风险评分作为目标变量,训练所述还款风险评分模型。
5.根据权利要求1所述的还款实时提额方法,其特征在于,所述通过预先构建的还款额度决策模型,判断是否需要提升目标用户的额度的方法包括:
根据用户的价值分类标签以及用户的还款风险评分,确定用户所属的价值类别;
根据用户所属的价值类别,以及用户的还款风险评分,判断用户是否处于预设调整额度范围,
若是,则根据用户对应的额度上限以及额度调整系数调整目标用户的额度。
6.一种还款实时提额装置,其特征在于,所述还款实时提额装置包括:
第一单元,用于基于预先建立的价值数据集和预先构建的价值分类模型,在目标用户还款时实时预测用户的价值分类标签;
第二单元,用于基于预先建立的价值数据集和预先构建的还款风险评分模型,在目标用户还款时确定用户的还款风险评分;
第三单元,用于根据用户的价值分类标签以及用户的还款风险评分,通过预先构建的还款额度决策模型,判断是否需要调整目标用户的额度,
若是,则实时调整目标用户的额度。
7.根据权利要求6所述的还款实时提额装置,其特征在于,
所述价值数据集包括用户的还款信息、基本信息、外部资信收入信息、用户的额度使用率、借还款频次及逾期情况中至少一种;
根据所述价值数据集中各个信息定义其价值标签。
8.根据权利要求6所述的还款实时提额装置,其特征在于,所述装置还包括第四单元,所述第四单元用于训练所述价值分类模型:
将所述价值数据集中用户的还款信息、基本信息、外部资信收入信息、用户的额度使用率、借还款频次及逾期情况中至少一种作为价值分类模型的输入变量;
将所述价值数据集中各个信息对应的价值标签作为目标变量,训练所述价值分类模型。
9.根据权利要求6所述的还款实时提额装置,其特征在于,所述装置还包括第五单元,所述第五单元用于训练所述还款风险评分模型:
根据所述价值数据集中用户还款的借贷行为信息定义分类标签,将用户基本属性信息和借贷行为信息作为还款风险评分模型的输入变量;
将用户的还款风险评分作为目标变量,训练所述还款风险评分模型。
10.根据权利要求6所述的还款实时提额装置,其特征在于,所述第三单元还用于:
根据用户的价值分类标签以及用户的还款风险评分,确定用户所属的价值类别;
根据用户所属的价值类别,以及用户的还款风险评分,判断用户是否处于预设调整额度范围,
若是,则根据用户对应的额度上限以及额度调整系数调整目标用户的额度。
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