互聯(lián)網(wǎng)金融小微貸款的信用風險識別方法及裝置
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN201711270176.9 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN107798600A | 公開(公告)日 | 2018-03-13 |
申請公布號 | CN107798600A | 申請公布日 | 2018-03-13 |
分類號 | G06Q40/02 | 分類 | 計算;推算;計數(shù); |
發(fā)明人 | 涂志云;周穎;任偉;李青鋒 | 申請(專利權(quán))人 | 深圳華垠數(shù)科科技有限公司 |
代理機構(gòu) | 深圳市中科創(chuàng)為專利代理有限公司 | 代理人 | 深圳信用寶金融服務(wù)有限公司 |
地址 | 518000 廣東省深圳市南山區(qū)粵海街道高新南一道9號中科大廈14B | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本發(fā)明公開一種互聯(lián)網(wǎng)金融小微貸款的信用風險識別方法及裝置,所述方法包括以下步驟:獲取用戶信用數(shù)據(jù);根據(jù)用戶的借款行為來劃分用戶樣本;通過獲取的用戶信用數(shù)據(jù)以及劃分的用戶樣本得到一個原始的數(shù)據(jù)集;將數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集,在訓練集上實現(xiàn)特征工程,然后將這些操作還原到測試集上,利用在測試集上的效果來衡量最終的表現(xiàn);根據(jù)實際情況選擇算法,算法包括邏輯回歸模型和xgboost兩種信用評分模型;信用評分模型根據(jù)用戶信息對用戶進行信用評分。本發(fā)明用戶授信審核速度快,人力成本低;其從大數(shù)據(jù)和機器學習的角度來對用戶進行授信審核,具備科學性,同時隨著數(shù)據(jù)的積累,模型能夠不斷的迭代升級,其評分準確性高。 |
