[发明专利]逾期风险的检测方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请涉及数据管理领域，揭示了一种逾期风险的检测方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：获取用户的资料信息；识别所述资料信息，获取所述资料信息的特征指标及行为数据；根据所述特征指标构建所述用户的用户画像，并根据所述用户画像进行分群以获取分群集；根据所述分群集确定所述用户的第一逾期风险系数；根据所述行为数据计算所述用户的第二逾期风险系数；根据所述第一逾期风险系数与所述第二逾期风险系数确定所述用户的逾期风险值。本申请能够实时监测用户的逾期风险，提高逾期风险的检测的时效性与准确性。

技术领域

本申请涉及数据管理领域，特别是涉及到一种逾期风险的检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在金融贷款行业来说，其中重要的一环就是对于已经放款的客户如何做到精准把控，即监控、分析已放款的客户是否能按时在还款日还款，而目前的逾期风险预测系统中，只能通过客户在申请贷款时所填写的信息和历史还款数据去预测是否有逾期的风险，这种预测往往是片面的不能覆盖客户的所有账单日的逾期风险，即目前的逾期风险的计算时效性低、准确性低。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种逾期风险的检测方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决目前逾期风险的计算时效性低、准确性低的问题。

为了实现上述发明目的，本申请提出一种逾期风险的检测方法，包括：

获取用户的资料信息；

识别所述资料信息，获取所述资料信息的特征指标及行为数据；

根据所述特征指标构建所述用户的用户画像，并根据所述用户画像进行分群以获取分群集；

根据所述分群集确定所述用户的第一逾期风险系数；

根据所述行为数据计算所述用户的第二逾期风险系数；

根据所述第一逾期风险系数与所述第二逾期风险系数确定所述用户的逾期风险值。

进一步地，所述识别所述资料信息，获取所述资料信息的特征指标及行为数据，包括：

识别所述资料信息并对所述资料信息进行分割，获取所述资料信息的特征指标的第一内容范围及行为数据的第二内容范围；

识别所述第一内容范围内的内容信息，获取所述资料信息包含的特征指标；以及识别所述第二内容范围内的内容信息，获取所述资料信息包含的行为数据。

进一步地，所述识别所述第一内容范围内的内容信息，获取所述资料信息包含的特征指标，包括：

获取历史采集的特征指标数据，将所述特征指标数据转化为特征先验知识数据；

将所述特征先验知识数据添加至自然语言识别算法，得到具有特征先验知识数据的自然语言处理算法；

根据具有特征先验知识数据的自然语言识别算法识别所述第一内容范围内的内容信息，获取所述资料信息包含的特征指标；

所述识别所述第二内容范围内的内容信息，获取所述资料信息包含的行为数据，包括：

获取历史采集的行为类型数据，将所述行为类型数据转化为行为先验知识数据；

将所述行为先验知识数据添加至自然语言识别算法，得到具有行为先验知识数据的自然语言处理算法；

根据具有行为先验知识数据的自然语言识别算法识别所述第二内容范围内的内容信息，获取所述资料信息包含的行为数据。

进一步地，所述根据所述行为数据计算所述用户的第二逾期风险系数，包括：

获取预配置的风险计算规则；

提取所述风险计算规则中风险因子；