[发明专利]基于地理、运动与社交信息融合的个人金融信用评价方法

说明书

技术领域

本发明属于金融信息安全领域，尤其是一种基于地理、运动与社交信息融合的个人金融信用评价方法。

背景技术

“2016年第四季度中国货币政策执行报告”中提到现行的货币政策要进一步促进信贷结构优化，支持经济结构调整和转型升级。社会融资过程中征信系统的建设是当前信贷过程非常关键的一个环节，关系到宏观经济金融的稳定和微观经济主体的发展。

2016年腾讯公司公开的“一种确定信用的方法及装置”，它是基于数据源获取地理位置序列，并根据相关地理位置和对应时间得到用户一个维度以上的信用特征，然后得到用户的信用，但是腾讯公司的评价方法没有没涉及到个人行为信息。

目前相关信用数据主要获取渠道是政府官网数据、门户网站、支付平台（如用户在支付平台上的行为数据、理财情况记录等）。但是第三方征信系统获取个人隐私信息必须征求个人同意，否则涉嫌违法。

另外，当前银行的征信系统也会通过用户在互联网上的相关金融经济交易行为对用户进行信用评定（如通过支付宝、微信支付、蚂蚁花呗等平台记录的用户支付、还款、理财等记录）。但是因为目前仍有绝大部分用户不使用电子支付功能，所以相关信用数据的获取无法覆盖这类用户。

综上所述，第三方征信系统在获取个人信息数据不足的情况下，信用评价准确率较低，现阶段还缺乏多种信息融合的征信评价方法。

发明内容

本发明为解决上述问题，公布了一种基于地理、运动与社交信息相融合的个人金融信用评价方法。其包括三大模块：个人信息采集模块，个人行为异常检测模块和个人金融信用评价模块。通过综合分析用户地理信息、运动信息与社交信息的内容，推理判断用户在相关地理位置的运动习惯、行为状态，将推断结果与个人正常信息融合库进行比较，发现个人行为异常，然后对用户个人的金融信用做出评价。

本发明的方案如下：

由于通讯工具和手机应用软件的高速智能发展，每一天手机用户的基本运动量都会在手机上留有记录，有些甚至还可以在不同设备上进行数据的实时同步，如车载GPS和相关联设备（如手机、Ipad、电脑等）的数据同步。并且有些手机应用还可以记录下当天用户在哪些位置做过停留，停留了多长时间。如今一些智能运动穿戴设备（如小米手环、Apple Watch等）的出现更为数据的获得和统计提供了便利，由此也可获得用户相关的动态信息和静态位置信息。

地理信息可以分别与运动信息和社交信息融合来判断个人金融信用。

情况1：地理信息和运动信息融合：该情况可以利用大数据分析方法将不同用户群体常去的地理位置构成一个聚类，并分析其日常运动量的规律。通过用户的基本信息（如性别、职业、学历等）将不同的用户进行分类，利用大数据将不同类型的用户信息进行归纳和整理，形成不同群体所在的个人正常信息融合库，总结出不同类型的基本数据，以此作为一种正常数据的参考与对比。

基于上述数据，可以推理判断出用户每日正常的行为轨迹和基本运动量，同时也可以推理判断出用户的工作地点、家庭住址，以及用户的行为特点、运动习惯、爱好以及性格特征等。

同时，通过地理位置和运动情况所得到的相关数据也可以作为第三方征信系统验证用户自己所提供的相关个人资料的一种工具，从而也可以间接地对用户信用情况做出进一步地评价。

情况2：地理信息与社交信息融合：该情况从获取的地理位置信息中，结合在当时当地用户的手机或者其他设备中社交媒体的数据，能够更好地反映出用户在某些特定地点的个人行为习惯。与此同时，通过其在社交媒体应用中的好友信息，可以反映该用户的人脉动态，从而推理判断某个用户的个人信息以及信用情况，这就有利于征信系统对申请人的信用情况做出更全面的综合评价。

本发明的创新之处：当前第三方征信系统在获取个人信息数据不足的情况下，信用评价准确率较低，现阶段还缺乏多种信息融合的征信评价方法。本发明为解决上述问题，公布了一种基于地理、运动与社交信息融合的个人金融信用评价方法。该方法可以利用有限的个人信息，综合评价，获得较为全面的个人金融信用评价。

附图说明

图1是本发明方法的模块系统结构示意图；

图2是本发明方法具体实施结构示意图。

具体实施方式

由于互联网和智能工具的高速发展，大数据时代已经来临,银行等征信系统结合用户在互联网上的相关金融经济交易行为（如通过支付宝、微信支付、蚂蚁花呗等平台记录的用户支付、还款、理财等交易记录）对用户进行信用评定。