[发明专利]贷款用户信用评分的计算方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种贷款用户信用评分的计算方法，其特征在于，包括：

获取贷款用户填写的贷款信息、所述贷款用户的征信数据、所述贷款用户所持有的各个支付卡的交易数据、生活缴费数据和保单数据；

根据所述贷款信息、所述征信数据、所述交易数据、所述生活缴费数据和所述保单数据，生成所述贷款用户的特征向量；

将所述贷款用户的特征向量输入预先构建的评分模型中，获得所述贷款用户的信用评分结果。

2.根据权利要求1所述的贷款用户信用评分的计算方法，其特征在于，所述获得所述贷款用户的信用评分结果，之后，还包括：

根据信用评分结果，对所述贷款用户发放与所述信用评分结果对应的款项。

3.根据权利要求1所述的贷款用户信用评分的计算方法，其特征在于，所述根据所述贷款信息、所述征信数据、所述交易数据、所述生活缴费数据和所述保单数据，生成所述贷款用户的特征向量，包括：

对所述贷款信息、所述征信数据、所述交易数据、所述生活缴费数据和所述保单数据进行分类，获得字符类型数据和数值类型数据；

生成所述字符类型数据的第一特征向量；

生成所述数值类型数据的第二特征向量；

将所述第一特征向量和所述第二特征向量进行合并，生成所述贷款用户的特征向量。

4.根据权利要求3所述的贷款用户信用评分的计算方法，其特征在于，所述对所述贷款信息、所述征信数据、所述交易数据、所述生活缴费数据和所述保单数据进行分类，获得字符类型数据和数值类型数据，之前，还包括：

将所述交易数据、所述生活缴费数据和所述报单数据中重复数据进行删除。

5.根据权利要求3所述的贷款用户信用评分的计算方法，其特征在于，所述生成所述字符类型数据的第一特征向量，包括：

对所述字符类型数据进行one-hot编码，生成所述字符类型数据的第一特征向量；

或者，

对所述字符类型数据进行哈希计算，生成所述字符类型数据的第一特征向量。

6.根据权利要求3所述的贷款用户信用评分的计算方法，其特征在于，所述生成所述数值类型数据的第二特征向量，包括：

创建初始特征向量；

将所述数值类型数据按照预设顺序依次填入所述初始特征向量中，得到所述数值类型数据的第二特征向量。

7.根据权利要求1至6中任意一项所述的贷款用户信用评分的计算方法，其特征在于，所述评分模型为：

其中，Y为信用评分结果，a1、a2…、an为系数，X1、X2…Xn为所述贷款用户的特征向量中的各个参数。

8.一种贷款用户信用评分的计算装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取贷款用户填写的贷款信息、所述贷款用户的征信数据、所述贷款用户所持有的各个支付卡的交易数据、生活缴费数据和保单数据；

特征向量生成模块，用于根据所述贷款信息、所述征信数据、所述交易数据、所述生活缴费数据和所述保单数据，生成所述贷款用户的特征向量；

评估模块，用于将所述贷款用户的特征向量输入预先构建的评分模型中，获得所述贷款用户的信用评分结果。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的贷款用户信用评分的计算方法。

10.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任意一项所述的贷款用户信用评分的计算方法。