一种信贷机构的推荐方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种信贷机构的推荐方法和装置，该方法包括：获取目标用户在每个信贷机构上的模型得分，模型得分用于指示信贷机构对目标用户进行授信的概率；获取多个信贷机构之间的授信相关性，授信相关性与第一矩阵和第二矩阵相关，第一矩阵中的元素为不同用户在多个信贷机构中的其中一个信贷机构的模型得分，第二矩阵中的元素为不同用户在另一个信贷机构的模型得分；按照授信相关性对多个信贷机构进行分类；从每个类别内选择目标数量的信贷机构组成目标信贷机构组合推荐给目标用户。通过本申请，解决了相关技术中的助贷平台缺少成熟的机构推荐体系的问题，实现了提高为用户推荐信贷机构的准确度，进而增加用户对信贷平台的粘性和依赖度的效果。和依赖度的效果。和依赖度的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种信贷机构的推荐方法和装置


[0001]本专利技术涉及金融信贷
，尤其涉及一种信贷机构的推荐方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在金融信贷领域，尤其是互联网小微贷领域中，贷款申请人往往通过一些应用程序、软件、助贷平台对接金融机构，机构或助贷平台通过对申请人资质的审核，决定是否对其授信以及授信额度和息费。在实际业务应用中，有相当多的用户会通过下载助贷平台的App申请贷款，而助贷平台会连接多家小贷机构或资方，以帮助用户获得贷款。通过这套机制，申贷用户仅需要下载一款App，就有可能实现与多家金融机构对接。
[0003]不同的金融机构对于用户和风险的偏好自然有所不同，因此，同一个用户在不同的机构就会有不同的申领额度、期限和息费，用户也从而有了更多的选择权利。整个流程中，助贷平台作为流量方，也会对用户的资质进行一定的审核和风控，不符合条件的用户是无法推送到机构的；而对于符合条件的用户，助贷平台都在着力搭建一套推荐体系，使得用户能通过助贷平台得到贷款。
[0004]目前关于助贷平台上的机构推荐策略，还没有成熟的推荐体系。在实际层面，助贷平台一般面临如下几个瓶颈或问题：
[0005]1.怎样的用户能满足机构的要求？如何量化？
[0006]2.机构的偏好和机构间偏好的相关度如何量化？
[0007]3.同一个用户在不同机构的授信可能性如何相比？
[0008]4.根据授信可能性和机构的偏好，该制定一套怎样的策略，使得授信率(出额率)能得到提升？/>[0009]目前，针对相关技术中的助贷平台缺少成熟的机构推荐体系的问题，尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0010]本申请的目的是针对现有技术中的不足，提供一种信贷机构的推荐方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中的助贷平台缺少成熟的机构推荐体系的问题。
[0011]为实现上述目的，本申请采取的技术方案是：
[0012]第一方面，本申请实施例提供了一种信贷机构的推荐方法，包括：
[0013]获取目标用户在每个信贷机构上的模型得分，其中，所述模型得分用于指示信贷机构对所述目标用户进行授信的概率；
[0014]获取多个信贷机构之间的授信相关性，其中，所述授信相关性与第一矩阵和第二矩阵相关，所述第一矩阵中的元素为不同用户在所述多个信贷机构中的其中一个信贷机构的模型得分，所述第二矩阵中的元素为不同用户在所述多个信贷机构中的另一个信贷机构
的模型得分；
[0015]按照所述授信相关性对所述多个信贷机构进行分类；
[0016]从每个类别内选择目标数量的信贷机构组成目标信贷机构组合推荐给所述目标用户。
[0017]在其中一些实施例中，获取多个信贷机构之间的授信相关性包括：
[0018]按照以下公式计算信贷机构A与信贷机构B之间的授信相关性rho(A,B)：
[0019][0020]其中，u＝[score(A1),score(A2),score(A3),...,score(An)],v＝[score(B1),score(B2),score(B3),...,score(Bn)]，所述score(An)用于表示第n个用户在所述信贷机构A上的模型得分，所述score(Bn)用于表示第n个用户在所述信贷机构B上的模型得分。
[0021]在其中一些实施例中，按照所述授信相关性对所述多个信贷机构进行分类包括：
[0022]将所述多个授信机构中两两授信相关性超过第一数值的信贷机构归为第一类别；
[0023]将与所述多个授信机构中的其余授信机构的授信相关性都低于第二数值的授信机构归为第二类别；
[0024]对所述多个授信机构中除了所述第一类别与所述第二类别之外的剩余授信机构，若所述剩余授信机构与所述第一类别中超过目标数量的授信机构的授信相关性超过所述第一数值，则将所述剩余授信机构归为所述第一类别，否则将所述剩余授信机构归为第三类别。
[0025]在其中一些实施例中，从每个类别内选择目标数量的信贷机构组成目标信贷机构组合推荐给所述目标用户包括：
[0026]按照每个类别内授信机构的授信概率的排序，从每个类别内选择所述目标数量的信贷机构组成目标信贷机构组合；
[0027]将所述目标信贷机构组合推荐给所述目标用户。
[0028]在其中一些实施例中，在从每个类别内选择目标数量的信贷机构组成目标信贷机构组合推荐给所述目标用户之后，还包括：
[0029]按照以下公式计算所述目标用户在所述目标信贷机构组合上的总体授信概率p(A,B)，其中，所述目标信贷机构组合包括信贷机构A和信贷机构B：
[0030][0031]其中，p1表示所述目标用户在所述信贷机构A上的授信概率，p2表示所述目标用户在所述信贷机构B上的授信概率。
[0032]第二方面，本申请实施例提供了一种信贷机构的推荐装置，包括：
[0033]第一获取单元，用于获取目标用户在每个信贷机构上的模型得分，其中，所述模型得分用于指示信贷机构对所述目标用户进行授信的概率；
[0034]第二获取单元，用于获取多个信贷机构之间的授信相关性，其中，所述授信相关性与第一矩阵和第二矩阵相关，所述第一矩阵中的元素为不同用户在所述多个信贷机构中的其中一个信贷机构的模型得分，所述第二矩阵中的元素为不同用户在所述多个信贷机构中的另一个信贷机构的模型得分；
[0035]分类单元，用于按照所述授信相关性对所述多个信贷机构进行分类；
[0036]推荐单元，用于从每个类别内选择目标数量的信贷机构组成目标信贷机构组合推荐给所述目标用户。
[0037]在其中一些实施例中，所述第二获取单元包括：
[0038]计算模块，用于按照以下公式计算信贷机构A与信贷机构B之间的授信相关性rho(A,B)：
[0039][0040]其中，u＝[score(A1),score(A2),score(A3),...,score(An)],v＝[score(B1),score(B2),score(B3),...,score(Bn)]，所述score(An)用于表示第n个用户在所述信贷机构A上的模型得分，所述score(Bn)用于表示第n个用户在所述信贷机构B上的模型得分。
[0041]在其中一些实施例中，所述分类单元包括：
[0042]第一分类模块，用于将所述多个授信机构中两两授信相关性超过第一数值的信贷机构归为第一类别；
[0043]第二分类模块，用于将与所述多个授信机构中的其余授信机构的授信相关性都低于第二数值的授信机构归为第二类别；
[0044]第三分类模块，用于对所述多个授信机构中除了所述第一类别与所述第二类别之外的剩余授信机构，若所述剩余授信机构与所述第一类别中超过目标数量的授信机构的授信相关性超过所述第一数值，则将所述剩余授信机构归为所述第一类别，否则将所述剩余授信机构归为第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信贷机构的推荐方法，其特征在于，包括：获取目标用户在每个信贷机构上的模型得分，其中，所述模型得分用于指示信贷机构对所述目标用户进行授信的概率；获取多个信贷机构之间的授信相关性，其中，所述授信相关性与第一矩阵和第二矩阵相关，所述第一矩阵中的元素为不同用户在所述多个信贷机构中的其中一个信贷机构的模型得分，所述第二矩阵中的元素为不同用户在所述多个信贷机构中的另一个信贷机构的模型得分；按照所述授信相关性对所述多个信贷机构进行分类；从每个类别内选择目标数量的信贷机构组成目标信贷机构组合推荐给所述目标用户。2.根据权利要求1所述的信贷机构的推荐方法，其特征在于，获取多个信贷机构之间的授信相关性包括：按照以下公式计算信贷机构A与信贷机构B之间的授信相关性rho(A,B)：其中，u＝[score(A1),score(A2),score(A3),...,score(An)],v＝[score(B1),score(B2),score(B3),...,score(Bn)]，所述score(An)用于表示第n个用户在所述信贷机构A上的模型得分，所述score(Bn)用于表示第n个用户在所述信贷机构B上的模型得分。3.根据权利要求1所述的信贷机构的推荐方法，其特征在于，按照所述授信相关性对所述多个信贷机构进行分类包括：将所述多个授信机构中两两授信相关性超过第一数值的信贷机构归为第一类别；将与所述多个授信机构中的其余授信机构的授信相关性都低于第二数值的授信机构归为第二类别；对所述多个授信机构中除了所述第一类别与所述第二类别之外的剩余授信机构，若所述剩余授信机构与所述第一类别中超过目标数量的授信机构的授信相关性超过所述第一数值，则将所述剩余授信机构归为所述第一类别，否则将所述剩余授信机构归为第三类别。4.根据权利要求1所述的信贷机构的推荐方法，其特征在于，从每个类别内选择目标数量的信贷机构组成目标信贷机构组合推荐给所述目标用户包括：按照每个类别内授信机构的授信概率的排序，从每个类别内选择所述目标数量的信贷机构组成目标信贷机构组合；将所述目标信贷机构组合推荐给所述目标用户。5.根据权利要求1至4中任一项所述的信贷机构的推荐方法，其特征在于，在从每个类别内选择目标数量的信贷机构组成目标信贷机构组合推荐给所述目标用户之后，还包括：按照以下公式计算所述目标用户在所述目标信贷机构组合上的总体授信概率p(A,B)，其中，所述目标信贷机构组合包括信贷机构A和信...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈翱，孙锐，
申请(专利权)人：上海旭荣网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：