贷前审核方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提出了一种贷前审核方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取目标对象的征信信息；根据所述征信信息，判断所述目标对象是否存在于指定黑名单集合中的任一黑名单中；根据判断结果，为所述目标对象生成标签集合，其中，所述标签集合中的标签与所述指定黑名单集合中的黑名单一一对应；将所述标签集合输入以样本对象及其对应的样本标签集合作为训练样本训练得到的贷前信用评估模型中；通过所述贷前信用评估模型输出对所述目标对象的贷前信用评估结果。通过本发明专利技术的技术方案，能够通过机器学习方式实现对借贷人贷前信用的精确评估，能够提升贷前评估的有效性。

【技术实现步骤摘要】
贷前审核方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种贷前审核方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
银行等金融机构十分看重借贷人的个人信用记录，如果借贷人因为信用不好而被银行列入黑名单，那么，短时间内不能再次向银行申请贷款。目前，一般根据银行内部的黑名单确定借贷人的贷前信用。然而，由于在现有的业务模型中，黑名单涉及不同业务的方方面面，多种多样，其设定没有统一的标准，这往往造成本身具有信贷能力的借贷人会因存在于某一黑名单上而直接被否决，不利于信贷业务的开展。若要对这些被拒的借贷人进行进一步评估，还需启动人工评估流程，会消耗大量人工成本。因此，如何避免借贷人因贷前评估不合理而被拒贷，成为目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种贷前审核方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，旨在解决相关技术中本身具有信贷能力的借贷人会因基于黑名单的不合理评估而被拒贷技术问题，能够提升贷前评估的有效性，减少借贷人因贷前评估不合理而被拒贷的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种贷前审核方法，其特征在于，包括：/n获取目标对象的征信信息；/n根据所述征信信息，判断所述目标对象是否存在于指定黑名单集合中的任一黑名单中；/n根据判断结果，为所述目标对象生成标签集合，其中，所述标签集合中的标签与所述指定黑名单集合中的黑名单一一对应；/n将所述标签集合输入以样本对象及其对应的样本标签集合作为训练样本训练得到的贷前信用评估模型中；/n通过所述贷前信用评估模型输出对所述目标对象的贷前信用评估结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种贷前审核方法，其特征在于，包括：
获取目标对象的征信信息；
根据所述征信信息，判断所述目标对象是否存在于指定黑名单集合中的任一黑名单中；
根据判断结果，为所述目标对象生成标签集合，其中，所述标签集合中的标签与所述指定黑名单集合中的黑名单一一对应；
将所述标签集合输入以样本对象及其对应的样本标签集合作为训练样本训练得到的贷前信用评估模型中；
通过所述贷前信用评估模型输出对所述目标对象的贷前信用评估结果。


2.根据权利要求1所述的贷前审核方法，其特征在于，
所述目标对象包括自然人和/或企业；
所述指定黑名单集合包括失信对象黑名单、司法负面黑名单和多头借贷黑名单中的一种或多种，以及，所述指定黑名单集合中每种黑名单的数量为一个或多个。


3.根据权利要求1所述的贷前审核方法，其特征在于，所述通过所述贷前信用评估模型输出对所述目标对象的贷前信用评估结果的步骤，具体包括：
通过预设的K均值聚类算法对所述标签集合进行聚类计算，得到所述标签集合对应的聚类结果；
将所述聚类结果对应的指定信贷结果确定为所述目标对象的贷前信用评估结果。


4.根据权利要求3所述的贷前审核方法，其特征在于，所述预设的K均值聚类算法具体包括：
随机选择与所述指定信贷结果相同数量的在前聚类中心；
根据所述标签集合中的每个标签与所述在前聚类中心的相对位置关系，将所述每个标签分配至与自身距离最近的目标在前聚类中心；
根据所述每个标签的实际分配信息，重新确定与所述指定信贷结果相同数量的在后聚类中心；
在所述在后聚类中心中，为所述每个标签选择与自身距离最近的目标在后聚类中心；
循环所述将所述每个标签分配的步骤与重新确定聚类中心的步骤，至所述在后聚类中心与所述在前聚类中心相同。


5.根据权利要求1至4中任一项所述的贷前审核方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏良超，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44