风险分类方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种风险分类方法及装置，其中方法包括：基于目标用户的交易记录数据，确定目标用户的风险因子信息；将风险因子信息输入邻近算法模型，确定目标用户的风险分类结果，邻近算法模型是基于风险因子样本及其对应的风险类别标签训练得到的。本发明专利技术提供的风险分类方法及装置，通过目标用户的交易记录数据，确定用于评估目标用户信贷风险的风险因子信息，并将风险因子信息输入邻近算法模型，确定目标用户的风险分类结果，实现对目标用户的风险进行分类，从而实现对目标用户信贷风险的评估。在与目标用户办理金融业务前，对目标用户的风险进行评估，对于不同类别的用户可以采取不同方式的金融策略，提升了金融交易安全性，减少了金融风险。减少了金融风险。减少了金融风险。

【技术实现步骤摘要】
风险分类方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机术领域，尤其涉及一种风险分类方法及装置。

技术介绍

[0002]现有的贷款系统中，对于个人用户以及公司用户的贷前分析主要是通过提供各类财务报表、公司基本信息材料等进行线下审批，待材料审批完成后向用户发放贷款。
[0003]现有的对于个人用户以及公司用户的贷前分析方式主要是根据用户贷款后的还款情况进行判断，并未进行系统的贷前分析判断，贷款风险后移，会带来较多逾期客户，从而造成较多逾期贷款情况的发生。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种风险分类方法及装置，用以解决现有技术针对用户的贷前分析方式主要是根据用户贷款后的还款情况进行判断，并未进行系统的贷前分析判断，从而造成较多逾期贷款情况发生的技术问题。
[0005]本专利技术提供一种风险分类方法，包括：
[0006]基于目标用户的交易记录数据，确定所述目标用户的风险因子信息，所述交易记录数据包括交易用户信息、注册资金信息、逾期次数信息、交易金额信息以及交易次数信息；
[0007]将所述风险因子本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风险分类方法，其特征在于，包括：基于目标用户的交易记录数据，确定所述目标用户的风险因子信息，所述交易记录数据包括交易用户信息、注册资金信息、逾期次数信息、交易金额信息以及交易次数信息；将所述风险因子信息输入邻近算法模型，对所述风险因子信息进行分类，确定所述目标用户的风险分类结果，所述邻近算法模型是基于风险因子样本及其对应的风险类别标签训练得到的。2.根据权利要求1所述的风险分类方法，其特征在于，所述基于目标用户的交易记录数据，确定所述目标用户的风险因子信息，包括：基于历史信贷逾期用户的交易记录数据，确定所述历史信贷逾期用户的多个风险类别；基于所述风险类别，对所述目标用户的交易记录数据进行分类，得到所述目标用户的风险因子信息。3.根据权利要求1所述的风险分类方法，其特征在于，所述邻近算法模型的训练方法，包括：基于多个历史用户的历史交易记录数据，构建历史交易记录数据集合；从所述历史交易记录数据集合中确定所述风险因子样本以及所述邻近算法模型的测试集；基于所述风险因子样本及其对应的风险类别标签对初始邻近算法模型进行训练，得到所述邻近算法模型。4.根据权利要求3所述的风险分类方法，其特征在于，所述从所述历史交易记录数据集合中确定所述风险因子样本以及所述邻近算法模型的测试集，包括：基于预设比例阈值，对所述历史交易记录数据集合进行划分，得到第一数据集合以及第二数据集合；基于历史信贷逾期用户的交易记录数据，确定所述历史信贷逾期用户的多个风险类别；基于所述风险类别，对所述第一数据集合进行分类，得到第一风险因子信息集合，并将所述第一风险因子信息集合作为所述风险因子样本；基于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘静，
申请(专利权)人：中银金融科技有限公司，
类型：发明
国别省市：