[发明专利]一种贷款交易方法、装置、系统和电子设备

权利要求书

1.一种贷款交易方法，其特征在于，包括：

获取对申贷用户的贷款申请的审核结果；

如果所述审核结果为失败，则生成所述审核结果的失败原因推测信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成所述审核结果的失败原因推测信息包括：基于预设的评估模型对预存的个人信用数据进行分析，生成所述审核结果的失败原因推测信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的评估模型包括：高风险数据项评估模型、同款产品评估模型、综合评估模型中的一种或多种；

所述高风险数据项评估模型，用于从所述申贷用户的个人信用数据的各数据项中找出高风险数据项，将高风险数据项作为失败原因推测信息之一；

所述同款产品评估模型，用于将所述申贷用户的个人信用数据与申请同一种贷款产品的其他申贷用户的个人信用数据进行比对，生成失败原因推测信息之一；

所述综合评估模型，用于对预定时间和/或预定区域内多个申请贷款产品的审核结果为失败的申贷用户的个人信用数据进行分析，找到共同数据项，将共同数据项作为失败原因推测信息之一。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述同款产品评估模型包括：同款产品差异数据评估模型和/或同款产品类似数据评估模型；

所述同款产品差异数据评估模型，用于将所述申贷用户的个人信用数据和申请同一种贷款产品成功的申贷用户的个人信用数据进行比对，找到差异数据项，将所述差异数据项作为失败原因推测信息之一；

所述同款产品类似数据评估模型，用于将所述申贷用户的个人信用数据和申请同一种贷款产品失败的申贷用户的个人信用数据进行比对，找到类似数据项，将所述类似数据项作为失败原因推测信息之一。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述申贷用户的个人信用数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述个人信用数据包括：个人基本信息、个人征信大数据和历史交易数据中的一种或多种。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述个人征信大数据包括：银行交易记录、个人征信记录、个人教育经历、职业履历信息、违约记录、司法纠纷记录、网购数据和社交数据中的一种或多种。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述申贷用户的个人信用数据包括：

获取所述申贷用户的身份识别信息和授权信息；

基于所述身份识别信息和授权信息获取所述申贷用户的个人征信大数据。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述获取所述申贷用户的个人信用数据之后，还包括：

基于预设的信用评级模型对所述申贷用户的个人信用数据进行分析，得到所述申贷用户的信用评级；

基于预设的匹配规则从预存的贷款产品中选择与所述申贷用户的信用评级相匹配的贷款产品，并将所述贷款产品推送给所述申贷用户。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述贷款产品包括：

对所述失败原因推测信息不敏感的贷款产品。

11.一种贷款交易装置，其特征在于，包括：

审核结果获取模块，用于获取对申贷用户的贷款申请的审核结果；

审核结果分析模块，用于判断所述审核结果是否为失败，如果是，则生成所述审核结果的失败原因推测信息。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，

所述审核结果分析模块，还用于基于预设的评估模型对预存的个人信用数据进行分析，生成失败原因推测信息。