【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信息处理的，特别是涉及一种汽车贷款担保行为的风险预测方法及装置。
技术介绍
1、汽车贷款垫付是指汽车贷款的提供方，通常为担保公司或其他金融机构，在借款人暂无能力偿还贷款时，为借款人垫付贷款本息的行为。对于提供汽车贷款垫付的公司或单位来说，如果借款人无法按时偿还贷款或是垫付方的操作和管理不当，导致垫付的资金无法回收，提供垫付的公司或单位需要承担还款责任，造成经济损失。
2、基于上述场景下的实际需要，本申请提出一种汽车贷款担保行为的风险预测方法及装置。
技术实现思路
1、本申请提供一种汽车贷款担保行为的风险预测方法及装置，以解决借款人无法按时偿还贷款或是垫付方的操作和管理不当，导致垫付的资金无法回收，提供垫付的公司或单位需要承担还款责任，造成经济损失的问题。
2、本申请第一方面提供一种汽车贷款担保行为的风险预测方法，方法包括：获取担保行为的第一风险值和第一追偿值，第一风险值用于表示担保行为在发生违约时的风险程度，第一追偿值用于表示担保行为的担保对象在发生违约后，能够对担保资金进行追偿的程度；根据第一风险值和第一追偿值，确定担保行为的风险预测等级。
3、本申请通过获取担保行为的第一风险值和第一追偿值，并根据这两个值确定担保行为的风险预测等级，能够更准确、有效地预测汽车贷款担保的风险。进而及时地对借款人可能出现的无法按时偿还贷款的行为进行防备，针对性地调整后续的担保策略，降低担保公司或单位的经济损失。
4、可选的，获取担保行为的第一
5、通过获取担保对象在第一时间点前发生的多个风险事件，并根据多个风险事件得到担保对象在第二时间点的第一履约概率值，能够更全面地考虑影响履约概率的各种因素，提高预测的准确性。
6、可选的，根据多个风险事件，得到担保对象在第二时间点的第一履约概率值，具体包括：分别获取多个风险事件的风险损失函数；根据多个风险事件的风险损失函数，得到担保对象的损失期望函数；将担保对象的损失期望函数输入预设风险模型，得到第一履约概率值，预设风险模型根据历史担保对象的履约情况与历史担保对象的损失期望函数训练得到。
7、通过对多个风险事件的风险损失函数进行获取和处理，得到担保对象的损失期望函数，并将其输入预设风险模型，得到第一履约概率值，能够更准确地评估履约概率。
8、可选的，获取担保行为的第一追偿值，具体包括：根据担保对象的行为特征，确定担保对象的主动追偿值；根据担保对象的财务状态特征，确定担保对象的被动追偿值；根据主动追偿值和被动追偿值，得到第一追偿值。
9、通过担保对象的行为特征确定其主动追偿值，并考虑其财务状态特征确定被动追偿值，能够更全面地评估担保对象的还款能力和资金回收风险。
10、可选的，根据担保对象的行为特征，确定担保对象的主动追偿值，具体包括：判断担保对象的初始行为特征与担保行为的关联度，得到担保对象的多个行为特征；对行为特征中的空缺特征进行补充，得到第一行为特征集；将第一行为特征集输入预设贝叶斯网络模型中，得到多个主动追偿类型的分级概率，预设贝叶斯网络模型根据历史担保对象的历史行为特征训练得到；根据多个主动追偿类型的分级概率，得到主动追偿值。
11、可选的，根据担保对象的财务状态特征，确定担保对象的被动追偿值，具体包括：获取担保行为的在多个偿付时间节点下的主动追偿值；根据多个偿付时间节点下的主动追偿值，构建担保对象的财务状态变化函数；当担保对象的无法完成主动追偿行为时，根据财务状态变化函数获取担保对象的第一财务状态特征，第一财务状态特征用于确定担保对象的被动追偿值。
12、通过多个偿付时间节点下的主动追偿值构建财务状态变化函数，并当担保对象无法完成主动追偿行为时获取第一财务状态特征，能够更准确地评估被动追偿值。
13、可选的，根据第一风险值和第一追偿值，确定担保行为的风险预测等级，具体包括：根据第一风险值和第一追偿值，构建担保行为的收益时间函数：
14、f(t)＝a/qt+bpt；
15、其中，f(t)为收益时间函数，qt为第一风险值的时间函数，pt为第一追偿值的时间函数，a为风险值调节参数，b为追偿值调节参数；
16、获取第一时间点的收益时间函数的输出结果；根据输出结果得到担保行为的风险预测等级，风险预测等级包括低风险等级、中风险等级以及高风险等级。
17、通过构建收益时间函数，根据其输出结果得到担保行为的风险预测等级，能够更准确地评估汽车贷款担保的风险等级，为风险控制提供更准确的依据。
18、本申请第二方面提供一种汽车贷款担保行为的风险预测装置，装置包括：数据获取单元以及预测单元。
19、数据获取单元，用于获取担保行为的第一风险值和第一追偿值，第一风险值用于表示担保行为在发生违约时的风险程度，第一追偿值用于表示担保行为的担保对象在发生违约后，能够对担保资金进行追偿的程度。
20、预测单元，用于根据第一风险值和第一追偿值，确定担保行为的风险预测等级。
21、本申请第三方面提供一种电子设备，电子设备包括处理器、存储器、用户接口及网络接口，存储器用于存储指令，用户接口和网络接口用于给其他设备通信，处理器用于执行存储器中存储的指令，以使电子设备执行上述中任一项的方法。
22、本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有指令，当指令被执行时，执行上述中任一项的方法。
23、与相关技术相比，本申请的有益效果是：
24、1、本申请通过获取担保行为的第一风险值和第一追偿值，并根据这两个值确定担保行为的风险预测等级，能够更准确、有效地预测汽车贷款担保的风险。进而及时地对借款人可能出现的无法按时偿还贷款的行为进行防备，针对性地调整后续的担保策略，降低担保公司或单位的经济损失。
25、2、通过获取担保对象在第一时间点前发生的多个风险事件，并根据多个风险事件得到担保对象在第二时间点的第一履约概率值，能够更全面地考虑影响履约概率的各种因素，提高预测的准确性。
26、3、通过对多个风险事件的风险损失函数进行获取和处理，得到担保对象的损失期望函数，并将其输入预设风险模型，得到第一履约概率值，能够更准确地评估履约概率。
27、4、通过多个偿付时间节点下的主动追偿值构建财务状态变化函数，并当担保对象无法完成主动追偿行为时获取第一财务状态特征，能够更准确地评估被动追偿值。
28、5、通过构建收益时间函数，根据其输出结果得到担保行为的风险预测等级，能够更准确地本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种汽车贷款担保行为的风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述担保行为的所述第一风险值，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据多个所述风险事件，得到所述担保对象在第二时间点的第一履约概率值，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述担保行为的所述第一追偿值，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述担保对象的行为特征，确定所述担保对象的主动追偿值，具体包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述担保对象的财务状态特征，确定所述担保对象的被动追偿值，具体包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一风险值和所述第一追偿值，确定所述担保行为的风险预测等级，具体包括：
8.一种汽车贷款担保行为的风险预测装置，其特征在于，所述装置包括：数据获取单元以及预测单元；
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器用户接口、网络接口及存储器，所述存储
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有指令，当所述指令被执行时，执行如权利要求1-7中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种汽车贷款担保行为的风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述担保行为的所述第一风险值，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据多个所述风险事件，得到所述担保对象在第二时间点的第一履约概率值，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述担保行为的所述第一追偿值，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述担保对象的行为特征，确定所述担保对象的主动追偿值，具体包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述担保对象的财务状态特征，确定所述担保对象的被动追偿值，具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄为伟，贾成元，
申请(专利权)人：北京极致车网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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