[发明专利]一种信货条件信用风险智能分析评估方法及系统

说明书

本发明公开了一种信货条件信用风险智能分析评估方法，包括以下步骤：获取用户的信贷请求；根据信贷请求中的信贷产品信息获取对应的用户信贷待评估信息；采用预设的特征分析模型对用户信贷待评估信息进行特征分析，生成用户属性特征信息；根据用户属性特征信息以及用户信贷待评估信息中的资产信息和信用信息生成用户资产走向信息和用户信用走向信息；根据用户属性特征信息、用户资产走向信息和用户信用走向信息采用预设的风险评估模型对用户信贷风险进行评估，生成用户信贷风险评估信息。本发明还公开了一种信货条件信用风险智能分析评估系统。本发明可根据不同信贷产品对信贷人员的不同信贷条件进行精准评估，提高评估效率。

技术领域

本发明涉及信贷风险评估技术领域，具体而言，涉及一种信货条件信用风险智能分析评估方法及系统。

背景技术

信贷是指以偿还和付息为条件的价值运动形式，通常包括银行存款、贷款等信用活动，贷款的产生必然伴随着风险，在还款期限届满之前，贷款人财务状况的重大变化很可能影响其履约能力，在发展个人信贷业务的过程中，可能会出现各种各样的风险问题，例如，个人没有继续还款的能力不能正常还款，抵押不能变现，质押不能实现，保证虚置，以及担保无效等问题，从而发生呆账、坏账等风险，银行需要承受巨大的风险。

目前，通常根据贷款人的个人信息、价值数据和征信数据等对贷款人的信贷风险进行评估，现有技术中都是笼统的对贷款人的各种信息进行评估，无法根据不同信贷产品精准有效的对特定的数据进行分析，导致评估资源消耗过大，评估效率低，评估结果不准确。

发明内容

为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种信货条件信用风险智能分析评估方法及系统，可根据不同信贷产品对信贷人员的不同信贷条件进行精准评估，提高评估效率，对信贷风险进行有效把控。

本发明的实施例是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供一种信货条件信用风险智能分析评估方法，包括以下步骤：

获取用户的信贷请求；

根据信贷请求中的信贷产品信息获取对应的用户信贷待评估信息；

采用预设的特征分析模型对用户信贷待评估信息进行特征分析，生成用户属性特征信息；

根据用户属性特征信息以及用户信贷待评估信息中的资产信息和信用信息生成用户资产走向信息和用户信用走向信息；

根据用户属性特征信息、用户资产走向信息和用户信用走向信息采用预设的风险评估模型对用户信贷风险进行评估，生成用户信贷风险评估信息。

当有用户需要进行信贷时，发送一个信贷请求，该信贷请求包括用户的基础信息和信贷产品内容；当获取到用户的信贷请求后，根据信贷请求中的信贷产品信息获取对应的信贷产品需要审核评估的项目，然后获取对应的用户信贷待评估信息，该用户信贷待评估信息包括用户资产信息、用户信用还款信息等，获取到对应的所需评估的信息后，采用预设的特征分析模型对用户信贷待评估信息进行特征分析，提取用户的各个方面的特征，生成用户属性特征信息，该用户属性特征信息包括用户资产特征、信用特征等；上述特征分析模型是指通过特征训练集得到的一个可以对用户的资产和信用特征进行分析提取的数学模型；得到用户属性特征信息后，提取用户信贷待评估信息中的资产信息和信用信息，并结合用户属性特征信息中的资产特征、信用特征对用户的资产走向和用户信用走向进行一个分析，生成用户资产走向信息和用户信用走向信息，以便后续对用户信贷风险进行一个更为准确的评估；结合用户属性特征信息、用户资产走向信息和用户信用走向信息等多方面的信息采用预设的风险评估模型对用户信贷风险进行评估，分析用户现在存在的风险以及信贷期限截止时用户的还款风险，有针对性的对用户信贷条件风险进行评估，节约评估资源，提高评估效率，对信贷风险进行有效把控。