贷后策略处理方法、装置、存储介质及电子设备与流程

本申请涉及金融科技领域或其他相关领域，具体而言，涉及一种贷后策略处理方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术：

1、目前在贷款业务中，存在着部分机构(如企业)可能存在经营异常的情况，进而导致资金链断裂风险。机构能否按期还贷，已成为重点关注的事项。相关技术中贷后策略处理方法，大多仅基于机构当前的经营状况进行相应的贷后决策，这就使得对机构的贷后策略处理上存在着一定盲区，导致贷后策略处理结果准确性低。

2、针对相关技术中贷后策略处理方法，仅基于机构的当前经营状况进行贷后处理策略的制定，存在的贷后处理策略确定不准确的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种贷后策略处理方法、装置、存储介质及电子设备，以解决相关技术中贷后策略处理方法，仅基于机构的当前经营状况进行贷后处理策略的制定，存在的贷后处理策略确定不准确的问题。

2、为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种贷后策略处理方法。该方法包括：获取目标机构的经营数据，以及用于对所述目标机构进行评估的n个评估因素，其中，所述n个评估因素用于指示对高风险机构的营业收入有影响的因素，所述高风险机构为风险指数大于预设风险阈值的机构，n为大于1的整数；基于所述经营数据，确定所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果；基于所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果，确定所述目标机构的目标收入评估结果；基于所述目标收入评估结果，确定所述目标机构的目标贷后策略。

3、可选地，所述基于所述经营数据，确定所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果，包括：确定所述n个评估因素分别对应的预设评分标准；基于所述经营数据、所述n个评估因素分别对应的预设评分标准，确定所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果。

4、可选地，所述基于所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果，确定所述目标机构的目标收入评估结果，包括：基于所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果，采用收入评估模型，确定所述目标收入评估结果，其中，所述收入评估模型是基于m个机构分别对应的n个评估因素分别对应的评分结果，以及所述m个机构分别对应的收入评估结果，通过机器学习得到的，m为大于或等于2的整数。

5、可选地，在所述基于所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果，采用收入评估模型，确定所述目标收入评估结果之前，所述方法还包括：确定所述m个机构分别对应的n个评估因素分别对应的评分结果，以及所述m个机构分别对应的收入评估结果，其中，m为大于或等于2的整数；确定目标核函数、目标正则化参数，其中，所述目标核函数为将数据从原始空间映射到另一个高维空间的函数，所述目标正则化参数为控制模型复杂度的参数；基于所述m个机构分别对应的n个评估因素分别对应的评分结果，以及所述m个机构分别对应的收入评估结果，采用所述目标核函数、所述目标正则化参数对初始收入评估模型进行机器学习，得到所述收入评估模型。

6、可选地，在所述收入评估模型为l个，l为大于或等于2的整数的情况下，所述基于所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果，采用收入评估模型，确定所述目标收入评估结果，包括：根据l个收入评估模型分别对应的模型准确率，确定所述l个收入评估模型分别对应的权重值；将所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果分别输入至所述l个收入评估模型，得到l个收入评估结果；基于所述l个收入评估模型分别对应的权重值，以及所述l个收入评估结果，确定所述目标收入评估结果。

7、可选地，所述基于所述目标收入评估结果，确定所述目标机构的目标贷后策略，包括：获取预设收入阈值；判断所述收入评估结果是否大于或等于所述预设收入阈值；若所述收入评估结果大于或等于所述预设收入阈值，则确定所述目标贷后策略为第一策略，其中，所述第一策略用于指示提高信贷额度；若所述收入评估结果小于所述预设收入阈值，则确定所述目标贷后策略为第二策略，其中，所述第二策略用于指示延长贷款期限、降低信贷利率。

8、可选地，所述获取目标机构的经营数据，以及用于对所述目标机构进行评估的n个评估因素，其中：所述n个评估因素至少包括：财务杠杆比率、市场份额、市场增长率、竞争对手数量、资产规模、营销能力评分、通货膨胀率、利率水平。

9、为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种贷后策略处理装置。该装置包括：第一获取模块，用于获取目标机构的经营数据，以及用于对所述目标机构进行评估的n个评估因素，其中，所述n个评估因素用于指示对高风险机构的营业收入有影响的因素，所述高风险机构为风险指数大于预设风险阈值的机构，n为大于1的整数；第一确定模块，用于基于所述经营数据，确定所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果；第二确定模块，用于基于所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果，确定所述目标机构的目标收入评估结果；第三确定模块，用于基于所述目标收入评估结果，确定所述目标机构的目标贷后策略。

10、为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行任意一项所述的贷后策略处理方法。

11、为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，还提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现任意一项所述的贷后策略处理方法。

12、通过本申请，采用以下步骤：获取目标机构的经营数据，以及用于对所述目标机构进行评估的n个评估因素，其中，所述n个评估因素用于指示对高风险机构的营业收入有影响的因素，所述高风险机构为风险指数大于预设风险阈值的机构，n为大于1的整数；基于所述经营数据，确定所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果；基于所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果，确定所述目标机构的目标收入评估结果；基于所述目标收入评估结果，确定所述目标机构的目标贷后策略，达到了基于机构的n个评估因素分别对应的评分结果，确定机构的收入评估结果，再基于收入评估结果，准确地确定出机构的贷后策略的目的，解决了相关技术中贷后策略处理方法，仅基于机构的当前经营状况进行贷后处理策略的制定，存在的贷后处理策略确定不准确的问题。进而达到了提升贷后策略处理结果准确性的效果。

技术特征：

1.一种贷后策略处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述经营数据，确定所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果，确定所述目标机构的目标收入评估结果，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述基于所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果，采用收入评估模型，确定所述目标收入评估结果之前，所述方法还包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述收入评估模型为l个，l为大于或等于2的整数的情况下，所述基于所述目标机构的n个评估因素分别对应的评分结果，采用收入评估模型，确定所述目标收入评估结果，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标收入评估结果，确定所述目标机构的目标贷后策略，包括：

7.根据权利要求1至6任意一项所述的方法，其特征在于，所述获取目标机构的经营数据，以及用于对所述目标机构进行评估的n个评估因素，其中：

8.一种贷后策略处理装置，其特征在于，包括：

9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1至7中任意一项所述的贷后策略处理方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至7中任意一项所述的贷后策略处理方法。

技术总结
本申请公开了一种贷后策略处理方法、装置、存储介质及电子设备。涉及金融科技领域或其他相关领域，该方法包括：获取目标机构的经营数据，以及用于对目标机构进行评估的N个评估因素，其中，N个评估因素用于指示对高风险机构的营业收入有影响的因素，高风险机构为风险指数大于预设风险阈值的机构；基于经营数据，确定目标机构的N个评估因素分别对应的评分结果；基于目标机构的N个评估因素分别对应的评分结果，确定目标机构的目标收入评估结果；基于目标收入评估结果，确定目标机构的目标贷后策略。通过本申请，解决了相关技术中贷后策略处理方法，仅基于机构的当前经营状况进行贷后处理策略的制定，存在的贷后处理策略确定不准确的问题。

技术研发人员：任凌云,李伟,王妍,李月月
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24