【技术实现步骤摘要】
风险预测模型的构建方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本申请涉及信息处理
，具体而言，涉及一种风险预测模型的构建方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]现在互联网金融公司有很多信贷业务，比如汽车以租代购、个人信用贷款等，通过增加月供本金或者收取利息的形式获取利润。但在实际情况中，有些客户会因为各种原因不能如期还款，比如没有足够经济来源、主观意愿不还等，导致公司受到很大的损失，因此，在信贷业务中，公司期望为信用更好的用户提供服务。在互联网金融公司中，有很多基于机器学习或深度学习的评分模型来筛选优质客户，比如逻辑回归、随机森林等模型，但这些模型要么太简单，达不到一定的准确率，要么太复杂，导致可解释性较低。
技术实现思路
[0003]本申请实施例的目的在于提供一种风险预测模型的构建方法、装置、电子设备和存储介质，实现了通过历史用户数据来建立风险预测模型从而预测用户的风险程度，进而通过用户的不同风险程度来提供不同的信贷服务，避免公司遭受损失。
[0004]本申请实施例第一方面提供...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种风险预测模型的构建方法，其特征在于，包括：从历史用户数据中解析出用户个人数据和用户关系网络数据；基于所述用户个人数据和所述用户关系网络数据，构建历史用户特征；根据所述历史用户特征对机器学习模型进行训练，获得子预测模型；将所述子预测模型与预设风险判断规则进行融合，获得风险预测模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户个人数据和所述用户关系网络数据，构建历史用户特征，包括：对所述用户个人数据进行特征工程处理，得到用户个人特征；基于所述用户关系网络数据，确定用户关系网络特征；将所述用户个人特征和所述用户关系网络特征进行融合，得到所述历史用户特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户个人数据包括若干类别的个人子数据，所述历史用户数据包括标签数据；所述对所述用户个人数据进行特征工程处理，得到用户个人特征，包括：针对每一类别的个人子数据，对所述个人子数据进行多个维度的分箱处理，获得分箱结果；从多个维度的分箱结果中，确定与所述标签数据相关性最大的分箱结果，作为类别初始特征；对所有类别的类别初始特征进行筛选，得到所述用户个人特征。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史用户数据包括标签数据；所述基于所述用户关系网络数据，确定用户关系网络特征，包括：基于所述用户关系网络数据，构建图卷积神经网络的输入参数；依据所述输入参数和所述标签数据，对所述图卷积神经网络进行训练；当所述图卷积神经网络收敛，将所述输入参数在所述图卷积神经网络的中间处理结果作为所述用户关系网络特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述输入参数包括特...
【专利技术属性】
技术研发人员：张黎，叶柳鹤，陈广辉，刘维炜，杨大志，
申请(专利权)人：闪捷信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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