[发明专利]一种业务的审批方法、装置、介质及电子设备在审
申请号: | 202011027557.6 | 申请日: | 2020-09-25 |
公开(公告)号: | CN112184417A | 公开(公告)日: | 2021-01-05 |
发明(设计)人: | 刘垚 | 申请(专利权)人: | 中国建设银行股份有限公司 |
主分类号: | G06Q40/02 | 分类号: | G06Q40/02;G06K9/62 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 100033 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 业务 审批 方法 装置 介质 电子设备 | ||
本申请实施例公开了一种业务的审批方法、装置、介质及电子设备。所述方法包括:基于用户的贷款请求信息,获取所述贷款请求信息的特征数据;使用预设风险评分模型计算所述贷款请求信息的总得分;以及,采用模型解释算法计算各特征的在预设特征类型下的分类得分;根据所述总得分以及所述分类得分,确定贷款业务的审批结果。执行本方案,可以采用模型解释得出每个特征的概率并根据特征的所属分类计算各个分类的分布情况,从而对每个客户采用总得分和分类得分的审批方式,增加了模型的学习能力,同时,还能够对特征的维度进行有效的把控。
技术领域
本申请实施例涉及信用评价技术领域,尤其涉及一种业务的审批方法、装置、介质及电子设备。
背景技术
近年来,随着经济的快速发展,人们的生活水平的逐渐提高,信用贷款已经成为各个行业,各个人员所密切关注的资金运行方式。
随着中国个人信贷业务的不断发展,信贷模型逐渐从传统线下门店模式向线上互联网模式转变。线上互联网模式与线下模式,因为逻辑不同,风控手段有不少差异。线上主要依赖各种数据把控,线下更多依赖人工把控。线上互联网模式的客户数量庞大,如果按照线下模式进行人工审核,存在人工审核无法标准化审核尺度、效率低等问题。目前线上互联网模式主要建立贷款审批模型,采用评分卡模型来自动审批。评分卡模型已经在贷款审批中进行了广泛应用,但是评分卡模型受制于其线性分类器有限的学习能力,不仅耗费庞大的人力成本用于特征工程和特征筛选工作,而且难以在高维空间准确刻画自变量和因变量的复杂关系,从而在开发周期和风控效果上均无法适应互联网上的信贷风控变化。
发明内容
本申请实施例提供一种业务的审批方法、装置、介质及电子设备,可以采用模型解释得出每个特征的概率并根据特征的所属分类计算各个分类的分布情况,从而对每个客户采用总得分和分类得分的审批方式,增加了模型的学习能力,同时,还能够对特征的维度进行有效的把控。
第一方面,本申请实施例提供了一种业务的审批方法,所述方法包括:
基于用户的贷款请求信息,获取所述贷款请求信息的特征数据;
使用预设风险评分模型计算所述贷款请求信息的总得分;以及,采用模型解释算法计算各特征的在预设特征类型下的分类得分;
根据所述总得分以及所述分类得分,确定贷款业务的审批结果。
进一步的,根据所述总得分以及所述分类得分,确定贷款业务的审批结果,包括:
根据所述总得分以及所述分类得分的分布,以及预先确定的分数分布标准,确定贷款业务的审批结果。
进一步的,使用预设风险评分模型计算所述贷款请求信息的总得分,包括:
使用预设风险评分模型计算所述贷款请求信息的违约概率;
基于所述违约概率,确定所述贷款请求信息的优势比;
将所述优势比带入分数转换公式,以得到所述贷款请求信息的总得分。
进一步的,基于所述违约概率,确定所述贷款请求信息的优势比,包括:
采用如下公式:
其中,Odds为优势比,p为违约的概率,1-p为正常的概率。
进一步的,将所述优势比带入分数转换公式,以得到所述贷款请求信息的总得分,包括:
采用如下公式:
score=A-B×lg(Odds);
其中,score为贷款请求信息的总得分,A,B为常数。
进一步的,采用模型解释算法计算各特征的在预设特征类型下的分类得分,包括:
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