企业信贷审核方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种企业信贷审核方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：当监测到企业信贷审核请求时，根据所述企业信贷审核请求，获取目标企业的信贷审核视频和企业多维画像数据；对所述信贷审核视频进行微表情识别和语音情绪识别，得到微表情类型集合和语音情绪类别；根据所述微表情类型集合和所述语音情绪类别，对所述企业多维画像数据进行校验；当所述企业多维画像数据通过校验时，通过预设的随机森林模型中的各层多个随机森林对所述企业多维画像数据进行分析，得到多维风险预测结果；根据所述多维风险预测结果，判断所述目标企业是否通过贷款审核。本申请涉及数据分析和微表情识别，可以提高贷款审核的准确性。

Enterprise credit audit methods, devices, equipment and computer-readable storage media

This application provides a method, device, equipment and computer-readable storage medium for enterprise credit audit. The method includes: when the enterprise credit audit request is monitored, obtain the credit audit video and enterprise multi-dimensional portrait data of the target enterprise according to the enterprise credit audit request; perform micro expression recognition and voice emotion recognition on the credit audit video to obtain the micro table Sentiment type set and voice emotion category; according to the micro expression type set and voice emotion category, verify the multi-dimensional image data of the enterprise; when the multi-dimensional image data of the enterprise passes the verification, analyze the multi-dimensional image data of the enterprise through multiple random forests in each layer of the preset random forest model to get the multi-dimensional risk prediction results; root According to the multi-dimensional risk prediction results, judge whether the target enterprise has passed the loan audit. The application involves data analysis and micro expression recognition, which can improve the accuracy of loan review.

【技术实现步骤摘要】
企业信贷审核方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本申请涉及数据分析的
，尤其涉及一种企业信贷审核方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
企业信用贷款，是指银行向小企业法定代表人或控股股东发放的，用于补充企业流动性资金周转等合法指定用途的无抵押、无担保贷款。企业向银行申请信用贷款时，需要提供企业相关资料，如企业营销执照、税务登记证、组织机构代码证和近六个月增值税等，然后由银行进行审核，以确定申请贷款的企业的贷款额度。目前，可以通过从企业相关资料中提取特征，并基于特征对申请贷款的进行审核，然而现有的特征提取算法仅涉及简单的线性计算，无法提取空间扭曲后的隐含信息，仅通过提取到的线性特征对贷款进行审核，无法保证企业信用贷款的审核结果的准确性。因此，如何提高企业信用贷款的审核准确性是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种企业信贷审核方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在提高提高企业信用贷款的审核准确性。第一方面，本申请提供一种企业信贷审核方法，所述企业信贷审核方法包括以下步骤：当监测到企业信贷审核请求时，根据所述企业信贷审核请求，获取目标企业的信贷审核视频和企业多维画像数据；对所述信贷审核视频进行微表情识别和语音情绪识别，得到微表情类型集合和语音情绪类别；根据所述微表情类型集合和所述语音情绪类别，对所述企业多维画像数据进行校验；当所述企业多维画像数据通过校验时，通过预设的随机森林模型中的各层多个随机森林对所述企业多维画像数据进行分析，得到多维风险预测结果；根据所述多维风险预测结果，判断所述目标企业是否通过贷款审核。第二方面，本申请还提供一种企业信贷审核装置，所述企业信贷审核装置包括：获取模块，用于当监测到企业信贷审核请求时，根据所述企业信贷审核请求，获取目标企业的信贷审核视频和企业多维画像数据；识别模块，用于对所述信贷审核视频进行微表情识别和语音情绪识别，得到微表情类型集合和语音情绪类别；校验模块，用于根据所述微表情类型集合和所述语音情绪类别，对所述企业多维画像数据进行校验；分析模块，用于当所述企业多维画像数据通过校验时，通过预设的随机森林模型中的各层多个随机森林对所述企业多维画像数据进行分析，得到多维风险预测结果；判断模块，用于根据所述多维风险预测结果，判断所述目标企业是否通过贷款审核。第三方面，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述的企业信贷审核方法的步骤。第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述的企业信贷审核方法的步骤。本申请提供一种企业信贷审核方法、装置、设备及计算机可读存储介质，本申请通过对信贷审核视频进行微表情识别和语音情绪识别，得到微表情类型集合和语音情绪类别，再根据微表情类型集合和语音情绪类别，对企业多维画像数据进行校验，而当企业多维画像数据通过校验时，通过预设的随机森林模型中的各层多个随机森林对企业多维画像数据进行分析，可以得到准确的多维风险预测结果，最后根据该多维风险预测结果，判断目标企业是否通过贷款审核，通过微表情识别和语音情绪识别，可以在一定程度上保证多维画像数据的真实性，同时通过对多维画像数据进行分析，可以准确的得到贷款审核结果，有效的提高企业信用贷款的审核准确性。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的一种企业信贷审核方法的流程示意图；图2为图1中的企业信贷审核方法的子步骤流程示意图；图3为本申请实施例提供的另一种企业信贷审核方法的流程示意图；图4为本申请实施例提供的一种企业信贷审核装置的示意性框图；图5为图4中的企业信贷审核装置的子模块的示意性框图；图6为本申请实施例提供的另一种企业信贷审核装置的示意性框图；图7为本申请一实施例涉及的计算机设备的结构示意框图。本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。本申请实施例提供一种企业信贷审核方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。其中，该企业信贷审核方法可应用于服务器中，该服务器可以为单台的服务器，也可以为由多台服务器组成的服务器集群。下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。请参照图1，图1为本申请的实施例提供的一种企业信贷审核方法的流程示意图。如图1所示，该企业信贷审核方法包括步骤S101至步骤S105。步骤S101、当监测到企业信贷审核请求时，根据所述企业信贷审核请求，获取目标企业的信贷审核视频和企业多维画像数据。其中，企业多维画像数据包括企业申请信贷时提交的自身画像数据、银行内部业务员对企业采集的画像数据和在网站上爬取的企业画像数据。具体包括企业规模、企业合作对象、企业年营业额或、融资情况、企业成立时间、近半年开票额、企业营销执照、税务登记证、组织机构代码证、最近验资报告、近六个月增值税或所得税缴税证明、近一年财务报表、企业近六个月的银行对账单、企业负债率、企业主要成员与拥有超过设定比例的企业股份的持股人员身份证或护照或其他相关的企业征信数据等信息。当企业向银行申请企业信贷时，银行工作人员可以现场或远程通过视频问询的方式对企业法人、股东和/或主要人员进行问询，在问询的过程中，通过录像设备或终端设备采集被问询者的面部数据和语音数据，从而生成对应的信贷审核视频，然后通过录像设备或终端设备将信贷审核视频上传至后台的服务器，由服务器基于企业标签关联存储信贷审核视频，此外，服务器基于企业标签关联存储企业多维画像数据。其中，该企业标签用于唯一表示申请贷款的企业，该终端设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理和穿戴式设备等电子设备。当监测到企业信贷审核请求时，服务器根据该企业信贷审核请求，获取目标企业的信贷审核视频和企业多维画像数据，即从该企业信贷审核请求中获取企业标签，并获取该企业标签关联的信贷审核视频和企业多维画像数据。其中，目标企业为该企业信贷审核请求中的企业标签唯一表示的企业，企业信贷审核请求的触发方式包括定时触发和实时触发，定时触发为服务器通过定时任务定时查询贷款审核任务队列中是否存在未审核的贷款审核任务，如果贷款审核任务队列中存在未审核的贷款审核任务，则根据未审核的贷款审核任务触发企业本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种企业信贷审核方法，其特征在于，包括：当监测到企业信贷审核请求时，根据所述企业信贷审核请求，获取目标企业的信贷审核视频和企业多维画像数据；对所述信贷审核视频进行微表情识别和语音情绪识别，得到微表情类型集合和语音情绪类别；根据所述微表情类型集合和所述语音情绪类别，对所述企业多维画像数据进行校验；当所述企业多维画像数据通过校验时，通过预设的随机森林模型中的各层多个随机森林对所述企业多维画像数据进行分析，得到多维风险预测结果；根据所述多维风险预测结果，判断所述目标企业是否通过贷款审核。

【技术特征摘要】
1.一种企业信贷审核方法，其特征在于，包括：当监测到企业信贷审核请求时，根据所述企业信贷审核请求，获取目标企业的信贷审核视频和企业多维画像数据；对所述信贷审核视频进行微表情识别和语音情绪识别，得到微表情类型集合和语音情绪类别；根据所述微表情类型集合和所述语音情绪类别，对所述企业多维画像数据进行校验；当所述企业多维画像数据通过校验时，通过预设的随机森林模型中的各层多个随机森林对所述企业多维画像数据进行分析，得到多维风险预测结果；根据所述多维风险预测结果，判断所述目标企业是否通过贷款审核。2.如权利要求1所述的企业信贷审核方法，其特征在于，所述对所述信贷审核视频进行微表情识别和语音情绪识别，得到微表情类型集合和语音情绪类别，包括：对所述信贷审核视频进行音视频分离得到待识别的目标视频和目标音频；对所述目标视频进行微表情识别，得到微表情类型集合；对所述目标音频进行语音情绪识别，得到所述目标音频的目标情绪类别。3.如权利要求1所述的企业信贷审核方法，其特征在于，所述根据所述微表情类型集合和所述语音情绪类别，对所述企业多维画像数据进行校验，包括：统计所述微表情类型集合包含预设的微表情类型组中的微表情类型的个数，并判断所述个数是否大于或等于预设个数，以及判断所述语音情绪类别是否为预设情绪类别；若所述个数大于或等于预设个数，且所述语音情绪类别不为预设情绪类别，则确定所述企业多维画像数据通过校验；若所述个数小于预设个数或所述语音情绪类别为预设情绪类别，则确定所述企业多维画像数据未通过校验。4.如权利要求1所述的企业信贷审核方法，其特征在于，所述通过预设的随机森林模型中的各层多个随机森林对所述企业多维画像数据进行分析，得到多维风险预测结果，包括：将所述企业多维画像数据转换为多维画像矩阵；通过预设的随机森林模型中的各层多个随机森林对所述多维画像矩阵进行分析，得到多维风险预测结果，其中，所述随机森林模型中的每层多个随机森林的输入数据包括上一层多个随机森林的输入数据与输出数据，所述随机森林模型中的第一层多个随机森林的输入数据为所述多维画像矩阵，所述第一层多个随机森林的输出数据为风险预测序列。5.如权利要求1-4中任一项所述的企业信贷审核方法，其特征在于，所述根据所述多维风险预测结果，判断所述目标企业是否通过贷款审核，包括：从所述多维风险预测结果中获取每个随机森林输出的风险预测结果，以形成风险...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈娴娴，阮晓雯，徐亮，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44