一种农户贷款挪用识别方法及装置与流程

1.本发明涉及计算机领域，特别涉及一种农户贷款挪用识别方法及装置。


背景技术：

2.随着当前社会的金融和计算机发展，涉及越来越多的金融交易，随着银行业务的快速发展，银行的交易也越来越多，银行交易包括农户贷款。
3.但是在实际的贷款交易过程中，农户贷款可能存在称为不良贷款的概率，其中，农户贷款被挪用是不良贷款产生的原因之一。
4.因此，现在亟需一种农户贷款挪用识别方法及装置。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本技术的目的在于提供一种农户贷款挪用识别方法及装置，能够实现对农户贷款是否被挪用的识别。
6.本技术实施例提供了一种农户贷款挪用识别方法，所述方法包括：
7.获取用户贷款的目标相关信息，所述目标相关信息至少包括贷款担保信息、贷款资金去向信息和用户还款信息；
8.将所述目标相关信息输入农户贷款挪用识别模型，得到所述用户是否挪用贷款的识别结果，所述农户贷款挪用识别模型是利用历史相关信息和历史挪用结果进行训练得到的。
9.可选地，在将所述目标相关信息输入农户贷款挪用识别模型之前，所述方法还包括：
10.对所述目标相关信息进行标准化处理。
11.可选地，所述方法还包括：
12.利用所述历史相关信息和所述历史挪用结果训练所述农户贷款挪用识别模型；
13.根据所述农户贷款挪用识别模型的输出分布调整类权重参数，以优化所述农户贷款挪用识别模型。
14.可选地，所述贷款资金去向信息至少包括企业信息和企业关系人信息，所述贷款担保信息至少包括关联担保人信息和关联客户经理信息，所述用户还款信息至少包括最后一次还款信息和最后一次还款前交易流水信息。
15.可选地，所述农户贷款挪用识别模型为逻辑回归模型。
16.本技术实施例提供了一种农户贷款挪用识别装置，所述装置包括：
17.获取单元，用于获取用户贷款的目标相关信息，所述目标相关信息至少包括贷款担保信息、贷款资金去向信息和用户还款信息；
18.识别单元，用于将所述目标相关信息输入农户贷款挪用识别模型，得到所述用户是否挪用贷款的识别结果，所述农户贷款挪用识别模型是利用历史相关信息和历史挪用结果进行训练得到的。
19.可选地，所述装置还包括标准化处理单元，所述标准化处理单元用于对所述目标相关信息进行标准化处理。
20.可选地，所述装置还包括：
21.训练单元，用于利用所述历史相关信息和所述历史挪用结果训练所述农户贷款挪用识别模型；
22.调整单元，用于根据所述农户贷款挪用识别模型的输出分布调整类权重参数，以优化所述农户贷款挪用识别模型。
23.可选地，所述贷款资金去向信息至少包括企业信息和企业关系人信息，所述贷款担保信息至少包括关联担保人信息和关联客户经理信息，所述用户还款信息至少包括最后一次还款信息和最后一次还款前交易流水信息。
24.可选地，所述农户贷款挪用识别模型为逻辑回归模型。
25.本技术实施例提供了一种农户贷款挪用识别方法，方法包括：获取用户贷款的目标相关信息，相关信息至少包括贷款担保信息、贷款资金去向信息和用户还款信息，将目标相关信息输入农户贷款挪用识别模型，得到用户是否挪用贷款的识别结果，农户贷款挪用识别模型是利用历史相关信息和历史挪用结果进行训练得到的，也就是说，通过向已经训练过的农户贷款挪用识别模型输入用户贷款的目标相关信息，就能够利用模型输出的识别结果确定用户的农户贷款是否被挪用，实现对于农户贷款挪用的风险识别和风险分析。
附图说明
26.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
27.图1示出了本技术实施例提供的一种农户贷款挪用识别方法的流程示意图；
28.图2示出了本技术实施例提供的一种农户贷款挪用识别装置的结构示意图。
具体实施方式
29.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
30.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术，但是本技术还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本技术内涵的情况下做类似推广，因此本技术不受下面公开的具体实施例的限制。
31.随着当前社会的金融和计算机发展，涉及越来越多的金融交易，随着银行业务的快速发展，银行的交易也越来越多，银行交易包括农户贷款。
32.但是在实际的贷款交易过程中，农户贷款可能存在称为不良贷款的概率，不良贷款指逾期贷款、呆滞贷款和呆账贷款。逾期贷款指借款合同约定到期未能归还的贷款，呆滞贷款是逾期超过规定年限以上仍未归还的贷款，或虽未逾期或逾期不满规定年限但生产经
营已终止，项目已停建的贷款，呆账贷款是按有关规定列为呆账的贷款。不良贷款预示着银行将要发生风险损失。把不良贷款减少到最低限度，是商业银行风险管理的首要目标。
33.通过对不良贷款进行监测，并深入剖析不良发生的具体原因，其中，农户贷款被挪用是不良贷款产生的原因之一。
34.因此，现在亟需一种农户贷款挪用识别方法及装置，以降低银行损失。
35.基于此，本技术实施例提供了一种农户贷款挪用识别方法，方法包括：获取用户贷款的目标相关信息，相关信息至少包括贷款担保信息、贷款资金去向信息和用户还款信息，将目标相关信息输入农户贷款挪用识别模型，得到用户是否挪用贷款的识别结果，农户贷款挪用识别模型是利用历史相关信息和历史挪用结果进行训练得到的，也就是说，通过向已经训练过的农户贷款挪用识别模型输入用户贷款的目标相关信息，就能够利用模型输出的识别结果确定用户的农户贷款是否被挪用，实现对于农户贷款挪用的风险识别和风险分析。
36.为了更好地理解本技术的技术方案和技术效果，以下将结合附图对具体的实施例进行详细的描述。
37.参见图1，该图为本技术实施例提供的一种农户贷款挪用识别方法的流程示意图。
38.本实施例提供的农户贷款挪用识别方法包括以下步骤：
39.s101，获取用户贷款的目标相关信息。
40.在本技术的实施例中，可以获取用户在进行农户贷款时的目标相关信息，其中，目标相关信息至少包括贷款担保信息、贷款资金去向信息和用户还款信息。
41.在实际应用中，农户贷款资金挪用情形较复杂，有以下几种可能的情况：
42.(1)实际用款人自身有不良记录或不良贷款，找人帮贷。
43.(2)个别民营企业不符合企业贷款标准的，找农户帮贷，使资金挪用于企业。
44.(3)借款人贷款后又借给别人，从中抽利。
45.(4)企业出现融资难后，股东找农户帮贷。
46.也就是说，和农户贷款挪用风险相关的信息包括贷款担保信息、贷款资金去向信息和用户还款信息，因此可以利用这三种相关信息识别是否存在农户贷款挪用的风险。
47.具体的，和贷款资金去向相关的信息包括：1、线上贷款资金转入企业及关系人账户。2、同一机构下，多笔农户贷款资金转给同一账户。3、银行客户经理与农户存在资金往来。因此，贷款资金去向信息至少包括企业信息和企业关系人信息。
48.作为一种示例，企业信息可以包括企业关联企业、房地产开发企业信息和房地产企业控股企业，例如企业所在行业代码第1位为“k”。企业关系人信息可以包括企业关联企业的关系人、房地产企业法人股东、房地产企业法定代表人、房地产企业个人股东、房地产企业高管、房地产企业控股企业法人代表、房地产企业法人股东法人代表和房地产企业高管关系人。
49.具体的，和用户还款相关的信息包括：1、企业及关系人替农户还款，不限于担保人。2、同一机构下，多笔农户贷款的还款资金来自同一账户。3、同一担保人下，多笔农户贷款在同时转入还款资金。4、同一担保人下，多笔农户贷款在同时现金还款。因此，用户还款信息至少包括最后一次还款信息和最后一次还款前交易流水信息。
50.作为一种示例，最后一次还款信息可以包括农户贷款所有还款明细流水表、贷款
合约最后一次还款日期表、可以从每期还款表取出每个合约号最近一次还款日期、最近一次还款日还款明细和最近一次还款日还款金额汇总。最后一次还款前交易流水可以包括还款信息、用户姓名、合同信息、借款人借记卡号、借款信息及借款人借记卡流水信息。
51.具体的，贷款担保信息至少包括关联担保人信息和关联客户经理信息。
52.作为一种示例，关联贷款担保人信息可以包括关联担保人代码、关联担保人名称和农户贷款关联担保人。关联担保人代码包括担保人客户号，利用担保人客户号确定是信用担保、抵质押担保、合并信用担保或抵质押担保。关联担保人名称可以确定是个人担保人或法人担保人。农户贷款关联担保人可以包括贷款凭证号、合同号、客户号、担保人客户号和担保人名称。关联客户经理信息可以包括关联客户经理的凭证、合同号、客户号、客户姓名、客户经理客户号、客户经理姓名以及客户经理借记卡信息。
53.在实际应用中，目标相关信息可以通过个贷借款凭证基础表、借记卡信息表、活期交易明细、从合同变更对照表、个人证件核查信息表、法人基本信息表和法人高管信息表进行获取。
54.s102，将所述目标相关信息输入农户贷款挪用识别模型，得到所述用户是否挪用贷款的识别结果。
55.在本技术的实施例中，在获取得到用户贷款的目标相关信息之后，可以将目标相关信息输入农户贷款挪用识别模型，得到用户是否挪用贷款的识别结果，以对用户贷款是否具有挪用风险进行识别。其中，识别结果包括用户挪用贷款，即识别为不良贷款，识别结果还包括用户未挪用贷款，即识别为正常贷款。
56.农户贷款挪用识别模型是利用历史相关信息和历史挪用结果进行训练得到的。历史相关信息和目标相关信息的选取标准相同，历史挪用结果是利用不良贷款和正常贷款的贷款结果获得的。
57.作为一种示例，农户贷款挪用识别模型可以是逻辑回归模型，这样模型预测的稳定性较高。模型可以运行在大数据平台，通过结构化查询语言(structured query language，sql)查询。
58.具体的，可以利用历史相关信息和历史挪用结果训练农户贷款挪用识别模型，根据农户贷款挪用识别模型的输出分布调整类权重参数，以优化农户贷款挪用识别模型。由于样本不均衡，如果只使用模型的默认参数，会导致预测出的违约概率p1，即识别为具有挪用风险过于分散，没有sigmoid函数的收敛效果，违约概率的预测值超过了业务接受范围。通过describe函数，可以看到未经过调节的模型输出分布，因此可以将类权重参数(class_weight)设置为{0:0.8，1:0.2}，这样，对误分类为1的样本会受到更大的惩罚。同时，将惩罚项penalty设为11，尽可能减小特征的数目。
59.在本技术的实施例中，在将目标相关信息输入农户贷款挪用识别模型之前，可以对目标相关信息进行标准化处理。标准化是对特征进行一定程度的缩放，从而使得特征间变的可比较。不同特征的量纲差别极大，金额的数量级是年龄数量级的几倍，如果直接将特征输入模型，数量级较小的特征有可能被数量级大的特征所掩盖，造成信息丢失。对于逻辑回归模型来说，输入模型前的数据是标准化以后的。可以采用z-score对特征进行标准化处理，将数据缩放到同一范围内，使得不同特征的数据具有可比性。
60.z-score的公式如下：
[0061][0062]
其中，x
′
是特征标准化后的数据，是该特征的均值，σ是该特征列的标准差。
[0063]
在实际应用中，在进行模型的训练以及测试时，由于不良贷款占比极低，为了不丢失不良贷款的内在信息，训练模型时的抽样数据中保留全部不良贷款，对正常贷款进行随机抽样，共抽取20330个正常贷款，与1070个不良贷款形成21400个输入特征的样本集。将样本集按7:3的比例划分为训练集和测试集。
[0064]
在本技术的实施例中，在农户贷款挪用识别模型进行应用时，可以持续关注业务部门的反馈，及时对模型进行调整优化，更加精准地对农户贷款风险进行预警识别。
[0065]
由此可见，本技术实施例提供的农户贷款挪用识别方法通过对银行内农户贷款挪用案例的各方面数据进行分析，提取其贷款担保、贷款资金去向、用户还款等方面的信息，进行模型训练，有效的提高了农户贷款的贷款挪用的识别效果，对不良贷款进行提前预警。
[0066]
本技术实施例提供了一种农户贷款挪用识别方法，方法包括：获取用户贷款的目标相关信息，相关信息至少包括贷款担保信息、贷款资金去向信息和用户还款信息，将目标相关信息输入农户贷款挪用识别模型，得到用户是否挪用贷款的识别结果，农户贷款挪用识别模型是利用历史相关信息和历史挪用结果进行训练得到的，也就是说，通过向已经训练过的农户贷款挪用识别模型输入用户贷款的目标相关信息，就能够利用模型输出的识别结果确定用户的农户贷款是否被挪用，实现对于农户贷款挪用的风险识别和风险分析。
[0067]
基于以上实施例提供的一种农户贷款挪用识别方法，本技术实施例还提供了一种农户贷款挪用识别装置，下面结合附图来详细说明其工作原理。
[0068]
参见图2，该图为本技术实施例提供的一种农户贷款挪用识别装置的结构示意图。
[0069]
本实施例提供的农户贷款挪用识别装置200包括：
[0070]
获取单元210，用于获取用户贷款的目标相关信息，所述目标相关信息至少包括贷款担保信息、贷款资金去向信息和用户还款信息；
[0071]
识别单元220，用于将所述目标相关信息输入农户贷款挪用识别模型，得到所述用户是否挪用贷款的识别结果，所述农户贷款挪用识别模型是利用历史相关信息和历史挪用结果进行训练得到的。
[0072]
可选地，所述装置还包括标准化处理单元，所述标准化处理单元用于对所述目标相关信息进行标准化处理。
[0073]
可选地，所述装置还包括：
[0074]
训练单元，用于利用所述历史相关信息和所述历史挪用结果训练所述农户贷款挪用识别模型；
[0075]
调整单元，用于根据所述农户贷款挪用识别模型的输出分布调整类权重参数，以优化所述农户贷款挪用识别模型。
[0076]
可选地，所述贷款资金去向信息至少包括企业信息和企业关系人信息，所述贷款担保信息至少包括关联担保人信息和关联客户经理信息，所述用户还款信息至少包括最后一次还款信息和最后一次还款前交易流水信息。
[0077]
可选地，所述农户贷款挪用识别模型为逻辑回归模型。
[0078]
基于以上实施例提供的一种农户贷款挪用识别方法，本技术实施例还提供了一种
农户贷款挪用识别设备，农户贷款挪用识别设备包括：
[0079]
处理器和存储器，处理器的数量可以一个或多个。在本技术的一些实施例中，处理器和存储器可通过总线或其它方式连接。
[0080]
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括nvram。存储器存储有操作系统和操作指令、可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集，其中，操作指令可包括各种操作指令，用于实现各种操作。操作系统可包括各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。
[0081]
处理器控制终端设备的操作，处理器还可以称为cpu。
[0082]
上述本技术实施例揭示的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、dsp、asic、fpga或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
[0083]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序代码，该程序代码用于执行前述各个实施例的方法中的任意一种实施方式。
[0084]
在本技术的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0085]
需要说明的是，本技术上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本技术中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于
电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
[0086]
当介绍本技术的各种实施例的元件时，冠词“一”、“一个”、“这个”和“所述”都意图表示有一个或多个元件。词语“包括”、“包含”和“具有”都是包括性的并意味着除了列出的元件之外，还可以有其它元件。
[0087]
需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施例中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory,rom)或随机存储记忆体(random access memory,ram)等。
[0088]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本技术的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0089]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元及模块可以是或者也可以不是物理上分开的。另外，还可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元和模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0090]
以上所述仅是本技术的优选实施方式，虽然本技术已以较佳实施例披露如上，然而并非用以限定本技术。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本技术技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本技术技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本技术技术方案的内容，依据本技术的技术实质对以上实施例所做的任何的简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本技术技术方案保护的范围内。