[发明专利]用于信用风险预测的方法、计算设备和存储介质在审
申请号: | 202211564406.3 | 申请日: | 2022-12-07 |
公开(公告)号: | CN116188135A | 公开(公告)日: | 2023-05-30 |
发明(设计)人: | 陈光友;沈万里 | 申请(专利权)人: | 中国建设银行股份有限公司上海市分行 |
主分类号: | G06Q40/03 | 分类号: | G06Q40/03;G06F18/24;G06N3/006 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 孙静雯 |
地址: | 200120 上*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 信用风险 预测 方法 计算 设备 存储 介质 | ||
本公开的实施例涉及一种用于信用风险预测的方法、计算设备和存储介质。该方法包括针对目标用户集的信用风险预测请求,从至少一个渠道获取目标用户集中的每个目标用户的信用风险数据,以便生成目标用户集对应的信用风险数据集;基于信用风险数据集,提取多个与用户履约能力相关的特征,以便生成关于用户信用风险的输入数据;基于所生成的输入数据,经由多样本训练后的信用风险预测模型提取输入数据的特征,以便生成目标用户集中每个用户的信用风险预测结果;以及基于每个用户的信用风险预测结果,对目标用户集中的所有用户进行分类,以便生成每个目标用户的信用风险类型。由此,能够对个人用户的信用风险进行精准地监测。
技术领域
本公开的实施例总体涉及风险管理领域,并且更具体地涉及一种用于信用风险预测的方法、计算设备和存储介质。
背景技术
随着信贷产业的发展和人工智能技术的兴起,各大金融机构信贷数据量呈爆炸式上升。信用风险作为商业银行面临的首要风险。如何精确高效地监测信用风险,并针对性的加强信用风险管理,对商业银行的健康持续发展有重要意义。
传统的信用风险的计量方法主要有例如专家经验法和统计模型法;然而当面对新增加的客户特征数据时,传统的计量方法在进行客户风险评级时耗费成本较高,且无法及时、精确地监测信用风险。尤其是在面对个人客户时,由于个人客户信用风险具有规模小、数量多的特点,导致传统的信用风险计量方法无法跟上需求。
综上,传统的用于信用风险预测的方式不足之处在于:难以及时对个人用户的信用风险进行精准地监测,以及耗费成本较高。
发明内容
针对上述问题,本公开提供了一种用于信用风险预测的方法、计算设备和存储介质,对个人用户的信用风险进行精准且及时地监测。
根据本公开的第一方面,提供了一种用于信用风险预测的方法,包括:响应于针对目标用户集的信用风险预测请求,从至少一个渠道获取目标用户集中的每个目标用户的信用风险数据,以便生成目标用户集对应的信用风险数据集;基于信用风险数据集,提取多个与用户履约能力相关的特征,以便生成关于用户信用风险的输入数据;基于所生成的输入数据,经由多样本训练后的信用风险预测模型提取输入数据的特征,以便生成目标用户集中每个用户的信用风险预测结果;以及基于每个用户的信用风险预测结果,对目标用户集中的所有用户进行分类,以便生成每个目标用户的信用风险类型。
在一些实施例中,目标用户集对应的信用风险数据集中至少包括以下多个:个人用户的收入信息、资产信息、年龄信息、职业信息、居住地信息、工作地信息和历史信用记录。
在一些实施例中,信用风险预测结果至少包括守约和违约;对目标用户集中的所有用户进行分类,至少包括将每一个目标用户分为:守约风险类型或违约风险类型。
在一些实施例中,用于信用风险预测的方法还包括:基于属于守约风险类型的目标用户的信用风险数据生成更新后的输入数据,经由更新参数后的多样本训练后的信用风险预测模型提取更新后的输入数据的特征,以便生成与属于守约风险类型的每一个目标用户相关联的信用风险预测结果;以及基于与属于守约风险类型的每一个目标用户相关联的信用风险预测结果,对属于守约风险类型的所有目标用户按照风险等级进行分类。
在一些实施例中,用于信用风险预测的方法还包括:基于按照风险等级分类后的、属于第二风险等级的目标用户的信用风险数据生成再次更新后的输入数据,经由再次更新参数后的多样本训练后的信用风险预测模型提取再次更新后的输入数据的特征,以便生成属于第二风险等级的每个目标用户的信用风险预测结果,第二风险的风险高于第一风险的风险;基于属于第二风险等级的每一个目标用户的信用风险预测结果,对属于第二风险等级的所有目标用户按照风险等级进行再次分类;以及基于预定分类次数阈值,对属于守约风险类型的目标用户进行多次分类,以便将属于守约风险类型的所有目标用户按风险等级从高到低划分为n个风险等级,n为大于或者等于2的自然数。
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