【技术实现步骤摘要】
信贷预警方法、装置、系统及存储介质
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种信贷预警方法、装置、系统及存储介质。
技术介绍
随着小微企业的发展，为将资金有效引入实体经济，包括P2P网络贷款、民间借贷在内的小额信贷得到突飞猛进的增长。由于小额信贷起步较晚、客户规模小，因此存在较为严重的发展不规范和管理不完善等问题，特别是企业风险管理及客户信用风险量化评价等方面存在较大的不足。对于小微企业在内的小额信贷客户，影响其还贷能力的一个重要因素是经营风险。经营风险指的是企业在经营过程中，因各种不确定性因素存在所导致的实际收益与预期收益的差异。传统的客户风险量化评价与管理一直都是以结构化数据，即财务比率、市场交易数据等定量信息为基础。这种信息存在更新频率低、时滞严重等问题，难以实时预测和管理信用违约。需要引入互联网中存在的大量公开文本信息，如公司报告、新闻报道、论文及微博等。这些信息的频率更高，是对财务数据、市场交易数据等定量信息的有益补充。特别是小额信贷客户，其信息不对称问题更显凸出，财务数据的可信度很低，难以获得公开的定量数据来评价其信用状况，需要从其他渠道获取相关信息。...
【技术保护点】
1.一种基于深度强化学习的信贷预警方法，其特征在于，包括：根据历史统计信息，构造状态预测模型；其中，所述状态预测模型包括对行业状态和区域状态的预测；根据所述状态预测模型进行模拟，生成回报值预测网络；通过所述回报值预测网络，基于预测的行业状态、以及区域状态对预定客户进行信用升级或降级动作。
【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的信贷预警方法，其特征在于，包括：根据历史统计信息，构造状态预测模型；其中，所述状态预测模型包括对行业状态和区域状态的预测；根据所述状态预测模型进行模拟，生成回报值预测网络；通过所述回报值预测网络，基于预测的行业状态、以及区域状态对预定客户进行信用升级或降级动作。2.根据权利要求1所述的信贷预警方法，其特征在于，所述对预定客户进行信用升级或降级动作的步骤包括：获取所述预定客户的第一信用值；其中，所述第一信用值为所述预定客户的当前信用值；在所述第一信用值的基础上进行数值增加或减少以完成信用升级或降级动作。3.根据权利要求2所述的信贷预警方法，其特征在于，在所述对预定客户进行信用升级或降级动作的步骤之后，还包括：所述预定客户的第一信用值被数值增加或减少之后，形成第二信用值；当所述第二信用值小于预警信用值时，标记所述预定用户为预警用户。4.根据权利要求3所述的信贷预警方法，其特征在于，所述根据历史统计信息构建状态预测模型的步骤包括：根据影响因素，选取若干个与所述影响因素最相似的历史时刻；根据每个区域、行业的相似时刻的历史评价值，以相似度为权重进行加权计算，得到特定时刻观测值；根据所述特定时刻观测值，构建所述状态预测模型。5.根据权利要求4所述的信贷预警方法，其特征在于，还包括通过互联网获取环境状态；根据环境状态，对所述预定客户的环境进行观测以获得环境观测值；其中，所述环境状态包括区域状态、行业状态以及客户自身状态；所述区域状态包括所在区域状态、相关区域状态以及无关区域状态；所述行业状态包括本行业状态、相关行业状态以及无关行业状态；所述预定客户的第一信用值被数值增加或减少时使用所述环境观测值。6.根据权利要求1所述的信贷预警方法，其特征在于，所述构造状态预测模型的步骤包括：A1：以随机的方式获取初始回报值预测网络Q*(S，A，θ-)，并将所述初始回报值预测网络的样本池设为空集；S表示状态集，A表示动作集，θ-表示回报值预测网络的参数；A2：开始一个新的时段；A3：当需要对预定用户进行中期预警评估时，所述初始回报值预测网络Q*(S，A，θ-)基于t时刻状态St生成对所述预定客户的升级或降级的动作at；某一个时刻的动作定义为一个标量，对应升级或降级的级别数；A4：被执行升级或降级动作的所述预定客户转换成t+1时刻状态St+1，同时获得一个t时刻的即时回报rt。从而生成一个新样本(St,at,St+1,rt)，并将所述新样本放入所述样本池；即在St状态下，采取at动作，系统转到St+1状态后，系统得到一个回报rt；A5：通过抽取所述样本池中的小批量数据进行训练，修改网络参数，令Q*(St,at,θ+)＝...
【专利技术属性】
技术研发人员：童华，王琰，肖靖益，
申请(专利权)人：厦门市七星通联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35
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