控制规则的自动生成方法、装置、电子设备及可读介质制造方法及图纸

本公开涉及一种信贷风险控制规则的自动生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取历史信贷数据集，所述历史信贷数据集包括用户的多维度属性信息及逾期信息；基于所述多维度属性信息对所述历史信贷数据集进行自动分档处理以生成多个子数据集；根据所述逾期信息计算所述多个子数据集中每一个子数据集对应的逾期率；以及根据子数据集及其对应的所述逾期率生成信贷风险控制规则。本公开涉及的信贷风险控制规则的自动生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够快速准确的生成信贷风险控制规则，降低由用户信用问题带来的信贷风险。

Automatic Generation Method, Device, Electronic Equipment and Readable Media of Control Rules

【技术实现步骤摘要】
控制规则的自动生成方法、装置、电子设备及可读介质
本公开涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种信贷风险控制规则的自动生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
技术介绍
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，信贷是社会主义国家用有偿方式动员和分配资金的重要形式，是发展经济的有力杠杆。贷款的产生必然伴随着风险，在还款期限届满之前，借款人财务商务状况的重大不利变化很可能影响其履约能力，从而发生呆账、坏账等风险，因此，为了降低此类风险的发生概率，需要对借款人进行风险评估。传统金融机构对于信贷风险的评估规则主要依赖于人为的经验设定。比如团伙作案的一些非法中介，由于集中的地域属性比较近，可通过人工设置地域属性作为风控规则；还可例如，用户收入较低的人群，信贷逾期的几率较高，也可通过人工设定收入属性作为风控规则，还可通过用户的行为特征，时间等等设定风控规则。上述风控规则设定办法不仅依赖于人工的判断，还要占用大量的人力和财力资源。而且，通过人工方式生成的风控规则，经常是需要在一个危险行为已经发生一段时间之后，给公司带来了大量的经济损失之后才被建立。如何快速准确的建立信贷风险控制规则是当前急需解决的难题。在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
有鉴于此，本公开提供一种信贷风险控制规则的自动生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够快速准确的生成信贷风险控制规则，降低由用户信用问题带来的信贷风险。本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。根据本公开的一方面，提出一种信贷风险控制规则的自动生成方法，该方法包括：获取历史信贷数据集，所述历史信贷数据集包括用户的多维度属性信息及逾期信息；基于所述多维度属性信息对所述历史信贷数据集进行自动分档处理以生成多个子数据集；根据所述逾期信息计算所述多个子数据集中每一个子数据集对应的逾期率；以及根据子数据集及其对应的所述逾期率生成信贷风险控制规则。在本公开的一种示例性实施例中，基于所述多维度属性信息对所述历史信贷数据集进行自动分档处理以生成多个子数据集包括：基于所述多维度属性信息对所述历史信贷数据集进行自动分组处理以生成多个组数据集；以及对所述多个组数据集进行自动分段处理以生成多个子数据集。在本公开的一种示例性实施例中，基于所述多维度属性信息对所述历史信贷数据集进行自动分组处理以生成多个组数据集包括：将所述历史信贷数据集按照多维度属性信息中每一个维度属性进行自动分组处理，生成多个组数据集；以及其中，组数据集中包括用户标识，逾期信息以及对应于该维度属性的属性参数。在本公开的一种示例性实施例中，对所述多个组数据集进行自动分段处理以生成多个子数据集包括：确定多个组数据中每一个组数据对应的分段指标；以及基于所述分段指标将所述组数据集进行自动分段处理以生成多个子数据集。在本公开的一种示例性实施例中，确定多个组数据中每一个组数据对应的分段指标包括：基于所述组数据集中的属性参数生成属性特征曲线；以及根据所述属性特征曲线确定所述组数据集的所述分段指标。在本公开的一种示例性实施例中，根据所述逾期信息计算所述多个子数据集中每一个子数据集对应的逾期率包括：基于子数据集中的用户数量及其对应的逾期信息计算所述子数据集的逾期率。在本公开的一种示例性实施例中，根据子数据集及其对应的所述逾期率生成信贷风险控制规则包括：在所述子数据集对应的所述逾期率高于阈值时，通过所述子数据集对应的分段指标生成所述信贷风险控制规则。在本公开的一种示例性实施例中，根据子数据集及其对应的所述逾期率生成信贷风险控制规则包括：通过至少两个子数据集的所述逾期率获取组合逾期概率；在所述组合逾期概率高于阈值时，通过所述至少两个子数据集对应的至少两个分段指标生成所述信贷风险控制规则。在本公开的一种示例性实施例中，还包括：在所述组合逾期概率高于阈值时，将所述组合逾期概率对应的至少两个子数据集按照其对应的分段指标进行拆分，生成单元数据集；以及通过单元数据集与其对应的组合逾期概率生成所述信贷风险控制规则。在本公开的一种示例性实施例中，还包括：根据所述信贷风险控制规则对实时用户进行信贷风险判别。在本公开的一种示例性实施例中，还包括：获取预定时间内的历史信贷数据，所述历史信贷数据包括多个用户的基础信息与信贷信息；通过用户的基础信息生成所述多维度属性信息；以及通过用户的信贷信息生成所述逾期信息。在本公开的一种示例性实施例中，通过用户的基础信息生成所述多维度属性信息包括：通过数据清洗的方式处理所述用户的基础信息；由数据清洗处理后的所述基础信息中提取多个属性参数；以及将所述多个属性参数按照预定的顺序拼接生成所述多维度属性信息。根据本公开的一方面，提出一种信贷风险控制规则的自动生成装置，该装置包括：历史数据模块，用于获取历史信贷数据集，所述历史信贷数据集包括用户的多维度属性信息及逾期信息；分档处理模块，分组处理模块，用于基于所述多维度属性信息对所述历史信贷数据集进行自动分组处理以生成多个组数据集；分段处理模块，用于对所述多个组数据集进行自动分段处理以生成多个子数据集；逾期计算模块，用于根据所述逾期信息计算所述多个子数据集中每一个子数据集对应的逾期率；以及控制规则模块，用于根据子数据集及其对应的所述逾期率生成信贷风险控制规则。在本公开的一种示例性实施例中，所述分档处理模块包括：分组处理单元，用于基于所述多维度属性信息对所述历史信贷数据集进行自动分组处理以生成多个组数据集；以及分段处理单元，用于对所述多个组数据集进行自动分段处理以生成多个子数据集。在本公开的一种示例性实施例中，所述分组处理单元包括：分组处理子单元，用于将所述历史信贷数据集按照多维度属性信息中每一个维度属性进行自动分组处理，生成多个组数据集；以及其中，组数据集中包括用户标识，逾期信息以及对应于该维度属性的属性参数。在本公开的一种示例性实施例中，所述分段处理单元包括：指标子单元，用于确定多个组数据中每一个组数据对应的分段指标；以及分段子单元，用于基于所述分段指标将所述组数据集进行自动分段处理以生成多个子数据集。在本公开的一种示例性实施例中，所述指标子单元包括：曲线子单元，用于基于所述组数据集中的属性参数生成属性特征曲线；以及指标子单元，用于根据所述属性特征曲线确定所述组数据集的所述分段指标。在本公开的一种示例性实施例中，所述逾期计算模块，还用于基于子数据集中的用户数量及其对应的逾期信息计算所述子数据集的逾期率。在本公开的一种示例性实施例中，所述控制规则模块包括：第一规则单元，用于在所述子数据集对应的所述逾期率高于阈值时，通过所述子数据集对应的分段指标生成所述信贷风险控制规则。在本公开的一种示例性实施例中，所述控制规则模块还包括：第二规则单元，用于通过至少两个子数据集的所述逾期率获取组合逾期概率；以及在所述组合逾期概率高于阈值时，通过所述至少两个子数据集对应的至少两个分段指标生成所述信贷风险控制规则。在本公开的一种示例性实施例中，所述控制规则模块还包括：第三规则单元，用于在所述组合逾期概率高于阈值时，将所述组合逾期概率本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信贷风险控制规则的自动生成方法，其特征在于，包括：获取历史信贷数据集，所述历史信贷数据集包括用户的多维度属性信息及逾期信息；基于所述多维度属性信息对所述历史信贷数据集进行自动分档处理以生成多个子数据集；根据所述逾期信息计算所述多个子数据集中每一个子数据集对应的逾期率；以及根据子数据集及其对应的所述逾期率生成信贷风险控制规则。

【技术特征摘要】
1.一种信贷风险控制规则的自动生成方法，其特征在于，包括：获取历史信贷数据集，所述历史信贷数据集包括用户的多维度属性信息及逾期信息；基于所述多维度属性信息对所述历史信贷数据集进行自动分档处理以生成多个子数据集；根据所述逾期信息计算所述多个子数据集中每一个子数据集对应的逾期率；以及根据子数据集及其对应的所述逾期率生成信贷风险控制规则。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多维度属性信息对所述历史信贷数据集进行自动分档处理以生成多个子数据集包括：基于所述多维度属性信息对所述历史信贷数据集进行自动分组处理以生成多个组数据集；以及对所述多个组数据集进行自动分段处理以生成多个子数据集。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述多维度属性信息对所述历史信贷数据集进行自动分组处理以生成多个组数据集包括：将所述历史信贷数据集按照多维度属性信息中每一个维度属性进行自动分组处理，生成多个组数据集；以及其中，组数据集中包括用户标识，逾期信息以及对应于该维度属性的属性参数。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述多个组数据集进行自动分段处理以生成多个子数据集包括：确定多个组数据中每一个组数据对应的分段指标；以及基于所述分段指标将所述组数据集进行自动分段处理以生成多个子数据集。5.一种信贷风险控制规则的自动生成装置，其特征在于，包括：历史数据模块，用于获取历史信贷数据集，所述历史信贷数据集包括用户的多维度属性信息及逾期信息；分档处理模...

【专利技术属性】
技术研发人员：程锋，苏绥绥，常富洋，
申请(专利权)人：北京淇瑀信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11