[发明专利]一种信贷资质评分模型的构建方法、装置和设备

说明书

本申请实施例公开了一种信贷资质评分模型的构建方法、装置和电子设备，该方法包括：获取具有预设资质的多个用户的用户画像特征数据，所述用户画像特征数据包括多个特征指标，所述预设资质的用户为信贷资质大于或等于预设阈值的用户；基于所述多个特征指标对所述多个用户的用户画像特征数据进行聚类训练，以获取所述多个特征指标对应的聚类群组的显著度，其中，一个特征指标对应的聚类群组的数量为多个，一个所述聚类群组对应于一个显著度，所述显著度用于表征所述聚类群组包含的用户在所述多个用户中的占比；基于所述多个特征指标对应的聚类群组的显著度和所述多个特征指标对应的预设权重，构建信贷资质评分模型。

技术领域

本申请涉及计算机软件技术领域，尤其涉及一种信贷资质评分模型的构建方法、装置和电子设备。

背景技术

目前，对于有良好信用贷款记录的用户的信贷资质的认证，往往能够通过一些训练好的模型对用户进行信贷资质的认证，即可以将用户的一些信贷记录数据作为模型的输入，以输出用户的信贷资质。

然而，对于一些没有信贷记录的用户，即新用户而言，由于考核其信用贷款记录方面的数据较为匮乏，难以通过现有的模型对其信贷资质进行有效认证，此时其信贷资质的认证往往是需要依靠相关认证人员基于历史经验进行手动认证的。因此，如何快速准确地对缺乏信用记录的用户进行信贷资质的认证仍然亟待解决。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种信贷资质评分模型的构建方法、装置及电子设备，在对一些无信贷记录的准新用户进行信贷资质认证时，能够减少对相关信贷资质认证人员配合的依赖，或不依赖于相关信贷资质认证人员的配合，达到准确认证的效果。

为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：

第一方面，提出了一种信贷资质评分模型的构建方法，该方法包括：

获取具有预设资质的多个用户的用户画像特征数据，所述用户画像特征数据包括多个特征指标，所述预设资质的用户为信贷资质大于或等于预设阈值的用户；

基于所述多个特征指标对所述多个用户的用户画像特征数据进行聚类训练，以获取所述多个特征指标对应的聚类群组的显著度，其中，一个特征指标对应的聚类群组的数量为多个，一个所述聚类群组对应于一个显著度，所述显著度用于表征所述聚类群组包含的用户在所述多个用户中的占比；

基于所述多个特征指标对应的聚类群组的显著度和所述多个特征指标对应的预设权重，构建信贷资质评分模型。

第二方面，提出了一种生物特征认证识别检测装置，该装置包括：

获取单元，获取具有预设资质的多个用户的用户画像特征数据，所述用户画像特征数据包括多个特征指标，所述预设资质的用户为具有信贷资质且信贷资质大于或等于预设阈值的用户；

训练单元，基于所述多个特征指标对所述多个用户的用户画像特征数据进行聚类训练，以获取所述多个特征指标对应的聚类群组的显著度，其中，一个特征指标对应的聚类群组的数量为多个，一个所述聚类群组对应于一个显著度，所述显著度用于表征所述聚类群组包含的用户在所述多个用户中的占比；

构建单元，基于所述多个特征指标对应的聚类群组的显著度和所述多个特征指标对应的预设权重，构建信贷资质评分模型。

第三方面，提出了一种电子设备，该电子设备包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：

获取具有预设资质的多个用户的用户画像特征数据，所述用户画像特征数据包括多个特征指标，所述预设资质的用户为信贷资质大于或等于预设阈值的用户；