[发明专利]用于房屋抵押的信息处理方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202210731383.4 | 申请日: | 2022-06-24 |
公开(公告)号: | CN115082202A | 公开(公告)日: | 2022-09-20 |
发明(设计)人: | 李书生;钱凯 | 申请(专利权)人: | 平安银行股份有限公司 |
主分类号: | G06Q40/02 | 分类号: | G06Q40/02;G06Q50/16;G06V10/762;G06V20/00 |
代理公司: | 深圳紫藤知识产权代理有限公司 44570 | 代理人: | 方艳丽 |
地址: | 518000 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 房屋 抵押 信息处理 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种用于房屋抵押的信息处理方法,其特征在于,包括:
获取待抵押房屋的房屋信息;
根据所述房屋信息确定所述待抵押房屋的房屋特征;
调用训练好的风险评估模型对所述房屋特征进行风险评估,得到所述待抵押房屋的第一风险系数;
基于所述第一风险系数确定所述待抵押房屋对应的贷款额度。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待抵押房屋的房屋信息,包括:
通过摄像装置和定位装置获取待抵押房屋的第一房屋影像数据和第一位置信息。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述房屋信息确定所述待抵押房屋的房屋特征,包括:
从所述第一房屋影像数据中提取出所述待抵押房屋中可使用的第一内部结构影像和影响所述待抵押房屋的第一外部因素影像,从所述第一位置信息中提取出所述待抵押房屋所处的第一地段信息;
根据所述待抵押房屋的所述第一内部结构影像、所述第一外部因素影像以及所述第一地段信息,确定所述待抵押房屋的第一内部结构特征、第一外部因素特征以及第一地段特征。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述调用训练好的风险评估模型对所述房屋特征进行风险评估,得到所述待抵押房屋的第一风险系数的步骤之前,所述方法还包括:
获取所述待抵押房屋的多个相邻房屋的第二房屋影像数据对应的第二内部结构特征和第二外部因素特征、第二位置信息对应的第二地段特征,以及第二风险系数;
将所述第二内部结构特征、所述第二外部因素特征、所述第二地段特征以及所述第二风险系数作为训练样本数据,对待训练的风险评估模型进行训练;
基于目标损失函数进行模型参数的优化直至所述风险评估模型收敛,得到训练好的风险评估模型;
其中,所述第二风险系数与所述相邻房屋的出售额成反比。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述获取与所述待抵押房屋相邻的多个相邻房屋的第二房屋影像数据对应的第二内部结构特征和第二外部因素特征、第二位置信息对应的第二地段特征,以及第二风险系数的步骤之前,所述方法还包括:
根据所述待抵押房屋的第一地段特征,确定以所述待抵押房屋为中心的预设范围内的多个房屋;
根据所述待抵押房屋的第一内部结构特征、第一外部因素特征对所述多个房屋进行聚类,并将与所述待抵押房屋相同类别的房屋确定为所述待抵押房屋的相邻房屋。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述待抵押房屋的第一内部结构特征、第一外部因素特征对所述多个房屋进行聚类,包括:
将所述多个房屋的内部结构特征、外部因素特征输入至训练好的聚类模型,以得到所述多个房屋对应的类别。
7.如权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一风险系数确定所述待抵押房屋对应的贷款额度,包括:
将所述第一风险系数输入至训练好的贷款额度确定模型,以得到所述待抵押房屋对于的贷款额度;
其中,所述训练好的贷款额度确定模型是采用所述待抵押房屋的相邻房屋对应的风险系数和出售额作为训练样本集进行训练得到。
8.一种用于房屋抵押的信息处理装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取待抵押房屋的房屋信息;
第一确定模块,用于根据所述房屋信息确定所述待抵押房屋的房屋特征;
风险评估模块,用于调用训练好的风险评估模型对所述房屋特征进行风险评估,得到所述待抵押房屋的第一风险系数;
第二确定模块,用于基于所述第一风险系数确定所述待抵押房屋对应的贷款额度。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法中的步骤。
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