信用风险评估方法和装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种信用风险评估方法和装置、存储介质和电子设备，以解决难以准确地评估用户信用风险的问题。所述方法包括：获取目标用户的特征信息；将所述特征信息输入预先建立的风险评估模型，输出所述目标用户的信用风险评估结果，其中，所述风险评估模型是将不同用户的特征信息及其信用风险评估结果作为训练样本训练得到的。本公开可以通过预先建立的风险评估模型，准确地评估用户的信用风险。

【技术实现步骤摘要】
信用风险评估方法和装置、存储介质和电子设备
本公开涉及信息
，具体地，涉及一种信用风险评估方法和装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
信用借贷是指根据用户的信用提供借贷产品的新消费方式，用户无需提供抵押物或第三方担保，凭借用户的信用就能取得产品，并以用户的信用程度作为还款的保证。在信用借贷等业务领域中，通常需要对用户进行信用风险评估。相关技术中，通常是根据用户的征信信息对该用户进行信用风险评估，然而，部分用户虽然向银行办理过信用卡，但是使用信用卡较少，仅具有少量的信用卡信息，或者没有向银行申请过信用卡，无信用卡信息，也从未办理过任何网络贷款，没有和金融机构发生过借贷关系，所以这部分用户征信信息较薄弱，甚至没有征信信息，因而，该方式难以准确地评估用户的信用风险。
技术实现思路
本公开的目的是提供一种信用风险评估方法和装置、存储介质和电子设备，以解决相关技术中难以准确地评估用户信用风险的问题。提供该
技术实现思路
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该
技术实现思路
部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。第一方面，本公开提供一种信用风险评估方法，所述方法包括：获取目标用户的特征信息；将所述特征信息输入预先建立的风险评估模型，输出所述目标用户的信用风险评估结果，其中，所述风险评估模型是将不同用户的特征信息及其信用风险评估结果作为训练样本训练得到的。可选地，所述风险评估模型为多个，且每一风险评估模型对应一种用户类别，其中，所述用户类别是根据用户的历史征信信息划分得到的；其中，每一所述风险评估模型是根据以下方式建立的：获取属于同一用户类别的多个用户的历史特征信息；针对每一用户，根据该用户的历史特征信息和该用户类别对应的预设信用风险评估规则，确定该类用户的信用风险评估结果；将该用户类别中的各个用户的历史特征信息及其对应的信用风险评估结果作为训练样本对逻辑回归模型进行训练，得到该用户类别对应的风险评估模型；所述将所述特征信息输入预先建立的风险评估模型，包括：根据所述目标用户的特征信息，确定所述目标用户所属的用户类别；将所述目标用户的特征信息输入与该用户类别对应的风险评估模型中。可选地，在所述将所述特征信息输入预先建立的风险评估模型之前，还包括：判断所述目标用户是否符合预设的准入规则；所述将所述特征信息输入预先建立的风险评估模型，包括：若确定所述目标用户符合所述准入规则，则将所述特征信息输入所述风险评估模型。可选地，所述方法还包括：至少根据所述目标用户的信用风险评估结果，确定所述目标用户的信用额度信息；根据所述信用额度信息，确定为所述目标用户推送的信贷产品信息。可选地，所述至少根据所述目标用户的信用风险评估结果，确定所述目标用户的信用额度信息，包括：根据所述目标用户的信用风险评估结果，确定所述目标用户的违约概率等级；根据所述目标用户的违约概率等级，以及违约概率等级与信用额度信息之间的预设对应关系，输出所述目标用户的信用额度信息。可选地，所述至少根据所述目标用户的信用风险评估结果，确定所述目标用户的信用额度信息，包括：根据所述目标用户的特征信息，得到所述目标用户的还款能力特征信息；根据所述还款能力特征信息，得到所述目标用户的还款能力等级；根据所述目标用户的还款能力等级，以及违约概率等级、还款能力等级以及信用额度信息之间的预设对应关系，得到所述目标用户的信用额度信息。第二方面，本公开提供一种信用风险评估装置，所述装置包括：信息获取模块，用于获取目标用户的特征信息；风险评估模块，用于将所述特征信息输入预先建立的风险评估模型，输出所述目标用户的信用风险评估结果，其中，所述风险评估模型是将不同用户的特征信息及其信用风险评估结果作为训练样本训练得到的。可选地，所述风险评估模块，包括：获取子模块，用于获取属于同一用户类别的多个用户的历史特征信息；确定子模块，用于针对每一用户，根据该用户的历史特征信息和该用户类别对应的预设信用风险评估规则，确定该类用户的信用风险评估结果；风险评估子模块，用于将该用户类别中的各个用户的历史特征信息及其对应的信用风险评估结果作为训练样本对逻辑回归模型进行训练，得到该用户类别对应的风险评估模型。所述确定子模块，还用于根据所述目标用户的特征信息，确定所述目标用户所属的用户类别；将所述目标用户的特征信息输入与该用户类别对应的风险评估模型中。可选地，所述装置还包括：判断模块，用于判断所述目标用户是否符合预设的准入规则；所述风险评估模型，还用于在确定所述目标用户符合所述准入规则时，将所述特征信息输入所述风险评估模型。可选地，所述装置还包括：结果确定模块，用于至少根据所述目标用户的信用风险评估结果，确定所述目标用户的信用额度信息；信贷模块，用于根据所述信用额度信息，确定为所述目标用户推送的信贷产品信息。可选地，所述结果确定模块包括：第一结果确定子模块，用于根据所述目标用户的信用风险评估结果，确定所述目标用户的违约概率等级；第二结果确定子模块，用于根据所述目标用户的违约概率等级，以及违约概率等级与信用额度信息之间的预设对应关系，输出所述目标用户的信用额度信息；所述结果确定模块包括：第三结果确定子模块，用于根据所述目标用户的特征信息，得到所述目标用户的还款能力特征信息；第四结果确定子模块，用于根据所述还款能力特征信息，得到所述目标用户的还款能力等级；第五结果确定子模块，用于根据所述目标用户的还款能力等级，以及违约概率等级、还款能力等级以及信用额度信息之间的预设对应关系，得到所述目标用户的信用额度信息。第三方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现任一项所述信用风险评估方法的步骤。第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现任一项所述信用风险评估方法的步骤。上述技术方案，至少能够达到以下技术效果：通过获取目标用户的特征信息，并将所述特征信息输入预先建立的风险评估模型，所述风险评估模型是将不同用户的历史特征信息及其信用风险评估结果作为训练样本训练得到的，进一步的输出所述目标用户的信用风险评估结果，这样，可以根据目标用户的特征信息，通过预先建立的风险评估模型，准确地评估用户的信用风险，提高了评估用户信用风险的准确性。本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。附图说明结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。在附图中：图1是根据一示例性公开实施例示出的一种信用风险评估方法的流程图。图2是根据一示例性公开实施例示出的一种信用风险评估方法的流程图。图3是根据一示例性公本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信用风险评估方法，其特征在于，包括：/n获取目标用户的特征信息；/n将所述特征信息输入预先建立的风险评估模型，输出所述目标用户的信用风险评估结果，其中，所述风险评估模型是将不同用户的特征信息及其信用风险评估结果作为训练样本训练得到的。/n

【技术特征摘要】
1.一种信用风险评估方法，其特征在于，包括：
获取目标用户的特征信息；
将所述特征信息输入预先建立的风险评估模型，输出所述目标用户的信用风险评估结果，其中，所述风险评估模型是将不同用户的特征信息及其信用风险评估结果作为训练样本训练得到的。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风险评估模型为多个，且每一风险评估模型对应一种用户类别，其中，所述用户类别是根据用户的历史征信信息划分得到的；
其中，每一所述风险评估模型是根据以下方式建立的：
获取属于同一用户类别的多个用户的历史特征信息；
针对每一用户，根据该用户的历史特征信息和该用户类别对应的预设信用风险评估规则，确定该类用户的信用风险评估结果；
将该用户类别中的各个用户的历史特征信息及其对应的信用风险评估结果作为训练样本对逻辑回归模型进行训练，得到该用户类别对应的风险评估模型；
所述将所述特征信息输入预先建立的风险评估模型，包括：
根据所述目标用户的特征信息，确定所述目标用户所属的用户类别；
将所述目标用户的特征信息输入与该用户类别对应的风险评估模型中。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述特征信息输入预先建立的风险评估模型之前，还包括：
判断所述目标用户是否符合预设的准入规则；
所述将所述特征信息输入预先建立的风险评估模型，包括：
若确定所述目标用户符合所述准入规则，则将所述特征信息输入所述风险评估模型。


4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
至少根据所述目标用户的信用风险评估结果，确定所述目标用户的信用额度信息；
根据所述信用额度信息，确定为所述目标用户推送的信贷产品信息。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述至少根据所述目标用户的信用风险评估结果，确定所述目标用户的信用额度信息，包括：
根据所述目标用户的信用风险评估结果，确定所述目标用户的违约概率等级；
根据所述目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：周立勇，罗广锋，曾丹萍，李来，孙自朋，李珊珊，
申请(专利权)人：深圳中兴飞贷金融科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44