[发明专利]逾期预测方法、装置、设备、介质及产品

说明书

本申请提供一种逾期预测方法、装置、设备、介质及产品，应用于人工智能领域和金融领域，也可以应用于除人工智能领域和金融领域之外的任意领域。该逾期预测装置包括：响应于针对目标用户的逾期预测请求，获得目标用户的待预测金融信息；待预测金融信息包括金融属性对应的金融数据；对金融属性进行属性扩展处理，获得金融属性对应的时段属性；根据金融属性和金融属性对应的时段属性，确定目标金融属性；基于目标金融属性，确定待预测金融信息对应的目标金融数据；将目标金融数据输入训练获得的目标预测模型，获得目标用户的逾期预测结果。本申请的方法，提高了用户的逾期预测准确度。

技术领域

本申请涉及人工智能领域和金融领域，尤其涉及一种逾期预测方法、装置、设备、介质及产品。

背景技术

随着互联网金融技术的迅速发展，用户的贷款途径越来越多，为了降低金融风险，及时对用户的还款状况进行预测是目前一种较为常见的人工智能的应用领域。

相关技术中，首先可以基于用户的流水、存款等信息进行还款特征提取，然后利用统计学算法或者机器学习算法对用户的还款特征进行逾期结果预测，获得预测结果。预测结果可以包括逾期或者不逾期。但是，上述方案中逾期预测的准确度并不高，如何进行准确的逾期预测是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供一种预测模型训练、逾期预测方法、装置、设备、介质及产品，用以解决对用户的逾期预测的准确度并不高的技术问题。

第一方面，本申请提供一种逾期预测方法，包括：

响应于针对目标用户的逾期预测请求，获得目标用户的待预测金融信息；待预测金融信息包括金融属性对应的金融数据；

对金融属性进行属性扩展处理，获得金融属性对应的时段属性；

根据金融属性和金融属性对应的时段属性，确定目标金融属性；

基于目标金融属性，确定待预测金融信息对应的目标金融数据；

将目标金融数据输入训练获得的目标预测模型，获得目标用户的逾期预测结果。

第二方面，本申请提供一种逾期预测装置，包括：

请求响应单元，用于响应于针对目标用户的逾期预测请求，获得目标用户的待预测金融信息；待预测金融信息包括金融属性对应的金融数据；

属性扩展单元，用于对金融属性进行属性扩展处理，获得金融属性对应的时段属性；

属性确定单元，用于根据金融属性和金融属性对应的时段属性，确定目标金融属性；

信息确定单元，用于基于目标金融属性，确定待预测金融信息对应的目标金融数据；

结果预测单元，用于将目标金融数据输入训练获得的目标预测模型，获得目标用户的逾期预测结果。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器，以及与处理器通信连接的存储器；

存储器存储计算机执行指令；

处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以实现如第一方面的逾期预测方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面的逾期预测方法。

第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面的逾期预测方法。