一种信贷数据处理方法技术

本申请公开了一种信贷数据处理方法

【技术实现步骤摘要】
一种信贷数据处理方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及安全
，特别是涉及一种信贷数据处理方法
、
装置
、
设备及可读存储介质
。

技术介绍

[0002]随着互联网和大数据技术的不断发展，企业信贷行业面临着越来越多的挑战和机遇
。
信贷
(credit)
是指以偿还和付息为条件的价值运动形式
。
[0003]传统的，人工信贷审批方法在面对大量的信贷数据和复杂的风险情况时存在效率低下
、
准确性不高的问题
。
具体的，传统信贷额度以及信贷利率的确定依赖于人工审核，用户提交贷款申请后，一方面银行等出借方要耗费大量的人力物力进行资料审查
、
背调走访等，同时针对用户贷款额度的修正也往往凭借相关行业经验进行，难以根据用户的信用资质实现自动化
、
个性化
、
合理化的风险定价，另一方面个人用户
/
法人用户等借贷方从提交信贷申请到获得审批结果往往要耗费数周，体验极差
。
[0004]目前，智能风控技术可以全面衡量用户的信贷风险控制，从而替代人工审核，但是光改进审核这一环节，仍然无法彻底改进信贷审批流程的缺陷问题
。
[0005]因此，如何实现自动化信贷审批等问题，是本领域技术人员急需解决的技术问题
。

技术实现思路

[0006]本申请的目的是提供一种信贷数据处理方法r/>、
装置
、
设备及可读存储介质，能够实现高效且可靠的自动化信贷审批
。
[0007]为解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：
[0008]一种信贷数据处理方法，包括：
[0009]接收授信请求，并获取请求方的原始信贷数据；
[0010]对所述原始信贷数据进行标准化处理，得到标准数据；
[0011]利用信用综合评估模型，对所述标准数据进行评估，得到信用评估数据；
[0012]在审批规则库中查询所述信用评估数据，得到信贷数据处理结果
。
[0013]优选地，利用信用综合评估模型，对所述标准数据进行评估，得到信用评估数据，包括：
[0014]对所述标准数据进行反欺诈验证；
[0015]若验证通过，则利用所述信用综合评估模型，对所述标准数据进行评估，得到所述信用评估数据；
[0016]若验证未通过，则确定所述信贷数据处理结果为拒绝授信
。
[0017]优选地，对所述标准数据进行反欺诈验证，包括：
[0018]判断所述标准数据是否命中欺诈规则库中的欺诈规则；
[0019]如果是，则确定验证未通过；
[0020]如果否，则利用反欺诈模型对所述标准数据进行评分，若输出反欺诈评分低于反
欺诈阈值，则确定通过验证，若所述反欺诈评分高于或等于所述反欺诈阈值，则确定验证未通过
。
[0021]优选地，利用信用评估模型，对所述标准数据进行评估，得到信用评估数据，包括：
[0022]将所述标准数据输入至集成有信用评分卡模型
、
信用等级模型和风险分类模型的信用综合评估模型，对所述标准数据进行评估，得到包括信用评分数据
、
信用等级数据和风险分类数据的信用评估数据
。
[0023]优选地，对所述原始信贷数据进行标准化处理，得到标准数据，包括：
[0024]去除所述原始信贷数据去除异常值
、
重复值
、
无效值，并填补缺失数据，清洗数据；
[0025]对所述清洗数据进行去噪
、
修复和降维处理，得到所述标准数据
。
[0026]优选地，获取请求方的原始信贷数据，包括：
[0027]获取所述请求方的文本信贷数据和
/
或图像信贷数据；
[0028]利用自然语言处理算法，从所述文本信贷数据中提取所述标准数据；
[0029]利用计算机视觉处理算法，从所述图像信贷数据中提取所述标准数据
。
[0030]优选地，在审批规则库中查询所述信用评估数据，得到信贷数据处理结果之后，还包括：
[0031]获取所述信贷数据处理结果对应的反馈数据；
[0032]将所述反馈数据作为所述标准数据的标签，得到修正样本；
[0033]利用所述修正样本对所述信用综合评估模型和
/
或所述审批规则库进行更新
。
[0034]一种信贷数据处理装置，包括：
[0035]数据收集与整理模块，用于接收授信请求，并获取请求方的原始信贷数据；对所述原始信贷数据进行标准化处理，得到标准数据；
[0036]信用评估模块，用于利用信用综合评估模型，对所述标准数据进行评估，得到信用评估数据；
[0037]自动化决策与审批模块，用于在审批规则库中查询所述信用评估数据，得到信贷数据处理结果
。
[0038]一种电子设备，包括：
[0039]存储器，用于存储计算机程序；
[0040]处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述信贷数据处理方法的步骤
。
[0041]一种可读存储介质，所述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执行时实现上述信贷数据处理方法的步骤
。
[0042]应用本申请实施例所提供的方法，接收授信请求，并获取请求方的原始信贷数据；对原始信贷数据进行标准化处理，得到标准数据；利用信用综合评估模型，对标准数据进行评估，得到信用评估数据；在审批规则库中查询信用评估数据，得到信贷数据处理结果
。
[0043]在本申请中，当接收到授信请求之后，获取到请求方的原始信贷数据
。
然后，对该原始信贷数据进行标准化处理，从而得到便于模型识别处理的标准数据
。
利用信用综合评估模型对标准数据进行评估，从而得到信用评估数据
。
然后，在审批规则库中查询该信用评估数据，即可获得信贷数据处理结果
。
也就是说，在本申请中，基于信用评估模型和审批规则库中的审批规则，能够自动进行信贷决策和审批，可提高审批效率和一致性
。
此外，输入信用综合评估模型的数据为标准数据，可以使得模型更容易对信贷数据进行特征提取，可
以提高模型的预测能力和效果，使得最终的信贷数据处理结果更为可靠
。
[0044]相应地，本申请实施例还提供了与上述信贷数据处理方法相对应的信贷数据处理装置
、
设备和可读存储介质，具有上述技术效果，在此不再赘述
。
附图说明
[0045]为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种信贷数据处理方法，其特征在于，包括：接收授信请求，并获取请求方的原始信贷数据；对所述原始信贷数据进行标准化处理，得到标准数据；利用信用综合评估模型，对所述标准数据进行评估，得到信用评估数据；在审批规则库中查询所述信用评估数据，得到信贷数据处理结果
。2.
根据权利要求1所述的信贷数据处理方法，其特征在于，利用信用综合评估模型，对所述标准数据进行评估，得到信用评估数据，包括：对所述标准数据进行反欺诈验证；若验证通过，则利用所述信用综合评估模型，对所述标准数据进行评估，得到所述信用评估数据；若验证未通过，则确定所述信贷数据处理结果为拒绝授信
。3.
根据权利要求2所述的信贷数据处理方法，其特征在于，对所述标准数据进行反欺诈验证，包括：判断所述标准数据是否命中欺诈规则库中的欺诈规则；如果是，则确定验证未通过；如果否，则利用反欺诈模型对所述标准数据进行评分，若输出反欺诈评分低于反欺诈阈值，则确定通过验证，若所述反欺诈评分高于或等于所述反欺诈阈值，则确定验证未通过
。4.
根据权利要求1所述的信贷数据处理方法，其特征在于，利用信用评估模型，对所述标准数据进行评估，得到信用评估数据，包括：将所述标准数据输入至集成有信用评分卡模型
、
信用等级模型和风险分类模型的信用综合评估模型，对所述标准数据进行评估，得到包括信用评分数据
、
信用等级数据和风险分类数据的信用评估数据
。5.
根据权利要求1所述的信贷数据处理方法，其特征在于，对所述原始信贷数据进行标准化处理，得到标准数据，包括：去除所述原始信贷数据去除异常值
、
重复值
、

【专利技术属性】
技术研发人员：陈思，赵彦晖，耿心伟，曾源，
申请(专利权)人：深圳微众信用科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：