一种个人信贷风险评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种个人信贷风险评估方法，包括：采集用户真实信息样本；根据所述用户真实信息样本的分布特性模拟生成用户训练数据样本；根据所述用户训练数据样本对评估模型进行训练；获取待评估用户的真实信息；将所述待评估用户的真实信息输入至训练后的评估模型中，获得待评估用户的风险评估信息。本发明专利技术还公开了一种个人信贷风险评估系统。本发明专利技术能够提高评估效率和准确率。

A method and system for individual credit risk assessment

The invention discloses a personal credit risk assessment method, including: collecting the user's real information sample, simulating the user training data sample according to the distribution characteristic of the user's real information sample, training the evaluation model according to the sample of the user training data, and obtaining the real information of the user to be evaluated; The real information of the user to be assessed is input into the evaluation model after training, and the risk assessment information of the user to be assessed is obtained. The invention also discloses a personal credit risk assessment system. The invention can improve the efficiency and accuracy of evaluation.

【技术实现步骤摘要】
一种个人信贷风险评估方法及系统
本专利技术涉及计算机与互联网金融领域，尤其涉及一种个人信贷风险评估方法及系统。
技术介绍
随着互联网金融的迅速发展，个人信贷在互联网金融领域逐渐成为一种主流产品，网络借贷导致的问题也逐渐显现，由于个人信贷的风险评估效率低下，人为评估的错误率居高不下，导致了许多网络贷款者无法及时偿还贷款，而放贷机构与公司资金无法得到有效周转。目前主流的个人信贷风险控制方法都是基于人为的评估方法，人为评估单款者的偿还能力并以一定固定资产作为担保，此方法缺点在于效率低下，存在人为失误导致的评估不一致性以及误判风险。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中存在的问题，提供了一种个人信贷风险评估方法及系统，能够提高评估效率和准确率。本专利技术就上述技术问题而提出的技术方案如下：一方面，本专利技术提供一种个人信贷风险评估方法，包括：采集用户真实信息样本；根据所述用户真实信息样本的分布特性模拟生成用户训练数据样本；根据所述用户训练数据样本对评估模型进行训练；获取待评估用户的真实信息；将所述待评估用户的真实信息输入至训练后的评估模型中，获得待评估用户的风险评估信息。进一步地，所述根据所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种个人信贷风险评估方法，其特征在于，包括：采集用户真实信息样本；根据所述用户真实信息样本的分布特性模拟生成用户训练数据样本；根据所述用户训练数据样本对评估模型进行训练；获取待评估用户的真实信息；将所述待评估用户的真实信息输入至训练后的评估模型中，获得待评估用户的风险评估信息。

【技术特征摘要】
1.一种个人信贷风险评估方法，其特征在于，包括：采集用户真实信息样本；根据所述用户真实信息样本的分布特性模拟生成用户训练数据样本；根据所述用户训练数据样本对评估模型进行训练；获取待评估用户的真实信息；将所述待评估用户的真实信息输入至训练后的评估模型中，获得待评估用户的风险评估信息。2.如权利要求1所述的个人信贷风险评估方法，其特征在于，所述根据所述用户真实信息样本的分布特性模拟生成用户训练数据样本，具体包括：建立并训练生成网络模型；向训练后的生成网络模型中输入高斯噪声，模拟生成与所述用户真实信息样本的分布特性相一致的用户训练数据样本。3.如权利要求2所述的个人信贷风险评估方法，其特征在于，所述建立并训练生成网络模型，具体包括：建立对抗网络模型；所述对抗网络模型包括生成网络模型和判别网络模型；根据所述生成网络模型的生成误差调整生成网络权值，以最小化目标函数；根据所述判别网络模型的判别误差调整判别网络权值，以最大化所述目标函数；通过对所述生成网络权值和所述判别网络权值的交替调整，使所述生成误差和所述判别误差达到动态平衡，完成所述生成网络模型和所述判别网络模型的训练。4.如权利要求1所述的个人信贷风险评估方法，其特征在于，所述将所述待评估用户的真实信息输入至训练后的评估模型中，获得待评估用户的风险评估信息，具体包括：将所述待评估用户的真实信息输入至训练后的评估模型中，获得所述评估模型输出的风险系数；获取所述风险系数对应的信贷授信额度和利率值，并将所述风险系数及对应的信贷授信额度和利率值作为待评估用户的风险评估信息。5.如权利要求2所述的个人信贷风险评估方法，其特征在于，在所述获得待评估用户的风险评估信息之后，还包括：对已评估用户的风险评估信息中的偏差数据进行修正；采用修正后的风险评估信息对所述生成网络模型重新进行训练，以使重新训练后的生成网络模型模拟生成新的用户训练数据样本；定期使用新的用户训练数据样本对所述评估模型进行训练，保持所述评估模型处于有效状态。6.一种个人信贷风险评估系统，其特征在于，包括：采集模块，用于采集用户真实信...

【专利技术属性】
技术研发人员：张桐，肖奋溪，
申请(专利权)人：深圳市耐飞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44