基于数据迁移的违约模型构建方法、装置、设备与介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及贷前信用审批技术领域，公开了一种基于数据迁移的违约模型构建方法、装置、设备和介质，所述方法包括：获取源域数据和目标域数据；基于所述源域数据和所述目标域数据，通过预设扩散模型进行数据迁移，确定目标数据；基于所述目标数据构建目标违约模型。本发明专利技术通过获取成熟业务场景的源域数据和新业务场景的目标域数据；通过利用预设扩散模型从成熟业务场景的源域数据中筛选出与新业务场景的目标域数据的类似的样本数据，并将该类似的样本数据确定为目标数据；利用目标数据构建违约模型，实现利用不同信贷场景的数据迁移构建信贷模型。建信贷模型。建信贷模型。

【技术实现步骤摘要】
基于数据迁移的违约模型构建方法、装置、设备与介质


[0001]本专利技术涉及贷前信用审批
，尤其涉及基于数据迁移的违约模型构建方法、装置、设备与介质。

技术介绍

[0002]随着互联网技术和金融市场的发展，信贷信息呈爆炸式增长，信贷的业务场景也逐渐多元化。对于新信贷业务场景，通常存在业务初期样本数据积累不够的情况，而构建信贷模型通常需要较大数量的建模样本数据。
[0003]目前通常是将成熟信贷业务场景下的信贷模型通过调整拒绝阈值的方式直接应用到新信贷业务场景，待新信贷业务场景的样本数据积累足够之后，再开发新信贷业务场景的信贷模型。成熟信贷业务场景与新信贷业务场景的客户群体存在较大的差别，将成熟的信贷业务场景的信贷模型通过调整后直接运用到新的信贷业务场景，导致新贷业务场景的信贷模型应用效果较差，而且新信贷业务场景的信贷模型中没有利用到新信贷业务场景的样本数据。
[0004]目前，在新信贷业务场景的初期样本数据积累不够的情况下，无法构建出适合新信贷业务场景的信贷模型。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据迁移的违约模型构建方法，其特征在于，所述基于数据迁移的违约模型构建方法包括如下步骤：获取源域数据和目标域数据；基于所述源域数据和所述目标域数据，通过预设扩散模型进行数据迁移，确定目标数据；基于所述目标数据构建违约模型。2.如权利要求1所述的基于数据迁移的违约模型构建方法，其特征在于，所述获取源域数据和目标域数据的步骤包括：基于预设业务需求对第一业务场景的样本数据进行筛选以获得源域数据；基于预设业务需求对第二业务场景的样本数据进行筛选以获得目标域数据。3.如权利要求1所述的基于数据迁移的违约模型构建方法，其特征在于，所述基于所述源域数据和所述目标域数据，通过预设扩散模型进行数据迁移，确定目标数据的步骤之前，还包括：获取所述源域数据和所述目标域数据的区别特征变量；基于所述源域数据和所述目标域数据以及所述区别特征变量，对初始模型进行迭代训练，获得预设扩散模型。4.如权利要求1所述的基于数据迁移的违约模型构建方法，其特征在于，所述基于所述源域数据和所述目标域数据，通过预设扩散模型进行数据迁移，确定目标数据的步骤包括：通过预设扩散模型，对所述源域数据和所述目标域数据进行评估，得到所述源域数据对应的第一评估分数与所述目标域数据对应的第二评估分数；根据所述第二评估分数设置预设分数；根据预设分数对所述第一评估分数对应的所述源域数据进行筛选，得到筛选后的源域数据；将所述筛选后的源域数据确定为目标数据。5.如权利要求1所述的基于数据迁移的违约模型构建方法，其特征在于，所述基于所述目标数据构建违约模型的步骤包括：根据所述目标域数据对所述目标数据进行加权处理，得到处理后的目标数据；将所述处理后的目标数据作为样本，并对所述样本添加正负标签，得到带有正标签的样本和负标签的样本；根据所述正标签的样本和所述负标签的样本构建违约模型。6.如权利要求5所述的基于数据迁移的违约模型构建方法，其特征在于，所述根据所述目标域数据对所述目标数据进行加权处理，得到处理后的目标数据的步骤包括：获取所述目标域数据的第一样本数量，以及所述目标数据的第二样本数量；根据所述第一样本...

【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：