【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据和人工智能，更具体地涉及一种贷款审批方法、装置、电子设备和介质。
技术介绍
1、在现代金融行业中，传统的自动化贷款审批方法主要依赖于规则引擎和统计分析，即通常通过应用一套预定义的静态规则和分析历史数据来决定贷款的批准与否。然而，尽管这种方法在处理标准化和结构化数据方面表现出一定的效率，但它们在当前快速变化的市场环境下面临多个挑战。
2、具体地，传统方法缺乏处理大规模实时数据的能力，因此，这些系统往往无法实时更新，导致决策基于的数据不够准确或已过时；同时，由于贷款信息涉及的数据量较大，传统方法往往由于人工干预导致处理速度较慢。此外，基于规则的系统虽然在某些情况下可提供明确的决策路径，但当涉及复杂的决策逻辑时，这些系统的决策过程往往不够透明，从而影响客户的信任度和满意度。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，根据本专利技术的第一方面，提供了一种贷款审批方法，所述方法包括：获取并验证客户的贷款申请信息，所述贷款申请信息包括个人信息和贷款需求信息；基于所述个人信息，从多个数据源收集和汇总客户的信用数据；基于所述信用数据，利用预先构建的信用评价模型进行分析，以生成客户的信用评分；获取市场监测结果，其中，所述市场监测结果基于实时监测市场情况并识别风险因素获得；以及基于所述信用评分、所述贷款需求信息和所述市场监测结果，利用预先构建的决策模型生成审批决策，以进行贷款审批，其中，所述决策模型通过可视化决策树向审批人员和客户展示决策过程。
2、根据一些示例性实施
3、根据一些示例性实施例，所述第一决策模型包括决策树模型；所述利用所述第一决策模型对所述整合数据集进行初步筛选和分类，获取基于特征的决策结果，具体包括：获取所述整合数据集的原始特征数据；通过分析历史数据的表现和计算每个特征的信息增益，从所述原始特征数据中选择影响贷款批准的关键性特征；根据所述关键性特征的阈值将所述整合数据集分割到不同的节点，每个节点代表一个决策点，以构建决策树，其中，所述阈值通过优化节点的数据纯度确定；以及基于所述决策树的终端节点获取决策结果。
4、根据一些示例性实施例，所述第二决策模型包括逻辑回归模型；所述利用所述第二决策模型对所述决策结果和所述整合数据集进行特征影响分析，获得特征权重报告和贷款批准概率，具体包括：获取所述整合数据集的原始特征数据，并基于所述决策结果对所述原始特征数据添加标签，获得决策输入数据；以及将所述决策输入数据输入所述第二决策模型，利用所述第二决策模型的模型系数解释所述原始特征数据中的各特征对贷款批准概率的影响，获得特征权重报告和贷款批准概率。
5、根据一些示例性实施例，所述市场监测结果基于实时监测市场情况并识别风险因素获得，具体包括：实时获取市场监测信息：基于所述市场监测信息进行情感分析，评估市场情感倾向；基于所述市场监测信息进行主题建模，识别主题趋势；基于所述市场监测信息进行事件检测，以自动识别市场中的关键事件；以及分析和整合所述市场情感倾向、所述主题趋势和所述关键事件，获得所述市场监测结果。
6、根据一些示例性实施例，所述方法还包括：建立实时数据流处理系统，以实时获取和更新市场监测信息。
7、根据一些示例性实施例，所述决策模型通过可视化决策树向审批人员和客户展示决策过程，具体包括：基于可视化工具将所述第一决策模型转换为图形界面，其中，所述第一决策模型的每个节点代表一个决策点，分支展示了根据特征取值的不同路径，每条路径最终指向一个决策结果。
8、根据一些示例性实施例，所述方法还包括：通过文本挖掘和特征提取技术，将所述信用数据和/或所述整合数据集中的非结构化数据转化为结构化特征。
9、根据本专利技术的第二方面，提出了一种贷款审批装置，所述装置包括：贷款申请信息获取模块，用于：获取并验证客户的贷款申请信息，所述贷款申请信息包括个人信息和贷款需求信息；信用数据汇总模块，用于：基于所述个人信息，从多个数据源收集和汇总客户的信用数据；信用评分生成模块，用于：基于所述信用数据，利用预先构建的信用评价模型进行分析，以生成客户的信用评分；市场监测结果获取模块，用于：获取市场监测结果，其中，所述市场监测结果基于实时监测市场情况并识别风险因素获得；以及审批决策生成模块，用于：基于所述信用评分、所述贷款需求信息和所述市场监测结果，利用预先构建的决策模型生成审批决策，以进行贷款审批，其中，所述决策模型通过可视化决策树向审批人员和客户展示决策过程。
10、根据一些示例性实施例，所述市场监测结果获取模块可以包括市场监测信息获取单元、情感分析单元、主题建模单元、事件检测单元和市场监测结果获取单元。
11、根据一些示例性实施例，所述市场监测信息获取单元可以用于实时获取市场监测信息。
12、根据一些示例性实施例，所述情感分析单元可以用于基于所述市场监测信息进行情感分析，评估市场情感倾向。
13、根据一些示例性实施例，所述主题建模单元可以用于基于所述市场监测信息进行主题建模，识别主题趋势。
14、根据一些示例性实施例，所述事件检测单元可以用于基于所述市场监测信息进行事件检测，以自动识别市场中的关键事件。
15、根据一些示例性实施例，所述市场监测结果获取单元可以用于分析和整合所述市场情感倾向、所述主题趋势和所述关键事件，获得所述市场监测结果。
16、根据一些示例性实施例，所述审批决策生成模块可以包括整合数据集获取单元、第一决策模块、第二决策模块和审批决策生成单元。
17、根据一些示例性实施例，所述整合数据集获取单元可以用于对所述信用评分、所述贷款需求信息和所述市场监测结果进行数据清洗和整合，获得整合数据集。
18、根据一些示例性实施例，所述第一决策模块可以用于利用所述第一决策模型对所述整合数据集进行初步筛选和分类，获取基于特征的决策结果。
19、根据一些示例性实施例，所述第二决策模块可以用于利用所述第二决策模型对所述决策结果和所述整合数据集进行特征影响分析，获得特征权重报告和贷款批准概率。
20、根据一些示例性实施例，所述审批决策生成单元可以用于基于所述决策结果、所述特征权重报告和所述贷款批准概率，生成审批决策。
21、根据一些示例性实施例，所述第一决策模块可以包括特征获取单元、关键性特征选择单元、决策树构建单元和决策结果获取单元。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种贷款审批方法，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，所述决策模型包括第一决策模型和第二决策模型，所述基于所述信用评分、所述贷款需求信息和所述市场监测结果，利用预先构建的决策模型生成审批决策，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一决策模型包括决策树模型；
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第二决策模型包括逻辑回归模型；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述市场监测结果基于实时监测市场情况并识别风险因素获得，具体包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述决策模型通过可视化决策树向审批人员和客户展示决策过程，具体包括：
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种贷款审批装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种电子设备，包括：
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其
12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～8中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种贷款审批方法，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，所述决策模型包括第一决策模型和第二决策模型，所述基于所述信用评分、所述贷款需求信息和所述市场监测结果，利用预先构建的决策模型生成审批决策，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一决策模型包括决策树模型；
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第二决策模型包括逻辑回归模型；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述市场监测结果基于实时监测市场情况并识别风险因素获得，具体包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：白航宇，李明，徐玉琦，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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