[发明专利]贷款预测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种贷款预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待预测用户样本；

将所述待预测用户样本输入至预先训练好的贷款预测模型；

通过所述预先训练好的贷款预测模型对所述待预测用户样本进行预测，得到每个所述待预测用户样本进行贷款申请的概率，以便对用户的贷款倾向进行预测。

2.根据权利要求1所述的贷款预测方法，其特征在于，所述预先训练好的贷款预测模型的训练步骤，包括：

采集用户贷款信息；所述用户贷款信息包括静态数据和动态数据；所述静态数据包括用户个人信息；所述动态数据包括用户登录手机银行APP的用户操作数据；

对所述用户贷款信息进行数据预处理及合并处理，得到的特征集合；

基于所述特征集合对预先选择的贷款预测模型进行训练，直至验证所述贷款预测模型的模型性能符合预设指标，得到所述预先训练好的贷款预测模型。

3.根据权利要求2所述的贷款预测方法，其特征在于，所述用户操作数据至少包括登录数据和历史贷款申请数据；所述方法还包括：

确定观测点和观测表现期；

基于所述观测点和观测表现期，确定样本观测区间；

在所述样本观测区间，基于所述登录数据和所述历史贷款申请数据，确定贷款样本信息；

如果确定用户在所述样本观测区间内申请过贷款，则将所述贷款样本信息确定为正样本，反之，则确定为负样本。

4.根据权利要求2所述的贷款预测方法，其特征在于，用户贷款信息中的每种数据均对应有相应的主键；所述对所述用户贷款信息进行数据预处理及合并处理，得到的特征集合的步骤，包括：

对所述用户贷款信息进行数据探索操作；

对数据探索操作后的用户贷款信息进行数据清洗操作，以便对脏数据、缺失值和异常值进行处理；

基于所述用户贷款信息中的每种数据对应的主键将数据清洗操作后的用户贷款信息进行合并处理，以便得到合并后的用户贷款信息；

对合并后的用户贷款信息进行特征构建，得到所述特征集合。

5.根据权利要求4所述的贷款预测方法，其特征在于，所述对合并后的用户贷款信息进行特征构建，得到所述特征集合的步骤，包括：

统计用户登录手机银行APP后的点击操作信息；

对所述点击操作信息进行特征构建操作，得到所述特征集合；其中，所述特征构建操作包括特征衍生操作和特征选择操作。

6.根据权利要求5所述的贷款预测方法，其特征在于，所述对所述点击操作信息进行特征构建操作，得到所述特征集合的步骤，包括：

基于预先选择的自然语言处理模型对所述点击操作信息进行特征提取，得到衍生后得到的词向量特征；所述点击操作信息包括用户点击手机银行APP后点击的业务模块和对应的点击时刻；

基于预设的特征信息值阈值对所述衍生后的词向量特征进行特征选择，得到所述衍生后的特征集合。

7.根据权利要求6所述的贷款预测方法，其特征在于，所述预先选择的贷款预测模型包括极端梯度提升模型；所述基于所述特征集合对预先选择的贷款预测模型进行训练，直至验证所述贷款预测模型的模型性能符合预设指标的步骤，包括：

对所述特征集合进行划分，得到训练样本和验证样本；

基于所述极端梯度提升模型对所述训练样本进行拟合操作，得到拟合好的所述极端梯度提升模型；

基于拟合好的所述极端梯度提升模型对所述验证样本进行预测，直至所述预设指标符合预设的模型效果；其中，所述预设指标包括AUC指标。

8.一种贷款预测装置，其特征在于，所述装置包括：

样本获取模块，用于获取待预测用户样本；

输入模块，用于将所述待预测用户样本输入至预先训练好的贷款预测模型；

模型预测模块，用于通过所述预先训练好的贷款预测模型对所述待预测用户样本进行预测，得到每个所述待预测用户样本进行贷款申请的概率，以便对用户的贷款倾向进行预测。