一种信贷风险评估的方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请涉及信贷评估，具体而言，涉及一种信贷风险评估的方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着经济的发展，银行等金融机构为了满足人们不同的经济需求，推出了各式各样的信贷业务。例如，线上贷款实时审批、线上信用卡业务等。但是这些信贷业务都需要用户的信贷数据满足一定的要求，所以在用户进行信贷业务申请时，需要对该用户的信贷风险进行评估。

2、现有技术中，对于用户信贷数据的评估大多采用机器学习算法，例如采取分类决策树算法。但是基于信贷数据中正负样本失衡的情况，现有的分类决策树算法取得的效果不理想，且未能考虑信贷数据本申请的业务属性，导致分裂像效果不佳等问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请的目的在于提供一种信贷风险评估的方法、装置、电子设备及存储介质，以克服现有技术中的问题。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种信贷风险评估的方法，通过终端设备显示一图形用户界面，所述方法包括：

3、基于现有用户在多个维度下现有信贷数据之间距离确定的分裂属性，构建目标分类决策树；

4、在所述目标分类决策树的各个节点上，对该节点的节点数据进行展示；

5、响应于对所述节点数据的调整操作，生成并展示调整后的所述节点数据；

6、从包含调整后所述节点数据的所述目标分类决策树上，提取目标评估规则，并使用所述目标评估规则对待评估信贷数据进行评估，确定待评估用户是否满足信贷要求。

7、在本申请一些技术方案中，上述分裂属性包括切分维度和所述切分维度下的切分点；其中，所述切分点用于通过对现有信贷数据划分将现有用户分为第一客群和第二客群；

8、所述方法通过以下方式构建目标分类决策树：

9、在各个所述切分维度的各个所述切分点下，计算所述第一客群与所述第二客群的分裂距离；

10、选择最大分裂距离对应的目标切分维度和目标切分点；

11、根据所述目标切分维度和目标切分点，递归地构建所述目标分裂决策树。

12、在本申请一些技术方案中，上述分裂属性包括切分点；其中，所述切分点用于通过对现有信贷数据划分将现有用户分为第一客群和第二客群；

13、所述方法通过以下方式构建目标分类决策树：

14、响应于对切分维度的选择操作，选择出目标切分维度；

15、针对所述目标切分维度下各个所述切分点，计算所述第一客群与所述第二客群的分裂距离；

16、选择最大分裂距离对应的目标切分点；

17、根据所述目标切分维度和目标切分点，递归地构建所述目标分裂决策树。

18、在本申请一些技术方案中，上述方法通过以下方式得到所述现有信贷数据：

19、从数据源系统获取初始信贷数据；

20、将所述初始信贷数据划分为不同的类型；

21、对不同类型的所述初始信贷数据，采用对应的处理方法分别进行预处理，得到预处理之后的现有信贷数据；其中，处理方法包括以下至少之一：格式转化、数位精简。

22、在本申请一些技术方案中，上述节点数据对应多个不同类型；

23、所述方法通过以下方式对所述节点数据进行展示：

24、根据所述节点数据的类型，采取与该类型对应的展示方式对该节点数据进行展示。

25、在本申请一些技术方案中，上述节点数据包括样本统计数据；

26、所述方法通过以下方式得到所述目标评估规则：

27、从包含调整后所述节点数据的所述目标分类决策树上，获取初始评估规则；

28、若所述样本统计数据满足预设的统计要求，将所述初始评估规则作为所述目标评估规则。

29、在本申请一些技术方案中，上述方法还包括：

30、若所述样本统计数据不满足预设的统计要求，在各个所述节点上添加附加评分规则；

31、将所述初始评估规则和所述附加评分规则作为所述目标评估规则。

32、第二方面，本申请实施例提供了一种信贷风险评估的装置，通过终端设备显示一图形用户界面，所述装置包括：

33、构建模块，用于基于现有用户在多个维度下现有信贷数据之间距离确定的分裂属性，构建目标分类决策树；

34、第一展示模块，用于在所述目标分类决策树的各个节点上，对该节点的节点数据进行展示；

35、第二展示模块，用于响应于对所述节点数据的调整操作，生成并展示调整后的所述节点数据；

36、评估模块，用于从包含调整后所述节点数据的所述目标分类决策树上，提取目标评估规则，并使用所述目标评估规则对待评估信贷数据进行评估，确定待评估用户是否满足信贷要求。

37、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的信贷风险评估的方法的步骤。

38、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述的信贷风险评估的方法的步骤。

39、本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

40、本申请方法包括基于现有用户在多个维度下现有信贷数据之间距离确定的分裂属性，构建目标分类决策树；在所述目标分类决策树的各个节点上，对该节点的节点数据进行展示；响应于对所述节点数据的调整操作，生成并展示调整后的所述节点数据；从包含调整后所述节点数据的所述目标分类决策树上，提取目标评估规则，并使用所述目标评估规则对待评估信贷数据进行评估，确定待评估用户是否满足信贷要求。

41、本申请基于现有用户在多个维度下现有信贷数据之间距离确定出分类决策树的分裂属性，有效率的解决了正负样本不均衡问题，在节点的上展示节点数据便于数据的业务理解，同时还能够对节点数据进行调整，以使生成的目标评估规则更加准确，评估效果更好。

42、为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

技术特征：

1.一种信贷风险评估的方法，其特征在于，通过终端设备显示一图形用户界面，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分裂属性包括切分维度和所述切分维度下的切分点；其中，所述切分点用于通过对现有信贷数据划分将现有用户分为第一客群和第二客群；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分裂属性包括切分点；其中，所述切分点用于通过对现有信贷数据划分将现有用户分为第一客群和第二客群；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法通过以下方式得到所述现有信贷数据：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述节点数据对应多个不同类型；

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述节点数据包括样本统计数据；

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种信贷风险评估的装置，其特征在于，通过终端设备显示一图形用户界面，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一所述的信贷风险评估的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的信贷风险评估的方法的步骤。

技术总结
本申请提供了一种信贷风险评估的方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：包括基于现有用户在多个维度下现有信贷数据之间距离确定的分裂属性，构建目标分类决策树；在所述目标分类决策树的各个节点上，对该节点的节点数据进行展示；响应于对所述节点数据的调整操作，生成并展示调整后的所述节点数据；从包含调整后所述节点数据的所述目标分类决策树上，提取目标评估规则，并使用所述目标评估规则对待评估信贷数据进行评估，确定待评估用户是否满足信贷要求。本申请生成的目标评估规则更加准确，评估效果更好。

技术研发人员：戈汉权,杜培良,肖勃飞,陈明,何兴凤,石建伟
受保护的技术使用者：中电金信数字科技集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/5