车贷风险评估方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:21800639 阅读:50 留言:0更新日期:2019-08-07 10:53
本发明专利技术公开了一种车贷风险评估方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括:向训练得到的第一模型输入待评估对象的业务信息,以获得第一结果;向训练得到的第二模型输入待评估对象的征信信息,以获得第二结果;根据所述第一结果和所述第二结果确定待评估对象的风险评估结果;其中,所述第二结果对应的权重大于所述第一结果对应的权重。通过引入业务信息和征信信息对待评估对象进行多维度的风险评估,从而可以提高针对待评估对象的风险评估结果的可靠性。

Risk Assessment Method, Equipment, Equipment and Storage Medium for Vehicle Loans

【技术实现步骤摘要】
车贷风险评估方法、装置、设备和存储介质
本专利技术实施例涉及计算机
,尤其涉及车贷风险评估方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
在现有技术中,客户办理汽车金融贷款业务时,通常需要用户填写个人信息和车辆信息,然后根据个人信息和车辆信息对用户的车贷风险进行评估。在实际应用中,若仅依靠用户提供的个人信息和车辆信息是能够实现对当前用户贷款风险性的评估。但是由于这些个人信息是由用户自己提供的,个人信息的可靠性无法得到保证;此外,由于用户个人信息比较少,无法对该用户进行全面合理的风险评估。基于上述方案,需要一种能够对车贷风险进行更加全面评估的方案。
技术实现思路
为了解决上述问题,本专利技术实施例提供一种车贷风险评估方法、装置、设备和存储介质,用以能够对车贷风险进行更加全面评估的方案。第一方面,本专利技术实施例提供一种车贷风险评估方法,该方法包括:向训练得到的第一模型输入待评估对象的业务信息,以获得第一结果;向训练得到的第二模型输入待评估对象的征信信息,以获得第二结果;根据所述第一结果和所述第二结果确定待评估对象的风险评估结果;其中,所述第二结果对应的权重大于所述第一结果对应的权重。进一步地本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车贷风险评估方法,其特征在于,所述方法包括:向训练得到的第一模型输入待评估对象的业务信息,以获得第一结果;向训练得到的第二模型输入待评估对象的征信信息,以获得第二结果;根据所述第一结果和所述第二结果确定待评估对象的风险评估结果;其中,所述第二结果对应的权重大于所述第一结果对应的权重。

【技术特征摘要】
1.一种车贷风险评估方法,其特征在于,所述方法包括:向训练得到的第一模型输入待评估对象的业务信息,以获得第一结果;向训练得到的第二模型输入待评估对象的征信信息,以获得第二结果;根据所述第一结果和所述第二结果确定待评估对象的风险评估结果;其中,所述第二结果对应的权重大于所述第一结果对应的权重。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一结果和所述第二结果确定待评估对象的风险评估结果,包括:若所述第一结果大于第一阈值,且所述第二结果大于第二阈值,则确定所述第一结果具有第一权重,所述第二结果具有第二权重;确定风险评估结果为第一结果和第二结果的加权和。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一结果和所述第二结果确定待评估对象的风险评估结果,包括:若所述第一结果小于所述第一阈值,且所述第二结果大于所述第二阈值,则确定所述第一结果具有第三权重;确定风险评估结果为加权后的第一结果和第二结果中较小的一个。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一结果和所述第二结果确定待评估对象的风险评估结果,包括:若所述第一结果大于所述第一阈值,且所述第二结果小于所述第二阈值,则确定所述第一阈值具有第一权重,确定所述第二结果具有第二权重;确定风险评估结果为第一阈值和第二结果的加权和。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:获取多个对象的业务训练信息和征信训练信息;对所述业务训练信息和所述征信训练信息进行筛选,获得业务训练样本和征信训练样本;输入所述业务训练样本对第一模型进行训练;输入所述征信训练样本对第二模型进行训练。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述业务训练信息包括:个人业务训练信息和车辆业务训练信息;对所述业务训练信息进行筛选,获得业务训练样本,包括:获取多个对象的个人业务训练信息和车辆业务训练信息;对所述多个对象的个人业务训练信息和车辆业务训练信...

【专利技术属性】
技术研发人员:谭建斌邵利铎奎志钢帅玉廷杨亚刚安平康璐
申请(专利权)人:中国人民财产保险股份有限公司
类型:发明
国别省市:北京,11

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