基于数据挖掘的个人贷款审批方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于数据挖掘的个人贷款审批方法及系统，方法包括：构建个人贷款预测模型，所述个人贷款预测模型包括多项特征；数据源获取：在接受到个人贷款申请时，提取得到个人信息基础表，所述个人信息基础表包括：客户基本信息、客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息；数据样本选择：将所述客户基本信息输入至所述个人贷款预测模型中，使得所述个人贷款预测模型获取与客户对应的每项特征的特征数据，并基于所述每项特征的特征数据输出客户的评分等级；基于所述评分等级、客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息进行推荐/一般/拒绝的贷款建议。其可减少发放不良贷款的风险，降低坏账率。降低坏账率。

【技术实现步骤摘要】
基于数据挖掘的个人贷款审批方法及系统


[0001]本专利技术涉及金融审批
，尤其涉及一种基于数据挖掘的个人贷款审批方法及系统。

技术介绍

[0002]个人贷款又称零售贷款业务，是第二次世界大战后在西方国家兴起的，经过几十年的发展，已成为一项重要的贷款业务。战后西方零售贷款迅速发展的主要原因在于:一是各金融机构之间竞争日趋激烈，认识到零售业务的重要性;二是战后西方经济发展比较稳定，个人收入提高，人们乐于利用贷款进行消费;三是各种征信机构大量出现，使银行可以方便、快捷地了解借款人的信用状况。
[0003]随着数字化金融科技的迅猛发展，个人贷款已经具有网络性、快捷性的特点，但是目前经济形式具有不确定性，可能导致企业还款不及时产生欠息和不良贷款等问题，如何针对海量的个人贷款数据，通过数据挖掘提前精准地识别客户，减少发放不良贷款的风险，是目前亟需解决的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于数据挖掘的个人贷款审批方法及系统。
[0005]为解决上述问题，本专利技术所采取的技术方案是：一种基于数据挖掘的个人贷款审批方法，其包括：步骤一、构建个人贷款预测模型，所述个人贷款预测模型包括多项特征；步骤二、数据源获取：在接受到个人贷款申请时，提取得到个人信息基础表，所述个人信息基础表包括：客户基本信息、客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息；步骤三、数据样本选择：将所述客户基本信息输入至所述个人贷款预测模型中，使得所述个人贷款预测模型获取与客户对应的每项特征的特征数据，并基于所述每项特征的特征数据输出客户的评分等级；步骤四、基于所述评分等级、客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息进行推荐/一般/拒绝的贷款建议。
[0006]作为专利技术的一种实施方式，所述步骤一包括：步骤S101、基于现有业务经验以及客户调查结果，统计出多项特征；其中多项所述特征包括：客户基本属性，其包括：客户ID、年龄、性别；产品构成，其包括：活期存款指标、定期存款指标、贷款情况指标、卡业务使用及办理情况、投资理财业务指标、产品综合指标；
金融资产，其包括：总金融资产情况、FA/AUM 及其变动情况；渠道及活跃度，其包括：渠道产品签约情况指标，AUM 交易渠道情况指标；客户现金流指标，其包括：现金流入情况、现金流出情况、大小额转账，第三方及同名账户指标；步骤S102、基于多项所述特征构建个人贷款预测模型。
[0007]作为专利技术的一种实施方式，所述步骤S102包括：获取100万组客户样本数据，每组客户样本数据均包括：一个客户的多项特征数据、以及所述客户对应的评分等级；按照4：1的比例划分训练集和测试集；根据所述训练集和所述测试集构建个人贷款预测模型。
[0008]作为专利技术的一种实施方式，步骤二包括：在接受到个人贷款申请时，获取个人贷款申请表中的客户基本信息、客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息；将客户基本信息、客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息按照预设规则形成个人信息基础表。
[0009]作为专利技术的一种实施方式，步骤四包括：当确定评分等级为A，资产信息为日均存款大于十万，交易信息未出现异常、产品信息为常规产品时，进行推荐的贷款建议；当评分等级为B，资产信息为日均存款大于十万，交易信息未出现异常、产品信息为常规产品时，进行一般的贷款建议；当评分等级为C，资产信息存在法院冻结信息、历史欠款信息等或交易信息存在异常或产品信息不明时，进行拒绝的贷款建议。
[0010]另一方面，提供了一种基于数据挖掘的个人贷款审批系统，其包括：构建模块，其用于构建个人贷款预测模型，所述个人贷款预测模型包括多项特征；数据源获取模块，其用于在接受到个人贷款申请时，提取得到个人信息基础表，所述个人信息基础表包括：客户基本信息、客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息；数据样本选择模块，其用于将所述客户基本信息输入至所述个人贷款预测模型中，使得所述个人贷款预测模型获取与客户对应的每项特征的特征数据，并基于所述每项特征的特征数据输出客户的评分等级；建议模块，其用于基于所述评分等级、客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息进行推荐/一般/拒绝的贷款建议。
[0011]作为专利技术的一种实施方式，构建模块包括：统计单元，其用于基于现有业务经验以及客户调查结果，统计出多项特征；其中多项所述特征包括：客户基本属性，其包括：客户ID、年龄、性别；产品构成，其包括：活期存款指标、定期存款指标、贷款情况指标、卡业务使用及办理情况、投资理财业务指标、产品综合指标；金融资产，其包括：总金融资产情况、FA/AUM及其变动情况；渠道及活跃度，其包括：渠道产品签约情况指标，AUM交易渠道情况指标；
客户现金流指标，其包括：现金流入情况、现金流出情况、大小额转账，第三方及同名账户指标；构建单元，其用于基于多项所述特征构建个人贷款预测模型。
[0012]作为专利技术的一种实施方式，所述构建单元还用于：获取100万组客户样本数据，每组客户样本数据均包括：一个客户的多项特征数据、以及所述客户对应的评分等级；按照4：1的比例划分训练集和测试集；根据所述训练集和所述测试集构建个人贷款预测模型。
[0013]作为专利技术的一种实施方式，数据源获取模块包括：信息获取单元，其用于在接受到个人贷款申请时，获取个人贷款申请表中的客户基本信息、客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息；基础表生成单元，其用于将客户基本信息、客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息按照预设规则形成个人信息基础表。
[0014]作为专利技术的一种实施方式，建议模块还用于：当确定评分等级为A，资产信息为日均存款大于十万，交易信息未出现异常、产品信息为常规产品时，进行推荐的贷款建议；当评分等级为B，资产信息为日均存款大于十万，交易信息未出现异常、产品信息为常规产品时，进行一般的贷款建议；当评分等级为C，资产信息存在法院冻结信息、历史欠款信息等或交易信息存在异常或产品信息不明时，进行拒绝的贷款建议。
[0015]采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本专利技术提供的基于数据挖掘的个人贷款审批方法和系统，通过建立个人贷款预测模型（从客户的资产情况、消费习惯、电子渠道活跃程度、忠诚度等因素出发形成120个特征），通过数据挖掘提前精准地识别客户，根据模型对客户进行评分，结合客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息进行相适应的贷款建议，其通过客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息减少发放不良贷款的风险，降低坏账率。
具体实施方式
[0016]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合具体实施例对专利技术进行清楚、完整的描述。
[0017]实施例1本专利技术实施例提供了一种基于数据挖掘的个人贷款审批方法，其包括：步骤S1、构建个人贷款预测模型，所述个人贷款预测模型包括多项特征。
[0018]该步骤包括：基于现有业务经验以及客户调查结果，统计出多项特征；其中多项所述特征包括：客户基本属性，其包括：客户ID、年龄、性别；产品构成，其包括：活期存款本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据挖掘的个人贷款审批方法，其特征在于，其包括：步骤一、构建个人贷款预测模型，所述个人贷款预测模型包括多项特征；步骤二、数据源获取：在接受到个人贷款申请时，提取得到个人信息基础表，所述个人信息基础表包括：客户基本信息、客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息；步骤三、数据样本选择：将所述客户基本信息输入至所述个人贷款预测模型中，使得所述个人贷款预测模型获取与客户对应的每项特征的特征数据，并基于所述每项特征的特征数据输出客户的评分等级；步骤四、基于所述评分等级、客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息进行推荐/一般/拒绝的贷款建议。2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的个人贷款审批方法，其特征在于，所述步骤一包括：步骤S101、基于现有业务经验以及客户调查结果，统计出多项特征；其中多项所述特征包括：客户基本属性，其包括：客户ID、年龄、性别；产品构成，其包括：活期存款指标、定期存款指标、贷款情况指标、卡业务使用及办理情况、投资理财业务指标、产品综合指标；金融资产，其包括：总金融资产情况、FA/AUM及其变动情况；渠道及活跃度，其包括：渠道产品签约情况指标，AUM 交易渠道情况指标；客户现金流指标，其包括：现金流入情况、现金流出情况、大小额转账，第三方及同名账户指标；步骤S102、基于多项所述特征构建个人贷款预测模型。3.根据权利要求2所述的一种基于数据挖掘的个人贷款审批方法，其特征在于，所述步骤S102包括：获取100万组客户样本数据，每组客户样本数据均包括：一个客户的多项特征数据、以及所述客户对应的评分等级；按照4：1的比例划分训练集和测试集；根据所述训练集和所述测试集构建个人贷款预测模型。4.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的个人贷款审批方法，其特征在于，步骤二包括：在接受到个人贷款申请时，获取个人贷款申请表中的客户基本信息、客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息；将客户基本信息、客户资产信息、客户交易信息、以及产品信息按照预设规则形成个人信息基础表。5.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的个人贷款审批方法，其特征在于，步骤四包括：当确定评分等级为A，资产信息为日均存款大于十万，交易信息未出现异常、产品信息为常规产品时，进行推荐的贷款建议；
当评分等级为B，资产信息为日均存款大于十万，交易信息未出现异常、产品信息为常规产品时，进行一般的贷款建议；当评分等级为C，资产信息存在法院冻结信息、历史欠款信息等或交易信息存在异常或产品信息不明时，进行拒绝的贷款建议。6.一种基于数据挖掘的个人贷款审批系统，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：周翔，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司河北省分行，
类型：发明
国别省市：