[发明专利]信贷违约预警信息推送方法、设备、存储介质及程序产品

说明书

本申请提供一种信贷违约预警信息推送方法、设备、存储介质及程序产品，通过从数据库获取待预测目标在预定时间窗口内信贷相关的多维度历史数据；对多维度历史数据进行预处理获取预定时间窗口内各时刻对应的标准化的综合指标；根据预定时间窗口内各时刻对应的标准化的综合指标及LSTM模型获取未来时刻的标准化的综合指标预测值；根据未来时刻的标准化的综合指标预测值获取待预测目标未来出现信贷违约行为的预测结果，并根据预测结果向用户发送预警信息。将LSTM模型应用于信贷违约预测，减少对人工和经验依赖，基于LSTM时间序列预测特性可准确预测信贷违约行为，进而准确及时的预警，提高风险监控的准确性和风控体系的快速反应能力。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信贷违约预警信息推送方法、设备、存储介质及程序产品。

背景技术

近些年来，互联网金融的繁荣促使小微企业成为银行的重要客户类型之一，银行纷纷推出各种针对小微企业线上贷款的服务。其中，小微企业指小型企业、微型企业、家庭作坊式企业的统称，由于小微企业自身特点，使得小微企业贷款工作中面临更多且更高的风险点，因此对小微企业贷后监测预警十分重要。

传统贷后监测预警多采用规则模型，通过简单明确的规则，辅助风险决策，这种模型简单清晰，可复用性高，在数据具备的前提下实现难度低，可以建立稳定成熟的系统。

但是规则模型依赖专家经验和已发生风险的事实事先创建规则，无法及时针对新的风险模式进行自动更新，而且专注于某些关键时间节点的信用情况，忽略了连续时间段内的风险连续性和周期问题。

发明内容

本申请提供一种信贷违约预警信息推送方法、设备、存储介质及程序产品，用减少对人工分析和专家经验的依赖，提高信贷风险预警准确度，及时进行信贷违约预警信息推送，提高信贷风险监控的准确性和风控体系的快速反应能力。

第一方面，本申请提供一种信贷违约预警信息推送方法，包括：

从数据库获取待预测目标在预定时间窗口内信贷相关的多维度历史数据；其中，所述预定时间窗口为当前时刻以前第一预设时长的时间窗口；

对所述多维度历史数据进行预处理，获取所述预定时间窗口内各时刻对应的标准化的综合指标；

根据所述预定时间窗口内各时刻对应的标准化的综合指标以及预先训练的长短期记忆LSTM模型，获取未来时刻的标准化的综合指标预测值；

根据未来时刻的标准化的综合指标预测值，获取待预测目标未来出现信贷违约行为的预测结果，并根据预测结果向用户发送预警信息。

第二方面，本申请提供一种信贷违约预警信息推送设备，包括：

获取单元，用于从数据库获取待预测目标在预定时间窗口内信贷相关的多维度历史数据；其中，所述预定时间窗口为当前时刻以前第一预设时长的时间窗口；

预处理单元，用于对所述多维度历史数据进行预处理，获取所述预定时间窗口内各时刻对应的标准化的综合指标；

处理单元，用于根据所述预定时间窗口内各时刻对应的标准化的综合指标以及预先训练的长短期记忆LSTM模型，获取未来时刻的标准化的综合指标预测值；

预警单元，用于根据未来时刻的标准化的综合指标预测值，获取待预测目标未来出现信贷违约行为的预测结果，并根据预测结果向用户发送预警信息。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如第一方面所述的方法。