授信额度确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种授信额度确定方法及装置，涉及人工智能技术领域，该方法包括：接收目标商户的授信额度确定请求，根据授信额度确定请求，获得目标商户的授信额度数据；根据授信额度数据和预设的商户分类模型，确定目标商户的商户类型；根据授信额度数据和预设的授信额度评价模型，确定目标商户的授信额度评价等级，预设的授信额度评价模型是根据批量历史商户的历史授信额度数据和真实授信额度评价等级对第二分类算法进行训练得到的；根据授信额度评价等级和商户类型，确定目标商户的授信额度。本发明专利技术能够提高授权额度确定的准确性和效率，进而能够维护金融机构的经济利益。进而能够维护金融机构的经济利益。进而能够维护金融机构的经济利益。

【技术实现步骤摘要】
授信额度确定方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及授信额度确定方法及装置。

技术介绍

[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]授信额度是指商业银行为客户核定的短期授信业务的存量管理指标；目前，通常是金融机构的负责人员保守地根据用户信用等级人工确定授信额度，是一种基于经验确定授信额度方式，不一定是授信额度的最优解；对于中小型商户，金融机构放贷尚没有一个标准化的授信额度确定方式。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种授信额度确定方法，用以提高授权额度确定的准确性和效率，进而能够维护金融机构的经济利益，该方法包括：
[0005]接收目标商户的授信额度确定请求，根据该授信额度确定请求，获得所述目标商户的授信额度数据；
[0006]根据所述授信额度数据和预设的商户分类模型，确定所述目标商户的商户类型，所述预设的商户分类模型是根据批量历史商户的历史授信额度数据和真实商户类型对第一分类算法进行训练得到的；
[0007]根据所述授信额度数据和预设的授信额度评价模型，确定所述目标商户的授信额度评价等级，所述预设的授信额度评价模型是根据批量历史商户的历史授信额度数据和真实授信额度评价等级对第二分类算法进行训练得到的；
[0008]根据所述授信额度评价等级和商户类型，确定所述目标商户的授信额度。
[0009]进一步地，所述授信额度数据包括：
[0010]经营场所规模、上一年度销售收入、期初资产总额、期末资产总额和总资产周转率。
[0011]进一步地，在所述根据所述授信额度数据和预设的商户分类模型，确定所述目标商户的商户类型之前，还包括：
[0012]获取批量历史商户的历史授信额度数据及其各自对应的真实商户类型；
[0013]根据批量历史商户的历史授信额度数据及其各自对应的真实商户类型对第一分类算法进行训练，得到所述预设的商户分类模型。
[0014]进一步地，在所述根据所述授信额度数据和预设的授信额度评价模型，确定所述目标商户的授信额度评价等级之前，还包括：
[0015]获取批量历史商户的历史授信额度数据及其各自对应的真实授信额度评价等级；
[0016]根据批量历史商户的历史授信额度数据及其各自对应的真实授信额度评价等级对第二分类算法进行训练，得到所述预设的授信额度评价模型。
[0017]进一步地，在所述根据所述授信额度数据和预设的商户分类模型，确定所述目标商户的商户类型之后，还包括：
[0018]根据所述商户类型，确定所述目标商户对应的预设的子授信额度评价模型；
[0019]根据所述授信额度数据和预设的子授信额度评价模型，确定所述目标商户的授信额度评价等级，所述预设的子授信额度评价模型是根据所述商户类型对应的批量历史商户的历史授信额度数据和真实授信额度评价等级对第二分类算法进行训练得到的；
[0020]根据所述授信额度评价等级，确定所述目标商户的授信额度。
[0021]本专利技术实施例还提供一种授信额度确定装置，用以提高授权额度确定的准确性和效率，进而能够维护金融机构的经济利益，该装置包括：
[0022]获取模块，用于接收目标商户的授信额度确定请求，根据该授信额度确定请求，获得所述目标商户的授信额度数据；
[0023]分类模块，用于根据所述授信额度数据和预设的商户分类模型，确定所述目标商户的商户类型，所述预设的商户分类模型是根据批量历史商户的历史授信额度数据和真实商户类型对第一分类算法进行训练得到的；
[0024]评价模块，用于根据所述授信额度数据和预设的授信额度评价模型，确定所述目标商户的授信额度评价等级，所述预设的授信额度评价模型是根据批量历史商户的历史授信额度数据和真实授信额度评价等级对第二分类算法进行训练得到的；
[0025]确定模块，用于根据所述授信额度评价等级和商户类型，确定所述目标商户的授信额度。
[0026]进一步地，所述授信额度数据包括：
[0027]经营场所规模、上一年度销售收入、期初资产总额、期末资产总额和总资产周转率。
[0028]本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述授信额度确定方法。
[0029]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述授信额度确定方法。
[0030]本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述授信额度确定方法。
[0031]本专利技术实施例中的授信额度确定方法及装置，与现有技术中人工评定授信额度的技术方案相比，通过接收目标商户的授信额度确定请求，根据该授信额度确定请求，获得所述目标商户的授信额度数据；根据所述授信额度数据和预设的商户分类模型，确定所述目标商户的商户类型，所述预设的商户分类模型是根据批量历史商户的历史授信额度数据和真实商户类型对第一分类算法进行训练得到的；根据所述授信额度数据和预设的授信额度评价模型，确定所述目标商户的授信额度评价等级，所述预设的授信额度评价模型是根据批量历史商户的历史授信额度数据和真实授信额度评价等级对第二分类算法进行训练得到的；根据所述授信额度评价等级和商户类型，确定所述目标商户的授信额度，能够提高授权额度确定的准确性和效率，进而能够维护金融机构的经济利益；具体地，能够避免由于授信额度高于商户的还款能力，导致金融机构的经济利益造成损害，量化确定最优授信额度。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
[0033]图1是本申请实施例中的授信额度确定方法的流程示意图；
[0034]图2是本申请实施例中的授信额度确定方法的步骤201和步骤202的流程示意图；
[0035]图3是本申请实施例中的授信额度确定方法的步骤301和步骤302的流程示意图；
[0036]图4是本申请另一实施例中的授信额度确定方法的流程示意图；
[0037]图5是本申请实施例中的授信额度确定装置的结构示意图。
具体实施方式
[0038]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明。在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。
[0039]为了便于对本方案的理解，首先，对与本方案相关的
技术实现思路
进行说明。
[0040]机器学习是一类本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种授信额度确定方法，其特征在于，包括：接收目标商户的授信额度确定请求，根据该授信额度确定请求，获得所述目标商户的授信额度数据；根据所述授信额度数据和预设的商户分类模型，确定所述目标商户的商户类型，所述预设的商户分类模型是根据批量历史商户的历史授信额度数据和真实商户类型对第一分类算法进行训练得到的；根据所述授信额度数据和预设的授信额度评价模型，确定所述目标商户的授信额度评价等级，所述预设的授信额度评价模型是根据批量历史商户的历史授信额度数据和真实授信额度评价等级对第二分类算法进行训练得到的；根据所述授信额度评价等级和商户类型，确定所述目标商户的授信额度。2.根据权利要求1所述的授信额度确定方法，其特征在于，所述授信额度数据包括：经营场所规模、上一年度销售收入、期初资产总额、期末资产总额和总资产周转率。3.根据权利要求1所述的授信额度确定方法，其特征在于，在所述根据所述授信额度数据和预设的商户分类模型，确定所述目标商户的商户类型之前，还包括：获取批量历史商户的历史授信额度数据及其各自对应的真实商户类型；根据批量历史商户的历史授信额度数据及其各自对应的真实商户类型对第一分类算法进行训练，得到所述预设的商户分类模型。4.根据权利要求1所述的授信额度确定方法，其特征在于，在所述根据所述授信额度数据和预设的授信额度评价模型，确定所述目标商户的授信额度评价等级之前，还包括：获取批量历史商户的历史授信额度数据及其各自对应的真实授信额度评价等级；根据批量历史商户的历史授信额度数据及其各自对应的真实授信额度评价等级对第二分类算法进行训练，得到所述预设的授信额度评价模型。5.根据权利要求1所述的授信额度确定方法，其特征在于，在所述根据所述授信额度数据和预设的商户分类模型，确定所述目标商户的商户类型之后，还包括：根据所述商户类型，确定所述目标商户对应的预设的子...

【专利技术属性】
技术研发人员：路敏，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：