【技术实现步骤摘要】
一种基于文本数据的金融风险控制方法、装置和电子设备
本专利技术涉及金融信用服务领域，具体涉及一种基于短信的基于文本数据的金融风险控制方法及装置。
技术介绍
现有个人贷款或授信决策，需要先对客户进行评级，然后测算贷款或授信额度。目前常见的是通过授信模型来构建个人授信评分卡，基于从银行等机构获取的信息，对用户的个人信用评价，根据用户的个人信用评价确定贷款额度。现有的金融评分模型对金融申请人进行评分，目前常见的是仅仅从征信数据库中获得关联人的征信数据,根据获得关联人的征信数据来量化借贷申请人的总体信用可靠度。当前的模型训练方法不能准确、高效地进行对金融申请人进行信用评估，导致金融风险评估不准确。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是个人贷款或授信决策中个人信用评价全面的，不能精准的定位客户的问题。为解决上述技术问题，本专利技术的第一方面提出一种基于文本数据的金融风险控制方法，包括如下步骤：获取用户金融数据，以及与用户相关联的文本数据，所述金融数据包括用户属性信息和逾期信息；对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量；建立文本评分模型，将所述用户属性信息及...
【技术保护点】
1.一种基于文本数据的金融风险控制方法，其特征在于，包括如下步骤：获取用户金融数据，以及与用户相关联的文本数据，所述金融数据包括用户属性信息和逾期信息；对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量；建立文本评分模型，将所述用户属性信息及与其相关联的词向量作为输入值，将逾期信息作为输出值，训练该文本评分模型；将新用户的用户属性信息和词向量输入所述文本评分模型，计算该新用户的文本评分；根据所述文本评分确定该新用户的金融风险。
【技术特征摘要】
1.一种基于文本数据的金融风险控制方法，其特征在于，包括如下步骤：获取用户金融数据，以及与用户相关联的文本数据，所述金融数据包括用户属性信息和逾期信息；对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量；建立文本评分模型，将所述用户属性信息及与其相关联的词向量作为输入值，将逾期信息作为输出值，训练该文本评分模型；将新用户的用户属性信息和词向量输入所述文本评分模型，计算该新用户的文本评分；根据所述文本评分确定该新用户的金融风险。2.如权利要求1所述的基于文本数据的金融风险控制方法，其特征在于：所述文本数据来自用户发送的短信。3.如权利要求1所述的基于文本数据的金融风险控制方法，其特征在于：所述文本数据来自用户在APP上输入的文本。4.如权利要求1所述的基于文本数据的金融风险控制方法，其特征在于：对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量的步骤包括：根据词语之间的语意相似度将词语拟合成数值向量。5.一种基于文本数据的金融风险控制装置，其特征在于，包括：金融数据获取模块，用于获取用户金融数据，以及与用户相关联的文本数据，所述金融数据包括用户属性信息和逾期信息；文本数据处理模块，用于对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁楠，苏绥绥，常富洋，
申请(专利权)人：北京淇瑀信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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