一种互联网信贷场景利息回收率预测模型制造技术

本发明专利技术涉及计算机技术领域，具体涉及一种互联网信贷场景利息回收率预测模型，包括模型开发模块与模型部署模块，所述模型开发模块用于模型开发，所述模型部署模块用于部署模型；所述模型开发模块包括数据探索单元、特征工程单元、模型训练单元；所述数据探索单元用于探索性分析训练数据，对训练数据进行描述性分析与主要特征可视化分析，得到小微信贷用户与非小微信贷用户之间的行为差异与共性特征；所述特征工程单元用于特征衍生、特征编码与特征选择；所述模型训练单元用于训练模型与评估效果。本发明专利技术既可以提高小微金融产品与用户的适配性，又可以充分挖掘数据价值，解决了难以对互联网信贷场景利息回收率进行测算和预测的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机，具体涉及一种互联网信贷场景利息回收率预测模型。

技术介绍

1、小微信贷是指小微企业的信贷业务，其信贷需求具有短、小、频、急的特点，其小额、短期、分散的特征更类似于零售贷款，他们对资金流动性的要求更高。与银行其他业务相比，小微企业贷款业务的单个项目金额小、经营成本高，能否有效降低成本是发展小微企业贷款业务的关键所在。当前，我国很多商业银行对小微企业的信用评估和审核标准还是以大中型企业相关指标为参照，这种无差异化的信贷管理模式一方面导致大多数小微企业很难达到银行放贷标准，小微企业贷款的可获得性较差，另一方面没有充分考虑小微企业发展特点，难以充分反映小微企业真实风险情况，在当前的小微信贷场景中，难以提升信贷产品的运营能力，难以对小微信贷产品进行针对性设计。综上所述，现有技术难以对互联网信贷场景利息回收率进行测算和预测。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种互联网信贷场景利息回收率预测模型，解决了难以对互联网信贷场景利息回收率进行测算和预测的技术问题。

2、本专利技术提供的基础方案为本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种互联网信贷场景利息回收率预测模型，其特征在于，包括模型开发模块与模型部署模块，所述模型开发模块用于模型开发，所述模型部署模块用于部署模型；

2.如权利要求1所述的一种互联网信贷场景利息回收率预测模型，其特征在于，所述数据探索单元用于探索性分析训练数据，对训练数据进行描述性分析与主要特征可视化分析，得到小微信贷用户与非小微信贷用户之间的行为差异与共性特征，具体包括：对数值型特征进行描述性分析，观察包括但不限于特征最大值、最大值、平均值、方差以及分位数；对类别型特征进行唯一值排序计数分析，观察类别特征取值与分布情况；结合标签值对共性特征进行单变量分析和多变量分析，观察共性...

【技术特征摘要】

1.一种互联网信贷场景利息回收率预测模型，其特征在于，包括模型开发模块与模型部署模块，所述模型开发模块用于模型开发，所述模型部署模块用于部署模型；

2.如权利要求1所述的一种互联网信贷场景利息回收率预测模型，其特征在于，所述数据探索单元用于探索性分析训练数据，对训练数据进行描述性分析与主要特征可视化分析，得到小微信贷用户与非小微信贷用户之间的行为差异与共性特征，具体包括：对数值型特征进行描述性分析，观察包括但不限于特征最大值、最大值、平均值、方差以及分位数；对类别型特征进行唯一值排序计数分析，观察类别特征取值与分布情况；结合标签值对共性特征进行单变量分析和多变量分析，观察共性特征在不同标签取值下的差异。

3.如权利要求2所述的一种互联网信贷场景利息回收率预测模型，其特征在于，所述模型开发模块还包括数据清洗单元，所述数据清洗单元用于清洗与处理训练数据，具体包括重复值处理、缺失值处理、异常值处理与时间数据处理。

4.如权利要求3所述的一种互联网信贷场景利息回收...

【专利技术属性】
技术研发人员：漆泽勇，陶泽怡，
申请(专利权)人：重庆富民银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：