[发明专利]一种应用于智慧银行的用户贷款风险预测方法在审
| 申请号： | 201910832603.0 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110751548A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 王红娟;马宁;李志东 | 申请（专利权）人： | 浪潮金融信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06F17/18 |
| 代理公司： | 11638 北京权智天下知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 王新爱 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种应用于智慧银行的用户贷款风险预测方法，包括如下步骤，步骤100，获取银行用户历史行为数据；步骤101，对用户的历史行为数据预处理，清洗用户属性；步骤102，基于xgboost模型做特征选择，保留前n个特征；步骤103，建立Random Forest、GBDT、XGBOOST、LightGBM四个模型；步骤104，步骤103执行完毕之后，得到4个模型W1、W2、W3、W4；步骤105，根据用户历史行为数据对用户未来出现逾期的可能性做出预测；步骤106，输出用户逾期还款的可能性；本发明应用于智慧银行借贷风险预警平台中，此平台坚决摒弃“重贷轻管”的管理理念，提高贷后管理工作效率，把握关键风险点，提升风险识别前瞻性，提高风险化解能力。 | ||
| 搜索关键词： | 历史行为数据 用户历史行为数据 预处理 风险识别 风险预测 风险预警 工作效率 管理理念 特征选择 银行借贷 银行用户 用户属性 应用 清洗 输出 化解 预测 保留 银行 管理 | ||
【主权项】：
1.一种应用于智慧银行的用户贷款风险预测方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤100，获取银行用户历史行为数据，线上数据以及线下数据；步骤101，对用户的历史行为数据预处理，清洗用户属性，通过工程化操作构建出包括基础特征、时序特征、业务特征、组合特征、离散特征以及其他数百维特征；步骤102，采用学习过程和特征选择过程是同时进行的方法，基于xgboost模型做特征选择，保留前n个特征；步骤103，建立RandomForest、GBDT、XGBOOST、LightGBM四个模型，每个模型随机地将原始数据切分为5个互不相交且大小相同的子集，每次挑选其中的一份作为验证集，剩下的4份作为训练集，这样每一个子集都有机会作为训练集；步骤104，步骤103执行完毕之后，得到4个模型W1、W2、W3、W4；步骤105，根据用户历史行为数据对用户未来出现逾期的可能性做出预测；步骤106，输出用户逾期还款的可能性。/n
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