[发明专利]一种基于大数据的信用额度分享方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种基于大数据的信用额度分享方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于申请人的额度申请指令，获取所述申请人的用户数据及申请额度；

基于所述用户数据计算第一综合信用评分；

使用长短期记忆网络模型基于所述用户数据及所述第一综合信用评分计算风险评分；

在确定所述风险评分大于预设风险评分阈值时，构建所述申请人的社交网络图谱；

基于所述社交网络图谱确定多个目标额度分享用户；

向所述多个目标额度分享用户发送额度分享申请。

2.如权利要求1所述的基于大数据的信用额度分享方法，其特征在于，所述用户数据包括基础数据、额度使用数据、历史信用数据、第三方信用评分数据、用户社交数据，所述基于所述用户数据计算第一综合信用评分包括：

基于所述基础数据计算用户画像；

基于所述额度使用数据预测用户消费能力；

基于所述历史信用数据预测用户履约能力；

根据所述用户画像、所述用户消费能力、所述用户履约能力、所述第三方信用评分数据及所述用户社交数据计算所述第一综合信用评分。

3.如权利要求2所述的基于大数据的信用额度分享方法，其特征在于，所述基于所述基础数据计算用户画像包括：

获取所述基础数据中第一数据标签对应的第一数据及第二数据标签对应的第二数据；

使用预训练模型提取所述第一数据的第一特征向量及提取所述第二数据的第二特征向量；

根据所述第一特征向量及对应的第一权重、所述第二特征向量及对应的第二权重计算用户画像。

4.如权利要求2所述的基于大数据的信用额度分享方法，其特征在于，所述基于所述额度使用数据预测用户消费能力包括：

基于所述额度使用数据计算使用习惯、使用频次、额度使用率和额度透支率；

根据所述使用习惯、所述使用频次、所述额度使用率和所述额度透支率构建用户行为偏好向量；

使用训练完成的消费能力预测模型基于所述用户行为偏好向量预测用户消费能力。

5.如权利要求2所述的基于大数据的信用额度分享方法，其特征在于，所述基于所述历史信用数据预测用户履约能力包括：

获取所述历史信用数据中的履约日期及信用卡负债；

对所述履约日期进行第一分箱处理得到分箱日期；

对所述信用卡负债进行第二分箱处理得到分箱负债；

拼接所述分箱日期及所述分箱负债得到用户履约向量；

使用训练完成的履约能力预测模型基于所述用户履约向量预测用户履约能力。

6.如权利要求2所述的基于大数据的信用额度分享方法，其特征在于，所述第三方信用评分数据的计算过程包括：

接收多个预设数据服务结构发送的所述申请人的信用评分数据；

根据所述预设数据服务机构的发送时间分配评分权重；

根据所述信用评分数据及对应的评分权重计算得到所述第三方信用评分数据。

7.如权利要求1所述的基于大数据的信用额度分享方法，其特征在于，所述构建所述申请人的社交网络图谱包括：

获取所述申请人的多个联系人；

计算所述申请人与每个联系人的社交关联度；

以所述申请人为社交网络图谱中的中心节点，以所述联系人为网络节点，以所述社交关联度为所述中心节点与对应的网络节点之间的边的权重，构建社交网络图谱。

8.如权利要求7所述的基于大数据的信用额度分享方法，其特征在于，所述计算所述申请人与每个联系人的社交关联度包括：

计算所述申请人和每个联系人的社交频率及社交时间；

提取所述社交频率和所述社交时间构建社交特征向量；

使用社交关联度计算模型基于所述社交特征向量计算所述申请人与每个联系人的社交关联度。