一种贷中风险评估方法、装置、机器可读介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种贷中风险评估方法，包括：获取贷款客户的贷款产品对应的风险评估参数；根据所述风险评估参数输出所述贷款客户的贷中风险评估结果。本发明专利技术基于贷中的行为监测，通过这些贷中行为对贷款客户的风险进行评估，对业务的逾期发生起预防的作用，可以极大降低业务的风险和运营成本。

【技术实现步骤摘要】
一种贷中风险评估方法、装置、机器可读介质及设备
本专利技术属于金融领域，具体涉及一种贷中风险评估方法、装置、机器可读介质及设备。
技术介绍
银行进行风控服务时，需要从贷前、贷中全流程对客户进行不同方式的评估和跟踪，并采取相应措施。因此，在贷中通过对客户的行为进行监测，可以有效识别贷中存量客户风险，进行客户分层，帮助金融机构有针对性的投入成本。然而客户的信息比较零散，怎么对现有的客户情况，进行区分，并采取措施，需要有一定的方法，提高风控能力的同时提高效率。但是贷中的行为，由于还未到表现期，很难像贷后一样通过逾期还款数据进行分析建模。因此，无法通过一些直观的数据看到这些贷中的客户行为，对后续的客户逾期会有什么直接联系。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种贷中风险评估方法、装置、机器可读介质及设备，用于解决现有技术存在的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种贷中风险评估方法，包括：获取贷款客户的贷款产品对应的风险评估参数；根据所述风险评估参数输出所述贷款客户的贷中风险评估结果。可选地，所述风险评估参数包括以下至少之一：是否首次借款、首次借款逾期次数、开户时间、逾期金额、应还款金额、借款频率、历史逾期次数。可选地，根据所述风险评估参数输出所述贷款客户的贷中风险评估结果，包括：根据所述风险评估参数与设定的风险评估策略，输出所述贷款客户的贷中风险评估结果。可选地，所述风险评估策略包括：判断所述贷款客户是否首次借款，根据判断结果输出所述贷款客户的贷中风险评估结果。可选地，若所述贷款客户不是首次借款，则所述风险评估策略还包括：判断所述贷款客户是否存在历史逾期行为；若存在历史逾期行为，则输出为高风险的贷中风险评估结果；若不存在历史逾期行为，则获取贷款客户在设定时间段内的借款频率，比较借款频率与设定次数的大小；若借款频率大于设定次数，则输出为高风险的贷中风险评估结果；若借款次数小于设定次数，则输出为低风险的贷中风险评估结果。可选地，若所述贷款客户是首次借款，则所述风险评估策略还包括：判断贷款客户是否存在首次借款逾期行为，若不存在首次借款逾期行为，则输出为低风险的贷中风险评估结果；若存在首次借款逾期行为，则获取首次借款逾期次数，若首次借款逾期次数为预设次数，则获取贷款客户的开户时间，若开户时间大于设定时间，则输出为低风险的贷中风险评估结果；若开户时间小于设定时间或首次借款逾期次数大于所述预设次数，则获取逾期金额与应还金额的比例值，若所述比例值大于或等于预设阈值，则输出为高风险的贷中风险评估结果；若所述比例值小于所述预设阈值，则输出为中风险的贷中风险评估结果。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种贷中风险评估装置，包括：风险评估参数获取模块，用于获取贷款客户的贷款产品对应的风险评估参数；风险评估结果生成模块，用于根据所述风险评估参数输出所述贷款客户的贷中风险评估结果。可选地，所述风险评估参数包括以下至少之一：是否首次借款、首次借款逾期次数、开户时间、逾期金额、应还款金额、借款频率、历史逾期次数。可选地，根据所述风险评估参数输出所述贷款客户的贷中风险评估结果，包括：根据所述风险评估参数与设定的风险评估策略，输出所述贷款客户的贷中风险评估结果。可选地，所述风险评估策略包括：判断所述贷款客户是否首次借款，根据判断结果输出所述贷款客户的贷中风险评估结果。可选地，若所述贷款客户不是首次借款，则所述风险评估策略还包括：判断所述贷款客户是否存在历史逾期行为；若存在历史逾期行为，则输出为高风险的贷中风险评估结果；若不存在历史逾期行为，则获取贷款客户在设定时间段内的借款频率，比较借款频率与设定次数的大小；若借款频率大于设定次数，则输出为高风险的贷中风险评估结果；若借款次数小于设定次数，则输出为低风险的贷中风险评估结果。可选地，若所述贷款客户是首次借款，则所述风险评估策略还包括：判断贷款客户是否存在首次借款逾期行为，若不存在首次借款逾期行为，则输出为低风险的贷中风险评估结果；若存在首次借款逾期行为，则获取首次借款逾期次数，若首次借款逾期次数为预设次数，则获取贷款客户的开户时间，若开户时间大于设定时间，则输出为低风险的贷中风险评估结果；若开户时间小于设定时间或首次借款逾期次数大于所述预设次数，则获取逾期金额与应还金额的比例值，若所述比例值大于或等于预设阈值，则输出为高风险的贷中风险评估结果；若所述比例值小于所述预设阈值，则输出为中风险的贷中风险评估结果。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种设备，包括：一个或多个处理器；和其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当所述一个或多个处理器执行时，使得所述设备执行前述的一个或多个所述的方法。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一个或多个机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得设备执行前述的一个或多个所述的方法。如上所述，本专利技术提供的一种贷中风险评估方法、装置、机器可读介质及设备，具有以下有益效果：本专利技术提供的一种贷中风险评估方法，包括：获取贷款客户的贷款产品对应的风险评估参数；根据所述风险评估参数输出所述贷款客户的贷中风险评估结果。本专利技术基于贷中的行为监测，通过这些贷中行为对贷款客户的风险进行评估，对业务的逾期发生起预防的作用，可以极大降低业务的风险和运营成本。附图说明图1为一实施例提供的一种贷中风险评估方法的示意图；图2为一实施例提供的首次借款贷中风险评估方法的示意图；图3为本实施例提供的非首次借款贷中风险评估方的示意图；图4为一实施例提供的一种贷中风险评估装置的示意图；图5为一实施例提供的终端设备的硬件结构示意图；图6为另一实施例提供的终端设备的硬件结构示意图。具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。如图1所示，一种贷中风险评估方法，包括：S11获取贷款客户的贷款产品对应的风险评估参数；S12根据所述风险评估参数输出所述贷款客户的贷中风险评估结果。本专利技术基于贷中的行为监测，通过这些贷中行为对贷款客户的风险进行评估，对业务的逾期发生起预防的作用，可以极大降低业务的风险和运营成本。一般来说，在对客户的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种贷中风险评估方法，其特征在于，包括：/n获取贷款客户的贷款产品对应的风险评估参数；/n根据所述风险评估参数输出所述贷款客户的贷中风险评估结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种贷中风险评估方法，其特征在于，包括：
获取贷款客户的贷款产品对应的风险评估参数；
根据所述风险评估参数输出所述贷款客户的贷中风险评估结果。


2.根据权利要求1所述的贷中风险评估方法，其特征在于，所述风险评估参数包括以下至少之一：是否首次借款、首次借款逾期次数、开户时间、逾期金额、应还款金额、借款频率、历史逾期次数。


3.根据权利要求2所述的贷中风险评估方法，其特征在于，根据所述风险评估参数输出所述贷款客户的贷中风险评估结果，包括：根据所述风险评估参数与设定的风险评估策略，输出所述贷款客户的贷中风险评估结果。


4.根据权利要求3所述的贷中风险评估方法，其特征在于，所述风险评估策略包括：判断所述贷款客户是否首次借款，根据判断结果输出所述贷款客户的贷中风险评估结果。


5.根据权利要求4所述的贷中风险评估方法，其特征在于，若所述贷款客户不是首次借款，则所述风险评估策略还包括：判断所述贷款客户是否存在历史逾期行为；若存在历史逾期行为，则输出为高风险的贷中风险评估结果；若不存在历史逾期行为，则获取贷款客户在设定时间段内的借款频率，比较借款频率与设定次数的大小；若借款频率大于设定次数，则输出为高风险的贷中风险评估结果；若借款次数小于设定次数，则输出为低风险的贷中风险评估结果。


6.根据权利要求4所述的贷中风险评估方法，其特征在于，若所述贷款客户是首次借款，则所述风险评估策略还包括：判断贷款客户是否存在首次借款逾期行为，若不存在首次借款逾期行为，则输出为低风险的贷中风险评估结果；若存在首次借款逾期行为，则获取首次借款逾期次数，若首次借款逾期次数为预设次数，则获取贷款客户的开户时间，若开户时间大于设定时间，则输出为低风险的贷中风险评估结果；若开户时间小于设定时间或首次借款逾期次数大于所述预设次数，则获取逾期金额与应还金额的比例值，若所述比例值大于或等于预设阈值，则输出为高风险的贷中风险评估结果；若所述比例值小于所述预设阈值，则输出为中风险的贷中风险评估结果。


7.一种贷中风险评估装置，其特征在于，包括：
风险评估参数获取模块，用于获取贷款客户的贷款产品对应的风险评估参数；
风险评估结果生成模块，用于根据所述风险评估参数输出所述贷款客户的贷中风险评估结果。

【专利技术属性】
技术研发人员：周曦，姚志强，陈琳，俞晓臣，王磊，
申请(专利权)人：北京云从科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11