[发明专利]一种基于大数据的违约概率预测方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据的违约概率预测方法，包括以下步骤：S1：信息提取：提取贷款人的身份信息，对贷款人的身份信息进行核实；S2：主贷人信用查询；将S1中所述的贷款人通过银行查询其信用情况，并查询其有无其他贷款；S3：信息查询：将S2中所述的贷款人的亲人信息进行提取核对，并重点对贷款人爱人的信用情况进行查询；S4：工作单位查询：将S3中所述的贷款人及其爱人的工作单位进行核实。本发明详细的核实了贷款人的身份信息、住址信息，收入信息、个人信用信息、个人贷款信息、工作信息以及贷款人爱人的信息，通过与大数据中的数据信息作对比，简化了违约概率预测的步骤，并使得违约概率预测的准确性大大提高。

技术领域

本发明涉及违约概率预测技术领域，尤其涉及一种基于大数据的违约概率预测方法。

背景技术

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，随着社会的发展，城市的房价越来越高，已经超出了大多数人购房的能力，因此现在越来越多的人们在购房的时候使用贷款，在向银行进行贷款的时候，银行需要对贷款人进行违约概率预测，防止贷款人因为还不起贷款而对银行造成损伤，但是目前银行对贷款人进行违约概率预测的操作繁琐，并且预测结果的准确性有待考证。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于大数据的违约概率预测方法。

本发明提出的一种基于大数据的违约概率预测方法，包括以下步骤：

S1：信息提取：提取贷款人的身份信息，对贷款人的身份信息进行核实；

S2：主贷人信用查询；将S1中所述的贷款人通过银行查询其信用情况，并查询其有无其他贷款；

S3：信息查询：将S2中所述的贷款人的亲人信息进行提取核对，并重点对贷款人爱人的信用情况进行查询；

S4：工作单位查询：将S3中所述的贷款人及其爱人的工作单位进行核实；

S5：信息汇总：将S1、S2、S3和S4中查询的信息进行汇总，并绘制成表；

S6：违约概率预测：将S5中的表格信息与网上的大数据信息进行对比，并利用加权平均法对违约概率进行估算，对其是否违约进行预测。

优选地，所述S1中，贷款人的身份信息包括姓名、性别、出生年月日、家庭住址和电话等信息。

优选地，所述S2中，其他贷款包括车贷、装修贷和从其他APP上能够纳入征信系统的贷款。

优选地，所述S3中，贷款人爱人的信用情况查询完成后再对贷款人爱人是否有贷款进行查询。

优选地，所述S4中，对贷款人和其爱人工作单位的具体地址进行查询，并分别对其工作性质和工作年限进行查询。

优选地，所述S4中，需要进一步对贷款人及其爱人的月收入进行核实，并对其月收入进行统计。

优选地，所述S5中，表格绘制完成后，需要再次跟贷款人进行核对。

优选地，所述S6中，估算的组数至少五组，并取平均值来提取估算结果。

本发明的有益效果：详细的核实了贷款人的身份信息、住址信息，收入信息、个人信用信息、个人贷款信息、工作信息以及贷款人爱人的信息，通过与大数据中的数据信息作对比，简化了违约概率预测的步骤，并使得违约概率预测的准确性大大提高。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步解说。

实施例

本实施例中提出了一种基于大数据的违约概率预测方法，包括以下步骤：