[发明专利]一种基于云端信用决策的用户风险预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于云端信用决策的用户风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集目标用户的基本数据；

对所述基本数据进行加工衍生变量处理，获取处理结果；

利用预设多维度数据信息对所述处理结果中基本数据的多个变量进行风险评估；

根据风险评估结果生成风险控制决策；

在采集目标用户的基本数据之前，所述方法还包括：

获取目标用户在信贷机构的唯一编号和目标用户的身份信息；

基于所述唯一编号确定目标客户办理的信贷产品编码；

根据所述信贷产品编码调取目标客户办理的信贷产品的基础信息；

将所述目标用户在信贷机构的唯一编号、目标用户的身份信息和目标客户办理的信贷产品编码以及目标客户办理的信贷产品的基础信息确认为目标用户的用户信息；

采集目标用户的基本数据，包括：

基于所述目标用户的用户信息中目标客户办理的信贷产品的基础信息确定目标客户办理的信贷产品的关联数据；

从所述关联数据中采集目标用户的调用数据；

获取所述调用数据的数据特征，根据所述数据特征对接相应的三方征信平台调取目标用户的征信相关特征变量；

将所述征信相关特征变量进行整合、加密和存储到预设文件中以生成目标用户的基本数据；

获取所述调用数据的数据特征，根据所述数据特征对接相应的三方征信平台调取目标用户的征信相关特征变量，具体为：

对所述调用数据进行数据属性识别，根据识别结果获取调用数据的增益指标；

根据所述增益指标进行信息扩展，获得其对应的扩展信息表；

提取所述调用数据的基础数据；

将所述扩展信息表和所述基础数据进行组合处理，将处理后的数据作为建模样本数据；

利用所述建模样本数据进行建模，获取所述调用数据对应的数据特征识别模型；

通过所述数据特征识别模型识别出调用数据对应的数据特征；

获取所述数据特征相关的多个征信描述特征；

根据所述多个征信描述特征调取出每个征信描述特征的多个关联征信参数变量；

利用预设离散变量分析方式分析出数据特征与每个关联征信参数变量的相关系数；

选择相关系数大于等于预设阈值的目标关联征信参数变量；

获取每个目标关联征信参数变量对应的参数特征；

从相应的三方征信平台上调取参数特征对应的征信变量作为目标用户的征信相关特征变量。

2.根据权利要求1所述基于云端信用决策的用户风险预测方法，其特征在于，所述对所述基本数据进行加工衍生变量处理，获取处理结果，包括：

确定所述基本数据的数据类型，根据所述数据类型确定对于基本数据的变量加工功能；

对所述基本数据进行拆分，获得多维度拆分数据；

基于所述变量加工功能与所述多维度拆分数据的关联性为每个维度的拆分数据选择目标变量加工功能；

利用每个维度的拆分数据选择目标变量加工功能对所述基本数据进行加工衍生变量处理，获取处理结果。

3.根据权利要求1所述基于云端信用决策的用户风险预测方法，其特征在于，所述利用预设多维度数据信息对所述处理结果中基本数据的多个变量进行风险评估，包括：

基于所述预设多维度数据信息的评估规则获取多个合格指标；

确定每个合格指标的属性特征，基于所述属性特征对所述基本数据的多个变量进行风险要素评估，获取评估结果；

根据所述评估结果构建基本数据的风险要素集；

基于所述风险要素集中每个风险要素的相关特征在基本数据中的数据分布确定该风险要素的权重值，将每个风险要素的权重值与风险要素集中的该风险要素进行关联。