一种基于政府数据的无监督融合模型个人信用评分方法技术

本发明专利技术特别涉及一种基于政府数据的无监督融合模型个人信用评分方法。该基于政府数据的无监督融合模型个人信用评分方法，先建立信用风险指标库，然后构建基于层次分析法的个人信用评分模型与基于卡方分箱法的个人信用评分模型，最后基于融合模型进行个人信用评分。该基于政府数据的无监督融合模型个人信用评分方法，解决了金融科技领域个人信用状况难以准确评估、个人信用标签难以获得的问题，利用多模型融合技术极大地提升了结果的准确性，同时以评分形式展现的对个人的信用风险量化评价，能够为金融机构提供可靠地个人信用评价。

A personal credit scoring method of unsupervised fusion model based on government data

【技术实现步骤摘要】
一种基于政府数据的无监督融合模型个人信用评分方法
本专利技术涉及个人信用评分
，特别涉及一种基于政府数据的无监督融合模型个人信用评分方法。
技术介绍
金融机构从产生至今，仍然面临的、无法改变的风险就是信用风险，也是最根本、最重要的风险之一。个人贷款申请者的信用风险通常来源于以下几个方面：(1)个人的收入对市场环境和突发事件比较敏感，这两个因素在很大程度上决定了个人贷款的高风险；(2)针对个人的小额贷款业务基本上都是靠信用办理，不需要贷款人做任何担保或者抵押，贷款机构对违约行为缺乏有效约束措施，造成了很大的信用风险；(3)在缺乏有效个人信用信息数据的情况下，贷款机构作为资金融出方对于借款人的信息没有一个很好的获取途径，无法真实而全面的了解对方的信息，使得贷款机构明显处于劣势地步，这极不利于它们进行果断而正确的决策。(4)专业化贷款机构采集信用信息记录具有周期性，并且依赖于金融机构及时信息看反馈，导致一定程度上的个人信用信息滞后。因此，建立完整的个人风险指标体系、运用信用评价模型规范贷款机构对于个人贷款本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于政府数据的无监督融合模型个人信用评分方法，其特征在于，包括以下步骤：/n第一步，建立信用风险指标库/n采用数据采集与处理技术收集通过授权调用的政府数据，并将脱敏后的政府数据保存于关系型数据库中；筛选关系型数据库中可以列入信用风险指标库的表格及字段，对数据进行预处理、融合和去重，基于关系型数据库建立信用风险指标库；/n第二步，建立个人信用风险评价模型/n筛选信用风险指标库中可以列入信用评分样本库的相关表格及字段，基于筛选出的样本构建基于层次分析法的个人信用评分模型与基于卡方分箱法的个人信用评分模型；/n第三步，基于融合模型进行个人信用评分/n将基于层次分析法的个人信用评分模型与基于卡...

【技术特征摘要】
1.一种基于政府数据的无监督融合模型个人信用评分方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步，建立信用风险指标库
采用数据采集与处理技术收集通过授权调用的政府数据，并将脱敏后的政府数据保存于关系型数据库中；筛选关系型数据库中可以列入信用风险指标库的表格及字段，对数据进行预处理、融合和去重，基于关系型数据库建立信用风险指标库；
第二步，建立个人信用风险评价模型
筛选信用风险指标库中可以列入信用评分样本库的相关表格及字段，基于筛选出的样本构建基于层次分析法的个人信用评分模型与基于卡方分箱法的个人信用评分模型；
第三步，基于融合模型进行个人信用评分
将基于层次分析法的个人信用评分模型与基于卡方分箱法的个人信用评分模型的评分结果相融合，从而形成针对申贷个人的信用评分。


2.根据权利要求1所述的基于政府数据的无监督融合模型个人信用评分方法，其特征在于：所述第一步中，建立信用风险指标库，包括以下步骤：
(1)数据的获取、处理及存储
基于申贷个人用户授权调用政府数据库中的个人信息，包括个人基本信息、公积金缴纳信息和社保缴纳信息，对数据进行脱敏处理，并保存于关系型数据库中；
(2)信用风险指标库入库数据处理
筛选关系型数据库中入选信用风险指标库的相关表格及入库字段，并根据业务需求与建模需求对数据进行特征工程处理，形成能够直观反映信用风险的特征；
(3)信用评分样本库对象筛选
基于建立个人信用评分这一业务目标与特定的产品需求，筛选信用风险指标库中入选信用评分样本库的相关表格及入库字段；
(4)入库数据去重处理
针对选取的入库数据进行数据去重，用脱敏后的身份证号唯一标识申贷个人对象。


3.根据权利要求2所述的基于政府数据的无监督融合模型个人信用评分方法，其特征在于：所述步骤(2)中，筛选数据库中与个人信用风险密切相关的特征字段，包括个人身份、单位性质、性别、民族、公积金历史缴纳记录、养老保险历史缴纳记录、医疗保险历史缴纳记录和医疗保险账户消费记录字段，并运用特征加工技术形成个人公积金连续缴纳月数、养老保险连续缴纳月数及医疗保险连续缴纳月数特征；
通过数据处理的技术将个人敏感信息进行脱敏，所述步骤(4)中，根据脱敏后的人名与身份证号对数据进行去重；已经入库的个人信用风险指标依照贷款循环周期进行重新授权调用处理，并对指标库中对应身份的个人进行数据更新。


4.根据权利要求1所述的基于政府数据的无监督融合模型个人信用评分方法，其特征在于：所述第二步中，建立个人信用风险评价模型，包括以下步骤：
(1)筛选建模特征，构建层次结构图
筛选出的建模特征包含个人身份信息、个人公积金与社保连续缴纳月份、个人公积金与社保月缴额、个人公积金与社保缴纳基数和个人公积金与社保缴纳比例；运用筛选出的建模特征根据其内在联系与业务关联，构建目标层、准则层与方案层之间的层次结构图；
(2)层次分析法权重赋值与评分计算
根据层次关系图构建对比判断矩阵，通过综合多位专家打分结果赋予个人信用风险特征不同权重，对特征进行基于分位数的区间划分与原始赋分，形成基于层次分析法的个人信用评分模型；
(3)卡方分箱法区间划分与评分计算
将个人身份作为目标变量根据卡方分箱法对样本集缴纳公积金、社保金额以及三年内缴纳月数进行总体区间划分，并对所得区间进行赋分，形成基于卡方分箱法的个人信用评分模型。


5.根据权利要求4所述的基于政府数据的无监督融合模型个人信用评分方法，其特征在于：所述步骤(2)中，构建基于层次分析法的个人信用评分模型，包括以下步骤：
(A)基于层次结构图，各评分专家对每层各个因素之间的相对重要性...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔光裕，郭宏毅，崔乐乐，
申请(专利权)人：浪潮卓数大数据产业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32