【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于金融风险管理，尤其涉及一种基于多模型融合的风险等级划分方法。
技术介绍
1、随着互联网科技的不断普及以及金融市场的快速发展，为了满足个人用户的消费贷款的审批需求，个人的信用评级在其中起到了至关重要的作用。信用机构采用大数据、人工智能等手段，通过对借款人的信用风险、还款能力、还款意愿等多维度的分析和评估，为金融机构及投资者提供了有效的风险策略依据，由于不同的信用机构的信用评分往往是基于不同的数据维度，例如微信信用分、芝麻信用分，因此如何对不同的信用机构的信用评分进行融合处理，实现对用户的风险的准确评估成为亟待解决的技术问题。
2、为解决上述技术问题，现有技术方案中往往是对不同的数据源的数据进行信贷风险的评估，并根据不同的数据源的信贷风险的评估结果进行融合处理得到最终的授信申请用户的风险，具体的在cn201710228572.9《基于个人信息融合的金融信用评价商业模式》、cn202110997257.9《一种基于多源数据融合的贷款授信系统》中均给出了类似的技术方案，但是均未考虑如何结合现有的不同的平台的信用分的评估结果进行信贷风险的评估，使得信贷申请的处理效率较慢。
3、针对上述技术问题，本专利技术提供了一种基于多模型融合的风险等级划分方法。
技术实现思路
1、为实现本专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：
2、根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于多模型融合的风险等级划分方法。
3、一种基于多模型融合的风险等级划分方
4、s1基于用户在不同平台的信用评分确定用户不属于风险用户时，进入下一步骤；
5、s2根据不同的历史用户的逾期行为将所述历史用户划分为不同的风险用户群体，基于不同平台的信用评分在不同的风险用户群体的匹配情况确定不同平台的信用评分的权重值，通过不同平台的所述权重值以及信用评分确定所述用户不属于风险用户时，进入下一步骤；
6、s3通过不同平台的信用评分的关联的用户数据确定不同平台的独占用户数据，将除去所述独占用户数据的其它的关联的用户数据作为其它用户数据，分别根据独占用户数据以及其它用户数据在不同的风险用户群体的风险匹配情况确定不同平台的信用评分的关联系数；
7、s4基于所述关联系数、权重值进行不同平台的信用评分的修正权重值的确定，通过不同平台的信用评分以及修正权重值确定所述用户的风险等级。
8、本专利技术的有益效果在于：
9、1、通过不同平台的权重值以及信用评分确定用户是否属于风险用户，不仅考虑到由于不同平台的信用评分的差异导致的用户的授信风险的差异，同时通过进一步结合不同平台在不同的风险用户群体的识别准确率实现了对风险用户的准确识别，也为差异化的进行风控策略的输出奠定了基础。
10、2、根据独占用户数据以及其它用户数据在不同的风险用户群体的风险匹配情况确定不同平台的信用评分的关联系数，避免了原有的仅仅依靠信用评分导致的风控结果的识别准确率难以满足要求的技术问题的出现，充分考虑到不同的平台由于数据源的差异导致的识别准确率的差异，也为差异化的进行风险等级的确定奠定了基础。
11、3、通过不同平台的信用评分以及修正权重值确定用户的风险等级，实现了从不同平台的数据源以及识别准确率的角度对不同平台的信用评分的融合处理，提升了风险等级的评估的准确性，也实现了对不同用户的差异化的授信的风控管理。
12、进一步的技术方案在于，所述平台包括具有根据用户信息进行信用评分输出的网络平台以及基于用户信息进行信用评分输出的模型。
13、进一步的技术方案在于，所述用户的评分风险值的取值范围在0到1之间，其中当所述用户的评分风险值大于预设风险值时，则确定所述用户属于风险用户。
14、进一步的技术方案在于，通过不同平台的所述权重值以及信用评分确定所述用户不属于风险用户，具体包括：
15、通过不同平台的信用评分以及权重值确定不同平台的修正信用评分，并根据不同平台的修正信用评分确定所述用户的信用评分评估量；
16、基于所述用户的信用评分评估量确定所述用户是否不属于风险用户。
17、进一步的技术方案在于，通过不同平台的信用评分以及修正权重值确定所述用户的风险等级，具体包括：
18、通过不同平台的信用评分以及修正权重值确定所述用户的综合修正信用评分，并基于所述用户的综合修正信用评分所匹配的风险等级确定所述用户的风险等级。
19、第二方面，本专利技术提供了一种计算机系统，包括：通信连接的存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器运行所述计算机程序时执行上述的一种基于多模型融合的风险等级划分方法。
20、其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，本专利技术的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
21、为使本专利技术的上述目的、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。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，具体包括：
2.如权利要求1所述的基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，所述平台包括具有根据用户信息进行信用评分输出的网络平台以及基于用户信息进行信用评分输出的模型。
3.如权利要求1所述的基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，基于用户在不同平台的信用评分确定用户不属于风险用户，具体包括：
4.如权利要求3所述的基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，所述用户的评分风险值的取值范围在0到1之间，其中当所述用户的评分风险值大于预设风险值时，则确定所述用户属于风险用户。
5.如权利要求1所述的基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，根据不同的历史用户的逾期行为将所述历史用户划分为不同的风险用户群体，具体包括：
6.如权利要求1所述的基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，所述平台的信用评分的权重值的确定的方法为：
7.如权利要求6所述的基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，所述不同的风险用户群体的基准权重值根据不同的风
8.如权利要求1所述的基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，通过不同平台的所述权重值以及信用评分确定所述用户不属于风险用户，具体包括：
9.如权利要求1所述的基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，通过不同平台的所述权重值以及信用评分确定所述用户属于风险用户时，则根据预设风险等级确定所述用户的风险等级。
10.一种计算机系统，包括：通信连接的存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器运行所述计算机程序时执行权利要求1-9任一项所述的一种基于多模型融合的风险等级划分方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，具体包括：
2.如权利要求1所述的基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，所述平台包括具有根据用户信息进行信用评分输出的网络平台以及基于用户信息进行信用评分输出的模型。
3.如权利要求1所述的基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，基于用户在不同平台的信用评分确定用户不属于风险用户，具体包括：
4.如权利要求3所述的基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，所述用户的评分风险值的取值范围在0到1之间，其中当所述用户的评分风险值大于预设风险值时，则确定所述用户属于风险用户。
5.如权利要求1所述的基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，根据不同的历史用户的逾期行为将所述历史用户划分为不同的风险用户群体，具体包括：
6.如权利要求1所述的基于多模型融合的风险等级划分方法，其特征在于，所述平台的信用评分...
【专利技术属性】
技术研发人员：房可臻，陈辰，王震，段美宁，
申请(专利权)人：杭银消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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