[发明专利]目标用户资产风险评估方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种目标用户资产风险评估方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取目标用户的多个资产关联信息，其中，所述目标用户为与资产方存在业务关系的用户；然后对所述资产关联信息进行结构化处理，得到资产关联结构化数据；再对所述资产关联结构化数据进行特征提取，得到资产关联特征数据；最后根据预设的特征样本数据集及预设的分类模型对所述资产关联特征数据进行资产风险评估，得到所述目标用户的风险评估结果。本申请实施例综合了目标用户的多个资产关联信息对目标用户资产进行风险评估，提高了资产风险评估的准确率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种目标用户资产风险评估方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着经济的发展，为了满足其自身发展的需要，个人用户或者企业用户经常由金融服务机构进行资源借贷活动，对于金融服务机构而言，用户的资源借贷活动很可能会给金融服务公司(资产方)带来风险。在还款期限届满之前，借款人财务商务状况的重大不利变化很可能影响其履约能力，从而发生呆账、坏账等风险，因此，为了降低此类风险的发生概率，资产方在借贷用户借贷业务存续期间也需要对借款用户进行风险评估。

传统的资产风险分析仍然受信息获取渠道及办理机构业务范围的制约，并未结合渠道线上化、业务信息化和资源共享化所带来的利好，仍然是各办各事，导致目前市场上大多数风险评估产品用于风险评估的信息都相对独立，无法和其他方面的信息结合判断，如果只是单纯的工商信息变更，可能只是一个只需要关注的风险，但是如果工商信息变更和经营状况变更同时发生，那就可能会变成较为重要的风险，所以现有技术中资产方对于借贷用户的资产风险评估的准确率还有待提高。

发明内容

本申请实施例提供了一种目标用户资产风险评估方法、装置、设备及存储介质，可以提高资产风险评估的准确率。

第一方面，本申请实施例提供了一种目标用户资产风险评估方法，其包括：

获取目标用户的多个资产关联信息，所述目标用户为与资产方存在业务关系的用户；

对所述资产关联信息进行结构化处理，得到资产关联结构化数据；

对所述资产关联结构化数据进行特征提取，得到资产关联特征数据；

根据预设的特征样本数据集及预设的分类模型对所述资产关联特征数据进行资产风险评估，得到所述目标用户的风险评估结果。

第二方面，本申请实施例还提供了一种目标用户资产风险评估装置，其包括：

获取单元，用于获取目标用户的多个资产关联信息，所述目标用户为与资产方存在业务关系的用户；

处理单元，用于对所述资产关联信息进行结构化处理，得到资产关联结构化数据；对所述资产关联结构化数据进行特征提取，得到资产关联特征数据；根据预设的特征样本数据集及预设的分类模型对所述资产关联特征数据进行资产风险评估，得到所述目标用户的风险评估结果。

在一些实施例中，所述预设的分类模型为KNN分类模型，所述处理单元在执行所述根据预设的特征样本数据集及预设的分类模型对所述资产关联特征数据进行资产风险评估，得到所述目标用户的风险评估结果步骤时，具体用于：

计算所述资产关联特征数据与所述特征样本数据集中各特征样本数据间的样本距离；

根据所述样本距离从所述特征样本数据集中确定预设的目标个数的目标训练特征样本；

确定各所述目标训练特征样本的候选风险类别；

将包含数量最多的所述目标训练样本的所述候选风险类别确定为目标风险类别，并将所述目标风险类别确定所述风险评估结果。

在一些实施例中，所述处理单元在执行所述根据所述样本距离从所述特征样本数据集中确定预设的目标个数的目标训练特征样本步骤时，具体用于：