[发明专利]信用风险分类方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种信用风险分类方法、装置、计算机设备及存储介质，包括获取目标对象的基本信息中的基本信息单位，计算基本信息单位的单位贡献指标，根据基本信息单位对目标对象进行划分，得到目标对象的划分信息，根据基本信息单位和目标对象的划分信息计算证据权重矩阵，证据权重矩阵用于区分目标对象的信用风险类别，对证据权重矩阵进行数据分析，得到目标对象对应的信用风险类别。由于对目标对象的基本信息单位进行了单位贡献指标计算，并对目标对象进行划分和数据分析，从而可以更加快速准确的判断出授信风险，进而降低了人力成本。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种信用风险分类方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着社会的进步和互联网金融的发展，线上贷款的数量突飞猛进，贷款的规模不断扩大。传统技术中，贷款一般是人工审核，信贷审批人员通过面谈、电话核实、审阅申请者材料等方式对客户进行基于主观的信用风险等级的评价，给客户相应的授信额度。

传统的给客户授信额度的方式比较单一。当客户较多时，需要一一对客户的信息进行人工审核，这种给客户授信额度的方式比较繁琐，并且所需人力成本高，从而导致工作效率低、授信额度不精确。

发明内容

基于此，有必要针对上述给客户授信额度的方式比较繁琐，并且所需人力成本高，从而导致工作效率低、授信额度不精确的问题，提供一种信用风险分类方法、装置、计算机设备及存储介质。

一种信用风险分类方法，所述方法包括：

获取目标对象的基本信息中的基本信息单位；

计算所述基本信息单位的单位贡献指标；

根据所述基本信息单位对所述目标对象进行划分，得到目标对象的划分信息；

根据所述基本信息单位和所述目标对象的划分信息计算证据权重矩阵，所述证据权重矩阵用于区分所述目标对象的信用风险类别；

对所述证据权重矩阵进行数据分析，得到所述目标对象对应的信用风险类别。

在一个实施例中，所述获取目标对象的基本信息中的基本信息单位，包括：

获取目标对象的身份标识，所述身份标识对应有所述目标对象的基本信息；

将所述目标对象的基本信息划分为不同的字段，所述字段为基本信息单位；

获取所述目标对象对应的基本信息单位。

在一个实施例中，所述方法还包括：

获取所述目标对象的基本信息中的所有基本信息单位；

对于每一个基本信息单位，计算对应的单位贡献指标；

剔除含有共线性单位贡献指标的基本信息单位，得到剔除后的基本信息单位；

根据所述剔除后的基本信息单位对所述目标对象进行划分，得到目标对象的划分信息；

根据所述剔除后的基本信息单位和所述目标对象的划分信息计算证据权重矩阵，所述证据权重矩阵用于区分所述目标对象的信用风险类别。

在一个实施例中，所述根据所述剔除后的基本信息单位对所述目标对象进行划分，得到目标对象的划分信息，包括：

计算所述目标对象的基本信息单位对应的批核率和逾期率；

根据所述批核率和逾期率对所述目标对象进行分类，得到所述目标对象的类别；

获取所述目标对象的类别，得到目标对象的划分信息。

在一个实施例中，所述根据所述基本信息单位和所述目标对象的划分信息计算证据权重矩阵，包括：