[发明专利]互联网金融小微贷款的信用风险识别方法及装置在审
| 申请号： | 201711270176.9 | 申请日： | 2017-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN107798600A | 公开（公告）日： | 2018-03-13 |
| 发明（设计）人： | 涂志云;周颖;任伟;李青锋 | 申请（专利权）人： | 深圳信用宝金融服务有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02 |
| 代理公司： | 深圳市中科创为专利代理有限公司44384 | 代理人： | 谭雪婷,高早红 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种互联网金融小微贷款的信用风险识别方法及装置，所述方法包括以下步骤获取用户信用数据；根据用户的借款行为来划分用户样本；通过获取的用户信用数据以及划分的用户样本得到一个原始的数据集；将数据集分为训练集和测试集，在训练集上实现特征工程，然后将这些操作还原到测试集上，利用在测试集上的效果来衡量最终的表现；根据实际情况选择算法，算法包括逻辑回归模型和xgboost两种信用评分模型；信用评分模型根据用户信息对用户进行信用评分。本发明用户授信审核速度快，人力成本低；其从大数据和机器学习的角度来对用户进行授信审核，具备科学性，同时随着数据的积累，模型能够不断的迭代升级，其评分准确性高。 | ||
| 搜索关键词： | 互联网 金融 贷款 信用风险 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种互联网金融小微贷款的信用风险识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)获取用户信用数据；2)根据用户的借款行为来划分用户样本；3)通过获取的用户信用数据以及划分的用户样本得到一个原始的数据集；4)将数据集分为训练集和测试集，在训练集上实现特征工程，然后将这些操作还原到测试集上，利用在测试集上的效果来衡量最终的表现；5)根据实际情况选择算法，算法包括逻辑回归模型和xgboost两种信用评分模型；6)信用评分模型根据用户信息对用户进行信用评分。
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