用户动支概率预测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种用户动支概率预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标用户的用户特征数据；获取目标用户的当前额度调整次数；根据目标用户的用户特征数据、当前额度调整次数以及预先建立的动支概率预测模型，预测经过当前额度调整次数的调整之后目标用户的动支概率；其中，动支概率预测模型是以样本用户的用户特征数据和生存时间作为模型特征而构建的用于预测任意一次或多次额度调整之后用户的动支概率的模型，生存时间与样本用户的额度调整次数相关。采用本方法能够提高用户动支概率预测的准确性。提高用户动支概率预测的准确性。提高用户动支概率预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
用户动支概率预测方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，特别是涉及一种用户动支概率预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在信贷业务数据处理过程中，会基于信贷用户的用户特征以及动支行为表现，为用户进行额度调整以满足用户需求，例如，提高用户的可贷款额度等。然而，总的资金额度有限，如果额度调整策略部署不合理，额度提高后用户并没有充分利用该额度，将会造成额度资源的浪费。因此，可以预先对用户的动支概率进行分析，根据分析结果部署策略。
[0003]然而，在传统方法中，是假设用户在每次提额度后的动支概率都是一样的，而且，基于传统方法，会舍弃掉一些刚提额几次的样本，因为，这部分样本还没有足够的反映用户是否产生动支的数据，这样一来，样本与总体之间会有偏差，并不能很好的反映用户实际情况，从而导致用户动支概率预测的准确性低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高用户动支概率预测准确性的用户动支概率预测方法、装置、计算机设备和存储介质。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户动支概率预测方法，所述方法包括：获取目标用户的用户特征数据；获取所述目标用户的当前额度调整次数；根据所述目标用户的用户特征数据、所述当前额度调整次数以及预先建立的动支概率预测模型，预测经过所述当前额度调整次数的调整之后所述目标用户的动支概率；其中，所述动支概率预测模型是以样本用户的用户特征数据和生存时间作为模型特征而构建的用于预测任意一次或多次额度调整之后用户的动支概率的模型，所述生存时间与所述样本用户的额度调整次数相关。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动支概率预测模型的构建方法，包括：获取样本用户的用户特征数据；分析所述样本用户的生存时间；确定所述样本用户对应的目标变量；根据所述样本用户的用户特征数据、所述样本用户的生存时间以及所述样本用户对应的目标变量，构建所述动支概率预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分析所述样本用户的生存时间，包括：获取所述样本用户在各次额度调整之后的动支行为信息，根据所述动支行为信息分析所述样本用户是否存在未动支行为；若是，则将首次出现未动支行为时所对应的额度调整次数作为所述样本用户的生存时间；若否，则将样本采集时的额度调整次数确定为所述样本用户的生存时间。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本用户的用户特征数据、所述样本用户的生存时间以及所述样本用户对应的目标变量，构建所述动支概率预测模型，包括：根据所述样本用户的用户特征数据、所述样本用户的生存时间以及所述样本用户对应的目标变量，基于机器学习算法和生存分析方法，得到任意一个所述样本用户在任意一次额度调整之后的危险函数；根据各个所述危险函数，得到用于计算任意一次或多次额度调整之后任意一个用户的动支...

【专利技术属性】
技术研发人员：石晓婷，
申请(专利权)人：上海数禾信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：