[发明专利]一种信用决策数据优化提取系统及方法

说明书

本申请公开了一种信用决策数据优化提取系统及方法，系统包括：用户管理模块，用于对决策优化用户接入的相应决策账号信息进行决策优化管理，将对应的决策优化用户数据进行收集；决策数据总览模块，用于查看决策优化用户数据并将其转化形成第一决策数据集、第二决策数据集的相关信息数据；决策日志获取模块，用于将收集的第一、第二决策数据集的决策数据抽取日志信息并查看其运行情况，并通过筛选对日志信息进行降噪处理；决策数据优化模块，用于通过决策数据编辑功能，允许决策优化用户创建或编辑第一、第二决策数据集，并且对编辑完成的第一、第二决策数据集的有效程度进行优化。本申请能够对信用决策数据进行优化，提高信用决策数据的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种信用决策数据优化提取系统及方法。

背景技术

伴随着互联网金融大潮，各类业务爆发式增长，面对个人信用体系不完善、恶意骗贷、坏账和逾期、债务收回成本较高等诸多挑战，信用决策始终是业务的重中之重。然而信用决策系统搭建成本高、信用决策专业人才严重紧缺、人工审核效率低下、流程繁琐，信用决策规则组件不能自由组合配置等诸多难题，如何实现智能高效的审批成为了越来越多的信用决策人关心的问题。

随着行业环境不断变化,特别是欺诈团伙逐渐呈现集团化、规模化、专业化等特点,需要信用决策体系不断迭代,这要求引擎设计上提高操作灵活性,增强其对业务复杂度的适应能力。

因此，信用决策应把握规则的有效性，需要快速迭代，因为用户时刻在发生变化，之前定的规则是否有效需要经常去关注、测试和修改。

传统的信用决策决策是写在代码里的，由于信用决策规则需要不断迭代和优化，在进行信用决策规则的迭代和优化时，往往是信用决策人员首先编写规则，然后由IT人员在后台针对信用决策人员编写的规则进行代码的迭代和验证，这种通过IT人员将规则开发进系统的方式需要连接大量内部数据，数据集成复杂，使得IT人员不堪重负，耗时耗力，且迭代周期长，系统灵活性和适应性差。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种信用决策数据优化提取系统及方法，该系统能够对信用决策数据进行优化，提高信用决策数据的准确性。所有的决策数据集的设计全部可以通过鼠标点击实现复杂的业务规则定义，没有任何编程经验的业务人员也可以轻松上手完成复杂业务规则的定义，策略调整之后实时生效，无需重新编译和上线。

为了实现本申请的上述目的，根据本申请的一个方面，本申请提供了一种信用决策数据优化提取系统，该系统包括：

用户管理模块，用于对决策优化用户接入的相应决策账号信息进行决策优化管理，将对应的决策优化用户数据进行收集；

决策数据总览模块，用于查看决策优化用户数据并将其转化形成第一决策数据集、第二决策数据集的相关信息数据；

决策日志获取模块，用于将收集的第一、第二决策数据集的决策数据抽取日志信息，查看第一、第二决策数据集的日志信息运行情况，并通过筛选对日志信息进行降噪处理；

决策数据优化模块，用于通过决策数据编辑功能，允许决策优化用户创建或编辑第一、第二决策数据集，并且对编辑完成的第一、第二决策数据集的有效程度进行优化。

优选地，所述决策数据总览模块包括：

数据预处理单元：用于将调用的决策优化用户数据获取的原始数据在经过第三方的数据接口数据的补充，以及特征提取脚本的计算与格式化规整以后，转换成特征变量列表数据，形成第一决策数据集；

数据集生成单元：用于根据第一决策数据集的变量列表建立第二决策数据集；

数据集测试单元：用于将决策优化用户数据获取的原始数据形成第一决策数据集和第二决策数据集进行测试，并将测试得到输出数据返还至数据预处理单元，其中，所述第二决策数据集用于将多个决策规则数据集按照预设的顺序进行排列。