基于资产信息的贷款风险评估方法及装置、存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种基于资产信息的贷款风险评估方法及装置、存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取目标对象的资产信息，其中，目标对象为申请贷款的对象，资产信息至少包括：目标对象的不动产信息和动产信息；依据目标对象的资产信息，确定不动产信息对应的目标遥感图像；依据目标遥感图像和动产信息对目标对象的资产进行评分，得到目标评分值；依据目标评分值评估目标对象申请贷款的风险，得到目标评估结果，其中，目标评估结果表示目标对象申请的贷款是否存在风险。通过本申请，解决了相关技术中采用人为方式评估用户在申请贷款时是否存在风险，导致评估用户在申请贷款时是否存在风险的效率较低的问题。时是否存在风险的效率较低的问题。时是否存在风险的效率较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于资产信息的贷款风险评估方法及装置、存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，具体而言，涉及一种基于资产信息的贷款风险评估方法及装置、存储介质。

技术介绍

[0002]目前，随着互联网金融的不断发展，通过互联网进行交易已经被广泛应用，消费水平也越来越高，致使个人贷款需求量不断上升。而且，农业贷款也在急速的发展，但是在农业贷款中由于用户的资产大多数为房产、地产以及农作物等，通过这些资产进行贷款评估时，一般是工作人员现场调研，需要工作人员实地考察，或者是委托第三方进行核实，这种人为评估的方式耗费的时间较长，效率较低。
[0003]针对相关技术中采用人为方式评估用户在申请贷款时是否存在风险，导致评估用户在申请贷款时是否存在风险的效率较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请的主要目的在于提供一种基于资产信息的贷款风险评估方法及装置、存储介质，以解决相关技术中采用人为方式评估用户在申请贷款时是否存在风险，导致评估用户在申请贷款时是否存在风险的效率较低的问题。
[0005]为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种基于资产信息的贷款风险评估方法。该方法包括：获取目标对象的资产信息，其中，所述目标对象为申请贷款的对象，所述资产信息至少包括：所述目标对象的不动产信息和动产信息；依据所述目标对象的资产信息，确定所述不动产信息对应的目标遥感图像；依据所述目标遥感图像和所述动产信息对所述目标对象的资产进行评分，得到目标评分值；依据所述目标评分值评估所述目标对象申请贷款的风险，得到目标评估结果，其中，所述目标评估结果表示所述目标对象申请的贷款是否存在风险。
[0006]进一步地，依据所述目标遥感图像和所述动产信息对所述目标对象的资产进行评分，得到目标评分值包括：依据所述目标遥感图像对所述目标对象的不动产进行评分，确定所述不动产信息对应的第一评分值；依据所述动产信息对所述目标对象的动产进行评分，确定所述动产信息对应的第二评分值；依据所述第一评分值和所述第二评分值，得到所述目标评分值。
[0007]进一步地，所述目标对象的不动产至少包括：房屋、土地和所述土地上种植的农作物，依据所述目标遥感图像对所述目标对象的不动产进行评分，确定所述不动产信息对应的第一评分值包括：将所述目标遥感图像输入第一神经网络模型进行处理，得到所述房屋的面积和所述土地的面积；依据所述房屋的面积，确定所述房屋的价值信息，并依据所述土地的面积，确定所述土地的价值信息；依据所述目标遥感图像，确定所述农作物的种类；依据所述农作物的种类，确定所述农作物的价值信息；基于所述房屋的价值信息、所述土地的价值信息和所述农作物的价值信息，确定所述不动产信息对应的第一评分值。
[0008]进一步地，依据所述目标遥感图像，确定所述农作物的种类包括：对所述目标遥感图像进行预处理，得到第一遥感图像；依据所述第一遥感图像，得到多个归一化植被指数；将所述多个归一化植被指数输入分类器进行分类处理，得到第一分类结果，其中，所述分类器为以下之一：支持向量机分类器、随机森林分类器和梯度提升树分类器；对所述第一分类结果进行目标处理，得到目标分类结果，其中，所述目标处理为以下至少之一：聚类处理和过滤处理；依据所述目标分类结果，确定所述农作物的种类。
[0009]进一步地，所述动产信息至少包括：所述目标对象的银行流水信息，依据所述动产信息对所述目标对象的动产进行评分，确定所述动产信息对应的第二评分值包括：获取所述目标对象的目标信息，其中，所述目标信息包括以下至少之一：目标产品的信息和所述目标对象的信用信息，所述目标产品为所述目标对象历史申请的贷款产品；将所述目标信息和所述银行流水信息输入第二神经网络模型进行评分处理，得到所述动产信息对应的第二评分值。
[0010]进一步地，依据所述第一评分值和所述第二评分值，得到所述目标评分值包括：确定所述第一评分值对应的第一权重值，并确定所述第二评分值对应的第二权重值；依据所述第一评分值和所述第一权重值，得到第三评分值；依据所述第二评分值和所述第二权重值，得到第四评分值；基于所述第三评分值和所述第四评分值，得到所述目标评分值。
[0011]进一步地，依据所述目标评分值评估所述目标对象申请贷款的风险，得到目标评估结果包括：确定所述目标评分值对应的风险等级；依据所述目标评分值对应的风险等级评估所述目标对象申请贷款的风险，得到所述目标评估结果。
[0012]进一步地，依据所述目标对象的资产信息，确定所述不动产信息对应的目标遥感图像包括：依据所述目标对象的资产信息，确定所述不动产信息的地理位置信息；依据所述地理位置信息，采集所述不动产信息对应的第二遥感图像；对所述第二遥感图像进行第一处理，得到所述目标遥感图像，其中，所述第一处理为以下至少之一：几何校正处理、辐射校正处理和重采样处理。
[0013]进一步地，在依据所述目标评分值评估所述目标对象申请贷款的风险，得到目标评估结果之后，所述方法还包括：若所述目标评估结果表示所述目标对象在申请贷款时不存在风险，则对所述目标对象发放贷款；对所述目标对象的资产进行重新评分，得到第五评分值；判断所述第五评分值是否小于对所述目标对象发放的贷款金额；若所述第五评分值小于对所述目标对象发放的贷款金额，则对所述目标对象进行第二处理，其中，所述第二处理为以下至少之一：对所述目标对象的抵押物进行扣押处理、对所述目标对象的账号进行冻结处理。
[0014]进一步地，在依据所述目标遥感图像和所述动产信息对所述目标对象的资产进行评分，得到目标评分值之后，所述方法还包括：获取所述目标对象历史申请的第一贷款产品；获取所述目标对象的第一信息，其中，所述第一信息包括以下至少之一：所述目标对象的属性信息、所述目标对象的身份特征信息和所述目标对象的行为特征信息，所述行为特征信息为以下至少之一：所述目标对象浏览过的贷款产品的信息、所述目标对象申请过的贷款产品的次数信息；依据所述目标评分值和所述第一信息，从当前的贷款产品中确定第二贷款产品；获取所述目标对象的信用信息；依据所述目标对象的信用信息，从所述第一贷款产品和所述第二贷款产品中确定目标贷款产品，并将所述目标贷款产品推荐给所述目标
对象。
[0015]为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种基于资产信息的贷款风险评估装置。该装置包括：第一获取单元，用于获取目标对象的资产信息，其中，所述目标对象为申请贷款的对象，所述资产信息至少包括：所述目标对象的不动产信息和动产信息；第一确定单元，用于依据所述目标对象的资产信息，确定所述不动产信息对应的目标遥感图像；第一评分单元，用于依据所述目标遥感图像和所述动产信息对所述目标对象的资产进行评分，得到目标评分值；第一评估单元，用于依据所述目标评分值评估所述目标对象申请贷款的风险，得到目标评估结果，其中，所述目标评估结果表示所述目标对象申请的贷款是否存在风险。
[0016]进一步地，所述第一评分单元包括：第一评分子单元，用于依据所述目标遥感图像对所述目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于资产信息的贷款风险评估方法，其特征在于，包括：获取目标对象的资产信息，其中，所述目标对象为申请贷款的对象，所述资产信息至少包括：所述目标对象的不动产信息和动产信息；依据所述目标对象的资产信息，确定所述不动产信息对应的目标遥感图像；依据所述目标遥感图像和所述动产信息对所述目标对象的资产进行评分，得到目标评分值；依据所述目标评分值评估所述目标对象申请贷款的风险，得到目标评估结果，其中，所述目标评估结果表示所述目标对象申请的贷款是否存在风险。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述目标遥感图像和所述动产信息对所述目标对象的资产进行评分，得到目标评分值包括：依据所述目标遥感图像对所述目标对象的不动产进行评分，确定所述不动产信息对应的第一评分值；依据所述动产信息对所述目标对象的动产进行评分，确定所述动产信息对应的第二评分值；依据所述第一评分值和所述第二评分值，得到所述目标评分值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标对象的不动产至少包括：房屋、土地和所述土地上种植的农作物，依据所述目标遥感图像对所述目标对象的不动产进行评分，确定所述不动产信息对应的第一评分值包括：将所述目标遥感图像输入第一神经网络模型进行处理，得到所述房屋的面积和所述土地的面积；依据所述房屋的面积，确定所述房屋的价值信息，并依据所述土地的面积，确定所述土地的价值信息；依据所述目标遥感图像，确定所述农作物的种类；依据所述农作物的种类，确定所述农作物的价值信息；基于所述房屋的价值信息、所述土地的价值信息和所述农作物的价值信息，确定所述不动产信息对应的第一评分值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据所述目标遥感图像，确定所述农作物的种类包括：对所述目标遥感图像进行预处理，得到第一遥感图像；依据所述第一遥感图像，得到多个归一化植被指数；将所述多个归一化植被指数输入分类器进行分类处理，得到第一分类结果，其中，所述分类器为以下之一：支持向量机分类器、随机森林分类器和梯度提升树分类器；对所述第一分类结果进行目标处理，得到目标分类结果，其中，所述目标处理为以下至少之一：聚类处理和过滤处理；依据所述目标分类结果，确定所述农作物的种类。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述动产信息至少包括：所述目标对象的银行流水信息，依据所述动产信息对所述目标对象的动产进行评分，确定所述动产信息对应的第二评分值包括：获取所述目标对象的目标信息，其中，所述目标信息包括以下至少之一：目标产品的信
息和所述目标对象的信用信息，所述目标产品为所述目标对象历史申请的贷款产品；将所述目标信息和所述银行流水信息输入第二神经网络模型进行评分处理，得到所述动产信息对应的第二评分值。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，依据所述第一评分值和所述第二评分值，得到所述目标评分值包括：确定所述第一评分值对应的第一权重值，并确定所述第二评分值对应的第二权重值；依据所述第一评分值和所述第一权重值，得到第三评分值；依据所述第二评分值和所述第二权重值，得到第四评分值；基于所述第三评分值和所述第四评分值，得到所述目标评分值。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖扬，施佳子，刘乙赛，刘宏文，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：