一种贷款交易方法、装置、系统和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种贷款交易方法和系统，涉及互联网大数据和金融领域。其中，贷款交易方法包括获取对申贷用户的贷款申请的审核结果；如果审核结果为失败，则生成失败原因推测信息。本发明专利技术解决了由于贷款交易双方信息不对称导致贷款交易率低的问题，当放贷用户对申贷用户的审核结果为失败时，本发明专利技术对申贷用户的个人信用数据进行评估，得到失败原因推测信息，并将失败原因推测信息发送给申贷用户，从而使得申贷用户了解自己申请贷款失败的原因，从而便于针对性的改善自己的个人信用数据，使得放贷用户能够更为全面的获取申贷用户的个人信用数据，大大降低误判的产生，提高了贷款交易率。

【技术实现步骤摘要】
一种贷款交易方法、装置、系统和电子设备
本专利技术涉及互联网大数据和金融领域，尤其涉及一种贷款交易方法、装置、系统和电子设备。
技术介绍
随着互联网金融行业的蓬勃发展，越来越多的用户通过互联网平台向小额贷款机构申请贷款。这种贷款多是信用贷款而不是抵押贷款，由于缺乏抵押物，小额贷款机构常常面临较高的风险。因此，为了控制风险，小额贷款机构对申请贷款的用户的审核通过率并不会特别高，并且平台呈现给用户的只有“审核通过”或者“审核不通过”的最终结果，而不会告知用户造成最终结果的原因。由于用户对自身的信用现状和与之相匹配的贷款产品了解甚少，因此也无法判断被拒绝或被接受背后的理由。近来，随着大数据行业的发展，使用大数据为用户做信用评级成为可能，也就是计算机基于大数据可以对一个用户的信用情况进行快速的、自动的判断。这些手段能够更快速的匹配贷款人和小额贷款机构，并给予信用评估提升贷款的审核通过率。然而，由于大数据技术也不能完全获得一个用户的全部信用相关数据，因此，仍然存在由于小额贷款机构由于缺少足够的数据而无法精准判断用户的信用，使得贷款申请无法通过审核的情况。一部分情况，是由于用户的信用水平确实较低本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种贷款交易方法，其特征在于，包括：获取对申贷用户的贷款申请的审核结果；如果所述审核结果为失败，则生成所述审核结果的失败原因推测信息。

【技术特征摘要】
1.一种贷款交易方法，其特征在于，包括：获取对申贷用户的贷款申请的审核结果；如果所述审核结果为失败，则生成所述审核结果的失败原因推测信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成所述审核结果的失败原因推测信息包括：基于预设的评估模型对预存的个人信用数据进行分析，生成所述审核结果的失败原因推测信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的评估模型包括：高风险数据项评估模型、同款产品评估模型、综合评估模型中的一种或多种；所述高风险数据项评估模型，用于从所述申贷用户的个人信用数据的各数据项中找出高风险数据项，将高风险数据项作为失败原因推测信息之一；所述同款产品评估模型，用于将所述申贷用户的个人信用数据与申请同一种贷款产品的其他申贷用户的个人信用数据进行比对，生成失败原因推测信息之一；所述综合评估模型，用于对预定时间和/或预定区域内多个申请贷款产品的审核结果为失败的申贷用户的个人信用数据进行分析，找到共同数据项，将共同数据项作为失败原因推测信息之一。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述同款产品评估模型包括：同款产品差异数据评估模型和/或同款产品类似数据评估模型；所述同款产品差异数据评估模型，用于将所述申贷用户的个人信用数据和申请同一种贷款产品成功的申贷用户的个人信用数据进行比对，找到差异数据项，将所述差异数据项作为失败原因推测信息之一；所述同款产品类似数据评估模型，用于将所述申贷用户的个人信用数据和申请同一种贷款产品失败的申贷用户的个人信用数据进行比对，找到类似数据项，将所述类似数据项作为失败原因推测信息之一。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：获取所述申贷用户的个人信用数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述个人信用数据包括：个人基本信息、个人征信大数据和历史交易数据中的一种或多种。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述个人征信大数据包括：银行交易记录、个人征信记录、个人教育经历、职业履历信息、违约记录、司法纠纷记录、网购数据和社交数据中的一种或多种。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述申贷用户的个人信用数据包括：获取所述申贷用户的身份识别信息和授权信息；基于所述身份识别信息和授权信息获取所述申贷用户的个人征信大数据。9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述获取所述申贷用户的个人信用数据之后，还包括：基于预设的信用评级模型对所述申贷用户的个人信用数据进行分析，得到所述申贷用户的信用评级；基于预设的匹配规则从预存的贷款产品中选择与所述申贷用户的信用评级相匹配的贷款产品，并将所述贷款产品推送给所述申贷用户。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述贷款产品包括：对所述失败原因推测信息不敏感的贷款产品。11.一种贷款交易装置，其特征在于，包括：审核结果获取模块，用于获取对申贷用户的贷款申请的审核结果；审核结果分析模块，用于判断所述审核结果是否为失败，如果是，则生成所述审核结果的失败原因推测信息。12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述审核结果分析模块，还用于基于预设的评估模型对预存的个人信用数据进行分析，生成失败原因推测信息。13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述预设的评估模型包括：高风险数据项评估模型、同款产品评估...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹铁山，葛伟平，张泽斌，孔祥旭，陈万东，周勇，
申请(专利权)人：考拉征信服务有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11