本发明专利技术公开了一种基于地理信息的贷前分析方法，包括：若获得历史征信数据，则确定所述历史征信数据对应的地理信息，并基于所述地理信息，生成随机森林；遍历确定所述随机森林中满足预设要求的目标树节点，并基于所述目标树节点，确定所述地理信息对应的目标风险规则；若检测到用户的贷款申请，则基于所述用户的征信数据，获取所述用户对应的目标地理信息；基于所述目标地理信息和所述目标风险规则，确定所述贷款申请是否通过审批。本发明专利技术还公开了一种基于地理信息的贷前分析装置、设备和存储介质。本发明专利技术通过历史征信数据中的地理信息构建风险规则，并确定当前用户是否命中风险规则，以此确定用户的贷前风险，提高贷前分析的准确性。
【技术实现步骤摘要】
基于地理信息的贷前分析方法、装置、设备与存储介质
本专利技术涉及金融科技(Fintech)
，尤其涉及基于地理信息的贷前分析方法、装置、设备与存储介质。
技术介绍
近年来，随着金融科技(Fintech)，尤其是互联网金融的不断发展，数据分析技术被引入银行等金融机构的日常服务中。在银行等金融机构的日常服务过程中，往往需要对申请相关业务的客户进行风险分析，如对申请贷款的客户进行贷前分析，以决定是否给与贷款，避免客户在贷款之后无法及时偿还，给银行等金融带来直接的经济损失，因此，如何对贷前客户进行还款风险分析，是银行等金融机构必做的一项重要工作。现有银行等金融系统，在进行贷前分析时，所依赖的数据维度较为局限，一般是根据客户在银行留底的数据，如贷款信息和信用卡还款信息等，构造信用评分卡，以此判断客户的还款意愿和还款能力。此种判断方式没有挖掘出影响信贷风险的其他参数，若是用户的贷款信息和信用卡还款信息等没有问题，则无法对贷前用户进行贷前分析，可见，现有贷前分析数据维度还有所欠缺，无法进一步提高贷前分析的准确性。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种基于地理信息的贷前分析方法、装置、设备与存储介质，旨在提高贷前风险分析的准确性。为实现上述目的，本专利技术提供一种基于地理信息的贷前分析方法，所述基于地理信息的贷前分析方法包括如下步骤：若获得历史征信数据，则确定所述历史征信数据对应的地理信息，并基于所述地理信息，生成随机森林；遍历确定所述随机森林中满足预设要求的目标树节点，并基于所述目标树节点，确定所述地理信息对应的目标风险规则；若检测到用户的贷款申请，则基于所述用户的征信数据，获取所述用户对应的目标地理信息；基于所述目标地理信息和所述目标风险规则，确定所述贷款申请是否通过审批。优选地，所述遍历确定所述随机森林中满足预设要求的目标树节点的步骤包括：遍历确定所述随机森林中各决策树的树节点的负样本数，并基于所述负样本数，计算所述树节点的第一提升度；基于所述第一提升度和预设要求，确定所述随机森林中的目标树节点。优选地，所述基于所述第一提升度和预设要求，确定所述随机森林中的目标树节点的步骤包括：遍历确定所述树节点的辅助变量，并基于所述辅助变量，计算所述树节点的第二提升度；基于所述第一提升度、所述第二提升度和预设要求，确定所述随机森林中的目标树节点。优选地，所述基于所述第一提升度、所述第二提升度和预设要求，确定所述随机森林中的目标树节点的步骤包括：遍历确定所述树节点的树深度；基于所述第一提升度、所述第二提升度、所述树深度和预设要求，确定所述随机森林中的目标树节点。优选地，所述基于所述目标树节点，确定所述地理信息对应的目标风险规则的步骤包括：基于所述目标树节点，确定所述地理信息对应的候选风险规则，并基于预设算法，确定所述风险规则的稳定性；基于所述稳定性，从所述风险规则中筛选出目标风险规则。优选地，所述若获得历史征信数据，则确定所述历史征信数据对应的地理信息的步骤包括：若获得历史征信数据，则提取所述历史征信数据中的地址信息，并基于预设标准规则，将所述地址信息生成标准化地址；构建所述标准化地址对应的维度变量，并基于所述维度变量，对所述标准化地址进行衍生处理，以得到所述历史征信数据对应的地理信息。优选地，所述基于所述地理信息，生成随机森林的步骤包括：确定所述地理信息对应的总样本数，以及所述地理信息对应的负样本，并确定所述负样本的样本类型；基于所述总样本数、所述负样本和所述样本类型，生成随机森林。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于地理信息的贷前分析装置，所述基于地理信息的贷前分析装置包括：生成模块，用于若获得历史征信数据，则确定所述历史征信数据对应的地理信息，并基于所述地理信息，生成随机森林；确定模块，用于遍历确定所述随机森林中满足预设要求的目标树节点，并基于所述目标树节点，确定所述地理信息对应的目标风险规则；获取模块，用于若检测到用户的贷款申请，则基于所述用户的征信数据，获取所述用户对应的目标地理信息；判断模块，用于基于所述目标地理信息和所述目标风险规则，确定所述贷款申请是否通过审批。优选地，所述确定模块还用于：遍历确定所述随机森林中各决策树的树节点的负样本数，并基于所述负样本数，计算所述树节点的第一提升度；基于所述第一提升度和预设要求，确定所述随机森林中的目标树节点。优选地，所述确定模块还用于：遍历确定所述树节点的辅助变量，并基于所述辅助变量，计算所述树节点的第二提升度；基于所述第一提升度、所述第二提升度和预设要求，确定所述随机森林中的目标树节点。优选地，所述确定模块还用于：遍历确定所述树节点的树深度；基于所述第一提升度、所述第二提升度、所述树深度和预设要求，确定所述随机森林中的目标树节点。优选地，所述确定模块还用于：基于所述目标树节点，确定所述地理信息对应的候选风险规则，并基于预设算法，确定所述风险规则的稳定性；基于所述稳定性，从所述风险规则中筛选出目标风险规则。优选地，所述生成模块还用于：若获得历史征信数据，则提取所述历史征信数据中的地址信息，并基于预设标准规则，将所述地址信息生成标准化地址；构建所述标准化地址对应的维度变量，并基于所述维度变量，对所述标准化地址进行衍生处理，以得到所述历史征信数据对应的地理信息。优选地，所述生成模块还用于：确定所述地理信息对应的总样本数，以及所述地理信息对应的负样本，并确定所述负样本的样本类型；基于所述总样本数、所述负样本和所述样本类型，生成随机森林。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于地理信息的贷前分析设备，所述基于地理信息的贷前分析设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于地理信息的贷前分析程序，所述基于地理信息的贷前分析程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于地理信息的贷前分析方法的步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术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基于地理信息的贷前分析程序，所述基于地理信息的贷前分析程序被处理器执行时实现如上所述的基于地理信息的贷前分析方法的步骤。本专利技术提出的基于地理信息的贷前分析方法，若获得历史征信数据，则确定所述历史征信数据对应的地理信息，并基于所述地理信息，生成随机森林；遍历确定所述随机森林中满足预设要求的目标树节点，并基于所述目标树节点，确定所述地理信息对应的目标风险规则；若检测到用户的贷款申请，则基于所述用户的征信数据，获取所述用户对应的目标地理信息；基于所述目标地理信息和所述目标风险规则，确定所述贷款申请是否通过审批。本专利技术通过历史征信数据中的地理信息构建风险规则，并确定当前用户是否命中风险规则，以此确定用户的贷前本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于地理信息的贷前分析方法，其特征在于，所述基于地理信息的贷前分析方法包括如下步骤：/n若获得历史征信数据，则确定所述历史征信数据对应的地理信息，并基于所述地理信息，生成随机森林；/n遍历确定所述随机森林中满足预设要求的目标树节点，并基于所述目标树节点，确定所述地理信息对应的目标风险规则；/n若检测到用户的贷款申请，则基于所述用户的征信数据，获取所述用户对应的目标地理信息；/n基于所述目标地理信息和所述目标风险规则，确定所述贷款申请是否通过审批。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于地理信息的贷前分析方法，其特征在于，所述基于地理信息的贷前分析方法包括如下步骤：
若获得历史征信数据，则确定所述历史征信数据对应的地理信息，并基于所述地理信息，生成随机森林；
遍历确定所述随机森林中满足预设要求的目标树节点，并基于所述目标树节点，确定所述地理信息对应的目标风险规则；
若检测到用户的贷款申请，则基于所述用户的征信数据，获取所述用户对应的目标地理信息；
基于所述目标地理信息和所述目标风险规则，确定所述贷款申请是否通过审批。
2.如权利要求1所述的基于地理信息的贷前分析方法，其特征在于，所述遍历确定所述随机森林中满足预设要求的目标树节点的步骤包括：
遍历确定所述随机森林中各决策树的树节点的负样本数，并基于所述负样本数，计算所述树节点的第一提升度；
基于所述第一提升度和预设要求，确定所述随机森林中的目标树节点。
3.如权利要求2所述的基于地理信息的贷前分析方法，其特征在于，所述基于所述第一提升度和预设要求，确定所述随机森林中的目标树节点的步骤包括：
遍历确定所述树节点的辅助变量，并基于所述辅助变量，计算所述树节点的第二提升度；
基于所述第一提升度、所述第二提升度和预设要求，确定所述随机森林中的目标树节点。
4.如权利要求2所述的基于地理信息的贷前分析方法，其特征在于，所述基于所述第一提升度、所述第二提升度和预设要求，确定所述随机森林中的目标树节点的步骤包括：
遍历确定所述树节点的树深度；
基于所述第一提升度、所述第二提升度、所述树深度和预设要求，确定所述随机森林中的目标树节点。
5.如权利要求1所述的基于地理信息的贷前分析方法，其特征在于，所述基于所述目标树节点，确定所述地理信息对应的目标风险规则的步骤包括：
基于所述目标树节点，确定所述地理信息对应的候选风险规则，并基于预设算法，确定所述风险规则的稳定性；
基于所述稳定性，从所述风险规则中筛选出目标风险规则。
【专利技术属性】
技术研发人员：林禹君，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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