[发明专利]一种基于驾驶行为的授信额度评价方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种基于驾驶行为的授信额度评价方法及装置。其中一种基于驾驶行为的授信额度评价方法，包括：根据用户的第一信息确定第一授信分数，所述第一授信分数用于评价所述用户的个人消费贷授信额度；根据所述用户的第二信息确定第二授信分数，所述第二授信分数用于评价所述用户的驾驶信用度；根据所述第一授信分数和所述第二授信分数，确定所述用户的综合授信分数，所述综合授信分数用于确定所述用户的车贷授信额度。基于驾驶行为的授信额度评分方法，结合驾驶行为评价和个人信用评价两种评分机制，对于有车贷需求的客户定位更精准同时保证了车贷公司的基本利益。

技术领域

本申请涉及信用评价领域，尤其涉及一种基于驾驶行为的授信额度评价方法及装置。

背景技术

进入到21世纪以来，大数据和互联网金融得到了巨大的发展，对等网络(Peer-to-peer networking，P2P)作为互联网金融的重要组成部分之一，利用互联网技术得天独厚的优势，拥有着比传统方式更加便利、快捷和透明的特性，在小额车贷领域迅速发展，是对传统金融行业的有力补充和完善。车贷类P2P公司核心是风险控制，而个人授信评分则是风险控制的核心。目前常见的是通过违约模型来构建个人授信评分卡，基于从银行等机构获取的信息，对用户的个人信用评价，根据用户的个人信用评价确定贷款额度。

但是如何构建准确率和可参考价值较高的个人授信评分模型是车贷类P2P公司能否长期经营下去的关键所在，目前仅仅只有基于从银行等机构获取的信息，对用户的个人信用评价显然不是全面的，不能精准的定位客户，这种评价方法对于指定的借款原因没有针对性，会导致最后的评分有失水准，对借贷公司造成不必要的经济损失。举例来说如果一个用户资金信用良好，但是该用户的驾驶行为差，会很容易出现交通事故，不仅对自身安全造成极大威胁同时也会对车贷公司造成不必要的经济损失。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于驾驶行为的授信额度评价方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于驾驶行为的授信额度评价方法，可包括：根据用户的第一信息确定第一授信分数，第一信息包括M个信贷数据，第一授信分数用于评价用户的个人消费贷授信额度，其中M为大于1的整数；根据用户的第二信息确定第二授信分数，第二信息包括N类危险驾驶行为数据，第二授信分数用于评价所述用户的驾驶信用度，N为大于1的整数；根据第一授信分数和所述第二授信分数，确定用户的综合授信分数，综合授信分数用于确定所述用户的车贷授信额度。

通过第一方面提供的一种基于驾驶行为的授信额度评价方法，基于驾驶行为的授信额度评分系统替代个人授信评分卡模型，应用于车贷征信系统中。通过对借贷人各项常见的危险驾驶行为指标进行评判打分融入到其个人授信额度评分中，结合驾驶行为和个人授信行为两种评分机制，能更直观和准确地给出其综合授信额度，对于有车贷需求的客户定位更精准同时保证了车贷公司的基本利益。

在一种可能实现的方式中，根据用户的第一信息确定第一授信分数，可以包括：基于特征分箱法，将M个信贷数据转换成对应的M个证据权重值woe；根据M个证据权重值woe和预设个人授信模型确定所述第一授信分数。

在一种可能实现的方式中，根据M个证据权重值woe和预设个人授信模型确定第一授信分数，可以包括：将M个证据权重值woe代入到预设个人授信模型公式中确定第一授信分数，预设个人授信模型公式为：score_1＝∑(woe_i*β_i+α)*γ+θ；其中，score_1为第一授信分数；γ为通过第一预设公式确定的比例因子；θ通过第一预设公式确定的偏移量；woe_i表示M个信贷数据中的第i个信贷数据对应的证据权重值woe，其中i＝1,2，…，M；β_i为第i个信贷数据通过预设的参数估计法确定的回归系数；所述α为通过预设的参数估计法确定的回归截距。