基于消费信贷场景的风险评估方法及系统实现技术方案

本发明专利技术公开了一种基于消费信贷场景的风险评估方法及系统实现。其中，该方法包括：获取待评估对象的信用评估数据，其中，信用评估数据包括：征信数据、申请还款数据、公积金数据、银行流水数据和通信数据；判断信用评估数据是否满足预设评估条件；在信用评估数据满足预设评估条件的情况下，将信用评估数据输入预设信用评分模型，得到待评估对象的信用评分值，其中，信用评分值用于表征待评估对象的收入状态和消费能力；根据待评估对象的信用评分值，得到待评估对象的信用评估结果。本发明专利技术解决了现有技术中消费信贷场景的风险评估方法的评估维度单一，导致评估结果准确性低的技术问题。

Risk assessment method and system implementation based on consumer credit scenario

The invention discloses a risk assessment method and system implementation based on the consumer credit scenario. Among them, the method includes: obtaining the credit evaluation data of the object to be evaluated, including: credit data, application for repayment data, provident fund data, bank flow data and communication data; judging whether the credit evaluation data meet the preset evaluation conditions; satisfying the preset evaluation bars in the credit evaluation data. In the case of item, the credit evaluation data is input into the preset credit scoring model to get the credit scoring value of the object to be evaluated, in which the credit scoring value is used to represent the income status and consumption capacity of the object to be evaluated; according to the credit scoring value of the object to be evaluated, the credit evaluation results of the object to be evaluated are obtained. The invention solves the technical problem that the evaluation dimension of the risk assessment method of the consumer credit scenario in the prior art is single, and the evaluation result is low in accuracy.

【技术实现步骤摘要】
基于消费信贷场景的风险评估方法及系统实现
本专利技术涉及银行信贷领域，具体而言，涉及一种基于消费信贷场景的风险评估方法及系统实现。
技术介绍
近年来，我国消费信贷业务发展迅速，各类消费金融机构在开展业务时，都需要对贷款申请人进行风险评估，降低发生呆账、坏账的可能性。传统金融机构的贷款审批通过客户的征信报告，借助FICO(美国的个人信用评分系统，主要是FairIsaacCompany推出的，评分系统由此得名)技术，构建打分卡模型，评估维度较为单一，评估结果缺乏全面性，重在评估申请人违约风险而忽视了申请人的还款能力与消费能力。针对现有技术中消费信贷场景的风险评估方法的评估维度单一，导致评估结果准确性低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于消费信贷场景的风险评估方法及系统实现，以至少解决现有技术中消费信贷场景的风险评估方法的评估维度单一，导致评估结果准确性低的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种基于消费信贷场景的风险评估方法，包括：获取待评估对象的信用评估数据，其中，信用评估数据包括：征信数据、申请还款数据、公积金数据、银行流水数据和通信数据；判断信用评估数据是否满足预设评估条件；在信用评估数据满足预设评估条件的情况下，将信用评估数据输入预设信用评分模型，得到待评估对象的信用评分值，其中，信用评分值用于表征待评估对象的收入状态和消费能力；根据待评估对象的信用评分值，得到待评估对象的信用评估结果。进一步地，将信用评估数据输入预设信用评分模型，得到待评估对象的信用评分值包括：将公积金数据和申请还款数据输入净收入预测模型，得到待评估对象的净收入评分值；将银行流水数据输入收入稳定性评估模型，得到待评估对象的收入稳定性评分值；将通信数据输入消费能力预测模型，得到待评估对象的消费能力评分值；获取净收入评分值、收入稳定性评分值和消费能力评分值的和值，得到信用评分值。进一步地，将公积金数据和申请还款数据输入净收入预测模型，得到待评估对象的净收入评分值包括：根据公积金数据，得到缴存基数和扣款数据，其中，扣款数据包括：公积金缴存数据、公积金还款数据、养老保险缴存数据、医疗保险缴存数据、失业保险缴存数据、个人所得税数据和日常支出数据；获取缴存基数和扣款数据的差值；获取差值与申请还款数据的比值；根据比值确定净收入评分值。进一步地，将银行流水数据输入收入稳定性评估模型，得到待评估对象的收入稳定性评分值包括：获取银行流水数据中第一预设时间段内的月收入数据；根据第一预设时间段内的月收入数据，得到月收入标准差；获取月收入标准差与月收入数据的比值，得到收入稳定系数；根据收入稳定系数确定收入稳定性评分值。进一步地，将通信数据输入消费能力预测模型，得到待评估对象的消费能力评分值包括：获取通信数据中第一预设时间段内的月话费数据；获取第一预设时间段内的月话费数据的平均值和标准差；根据平均值和标准差，对月话费数据进行标准化处理，得到标准化处理后的月话费数据；根据标准化处理后的月话费数据确定消费能力评分值。进一步地，判断信用评估数据是否满足预设评估条件包括：判断信用评估数据是否满足预设准入条件；如果信用评估数据满足预设准入条件，则判断信用评估数据是否满足预设过滤条件；如果信用评估数据满足预设过滤条件，则确定信用评估数据满足预设评估条件；如果信用评估数据不满足预设准入条件，或信用评估数据不满足预设过滤条件，则确定信用评估数据不满足预设评估条件。进一步地，判断信用评估数据是否满足预设准入条件包括：获取信用评估数据中待评估对象的年龄信息，并判断年龄信息是否处于预设年龄范围；获取银行流水数据中第一预设时间段内月摘要信息，并判断月摘要信息中是否存在预设内容；获取公积金数据中缴存时间和缴存比例，判断缴存时间是否大于等于预设时间，且缴存比例是否大于等于预设比例；获取征信数据中第一预设时间段内还款状态，并判断还款状态是否为预设状态；如果年龄信息处于预设年龄范围，月摘要信息中存在预设内容，缴存时间大于等于预设时间，缴存比例大于等于预设比例，且还款状态为预设状态，则确定信用评估数据满足预设准入条件；如果年龄信息未处于预设年龄范围，月摘要信息中毕业存在预设内容，缴存时间小于预设时间，缴存比例小于预设比例，或还款状态不是预设状态，则确定信用评估数据不满足预设准入条件。进一步地，判断信用评估数据是否满足预设过滤条件包括：获取通信数据中第一预设时间段内待评估对象对应的号码数量，并判断号码数量是否小于等于第一预设数量；获取通信数据中第一预设时间段内第二预设时间段内不存在通话记录的第一数量，并判断第一数量是否小于等于第二预设数量；获取通信数据中第一预设时间段内第三预设时间段内存在通话记录的第二数量，并判断第二数量是否小于第三预设数量；获取通信数据中第一预设时间段内存在预设通话记录的第三数量，并判断第三数量是否小于第四预设数量；如果号码数量小于等于第一预设数量，第一数量小于等于第二预设数量，第二数量小于第三预设数量，且第三数量小于第四预设数量，则确定信用评估数据满足预设准入条件；如果号码数量大于第一预设数量，第一数量大于第二预设数量，第二数量大于等于第三预设数量，或第三数量大于等于第四预设数量，则确定信用评估数据不满足预设准入条件。进一步地，根据待评估对象的信用评分值，得到待评估对象的信用评估结果包括：判断信用评分值是否大于预设阈值；在信用评分值大于预设阈值的情况下，则确定信用评估结果为审核通过；在信用评分值小于等于预设阈值，或信用评估数据不满足预设评估条件的情况下，确定信用评估结果为审核待定。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种基于消费信贷场景的风险评估装置，包括：获取模块，用于获取待评估对象的信用评估数据，其中，信用评估数据包括：还款数据，公积金数据，银行流水数据和通信数据；判断模块，用于判断信用评估数据是否满足预设评估条件；输入模块，用于在信用评估数据满足预设评估条件的情况下，将信用评估数据输入预设信用评分模型，得到待评估对象的信用评分值，其中，信用评分值用于表征待评估对象的收入状态和消费能力；处理模块，用于根据待评估对象的信用评分值，得到待评估对象的信用评估结果。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种基于消费信贷场景的风险评估系统，包括：输入装置，用于输入待评估对象的信用评估数据，其中，信用评估数据包括：还款数据，公积金数据，银行流水数据和通信数据；处理器，与输入装置连接，用于判断信用评估数据是否满足预设评估条件，在信用评估数据满足预设评估条件的情况下，将信用评估数据输入预设信用评分模型，得到待评估对象的信用评分值，并根据待评估对象的信用评分值，得到待评估对象的信用评估结果，其中，信用评分值用于表征待评估对象的收入状态和消费能力。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述的基于消费信贷场景的风险评估方法。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述的基于消费信贷场景的风险评估方法。在本专利技术实施例中，获取待评估对象的信用评估数据，判断信用评估数据是否满足预设评估条件，在信用评估数据满足预设评估本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于消费信贷场景的风险评估方法，其特征在于，包括：获取待评估对象的信用评估数据，其中，所述信用评估数据包括：征信数据、申请还款数据、公积金数据、银行流水数据和通信数据；判断所述信用评估数据是否满足预设评估条件；在所述信用评估数据满足所述预设评估条件的情况下，将所述信用评估数据输入预设信用评分模型，得到所述待评估对象的信用评分值，其中，所述信用评分值用于表征所述待评估对象的收入状态和消费能力；根据所述待评估对象的信用评分值，得到所述待评估对象的信用评估结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于消费信贷场景的风险评估方法，其特征在于，包括：获取待评估对象的信用评估数据，其中，所述信用评估数据包括：征信数据、申请还款数据、公积金数据、银行流水数据和通信数据；判断所述信用评估数据是否满足预设评估条件；在所述信用评估数据满足所述预设评估条件的情况下，将所述信用评估数据输入预设信用评分模型，得到所述待评估对象的信用评分值，其中，所述信用评分值用于表征所述待评估对象的收入状态和消费能力；根据所述待评估对象的信用评分值，得到所述待评估对象的信用评估结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述信用评估数据输入预设信用评分模型，得到所述待评估对象的信用评分值包括：将所述公积金数据和所述申请还款数据输入净收入预测模型，得到所述待评估对象的净收入评分值；将所述银行流水数据输入收入稳定性评估模型，得到所述待评估对象的收入稳定性评分值；将所述通信数据输入消费能力预测模型，得到所述待评估对象的消费能力评分值；获取所述净收入评分值、所述收入稳定性评分值和所述消费能力评分值的和值，得到所述信用评分值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述公积金数据和所述申请还款数据输入净收入预测模型，得到所述待评估对象的净收入评分值包括：根据所述公积金数据，得到缴存基数和扣款数据，其中，所述扣款数据包括：公积金缴存数据、公积金还款数据、养老保险缴存数据、医疗保险缴存数据、失业保险缴存数据、个人所得税数据和日常支出数据；获取所述缴存基数和所述扣款数据的差值；获取所述差值与所述申请还款数据的比值；根据所述比值确定所述净收入评分值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述银行流水数据输入收入稳定性评估模型，得到所述待评估对象的收入稳定性评分值包括：获取所述银行流水数据中第一预设时间段内的月收入数据；根据所述第一预设时间段内的月收入数据，得到月收入标准差；获取所述月收入标准差与所述月收入数据的比值，得到收入稳定系数；根据所述收入稳定系数确定所述收入稳定性评分值。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述通信数据输入消费能力预测模型，得到所述待评估对象的消费能力评分值包括：获取所述通信数据中第一预设时间段内的月话费数据；获取所述第一预设时间段内的月话费数据的平均值和标准...

【专利技术属性】
技术研发人员：王亚舟，徐欣力，梁文，姜宇珩，潘子琳，
申请(专利权)人：广州越秀金融科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44