[发明专利]信贷分析方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种信贷分析方法，其特征在于，所述信贷分析方法包括：

在接收到贷款终端发送的信贷请求时，获取所述信贷请求对应信贷申请者的信贷证件的信贷证件号、及所述信贷申请者的基本地址；

对所述信贷证件号进行归属地分析，获取对应的证件号归属地，并根据预设关联规则在所述信贷证件号与所述基本地址之间建立关联；

根据所述信贷证件号在预设信贷记录库中查询与所述信贷证件号匹配的历史信贷件，并在所述信贷证件号与所述历史信贷件之间建立关联；

根据预设关系度公式计算所述信贷证件号与各关联信息之间的关系度，其中所述各关联信息包括所述基本地址和所述历史信贷件；

当所述关联信息属于黑名单信息时，判断所述关系度是否大于预设关系阈值；

若所述关系度大于预设关系阈值，则确定所述信贷证件为风险证件。

2.如权利要求1所述的信贷分析方法，其特征在于，所述在接收到贷款终端发送的信贷请求时，获取所述信贷请求对应信贷申请者的信贷证件的信贷证件号的步骤包括：

在接收到信贷请求时，根据所述信贷请求包括的目标产品标识获取对应的目标产品信息，并根据所述目标产品信息确定需求证件类型；

根据所述需求证件类型向所述贷款终端发送对应的证件图像上传提示，并接收所述贷款终端根据所述证件图像上传提示上传的信贷证件图像；

通过光学字符识别OCR技术对所述信贷证件图像进行识别，获取对应的信贷证件号。

3.如权利要求2所述的信贷分析方法，其特征在于，所述通过光学字符识别OCR技术对所述信贷证件图像进行识别，获取对应的信贷证件号的步骤包括：

根据所述需求证件类型对所述信贷证件图像进行区域划分，获取有效图像；

通过预设神经网络识别模型对所述有效图像进行特征提取，得到字符特征，并将所述字符特征与所述预设神经网络识别模型包括的备选特征进行比对，以根据比对结果得到对应的信贷证件号。

4.如权利要求1所述的信贷分析方法，其特征在于，所述对所述信贷证件号进行归属地分析，获取对应的证件号归属地的步骤包括：

根据所述信贷证件号的证件类型确定对应的预设号码编译规则，并根据所述预设号码编译规则对所述信贷证件号进行分段切分，获取到地址特征片段；

根据所述地址特征片段和所述预设号码编译规则中的地址特征表确定所述信贷证件号的证件号归属地。

5.如权利要求1所述的信贷分析方法，其特征在于，所述根据预设关联规则在所述信贷证件号与所述基本地址之间建立关联的步骤包括：

确定所述证件号归属地与所述基本地址之间的真实距离，并判断所述真实距离是否小于预设距离阈值；

若所述真实距离小于预设距离阈值，则在所述信贷证件号与所述基本地址之间建立关联。

6.如权利要求5所述的信贷分析方法，其特征在于，所述确定所述证件号归属地与所述基本地址之间的真实距离，并判断所述真实距离是否小于预设距离阈值的步骤之前，还包括：

根据所述信贷证件号的证件类型和预设证件距离表获取所述预设距离阈值。

7.如权利要求1至6中任一项所述的信贷分析方法，其特征在于，所述预设关系度公式为：

其中，f为所述信贷证件号与所述关联信息之间的关系度；

m为所述信贷证件号与所述关联信息之间的最短关联路径上的路径信息数量，所述路径信息包括所述信贷证件号和所述关联信息，所述m≥2；

k₀为与所述关联信息的信息类型对应的预设距离系数，0＜k₀；

x₀为与所述关联信息的信息类型对应的预设强度系数，0＜x₀；

k_i为所述路径信息各自对应的关联距离系数，0＜k_i；

u_i为所述路径信息各自对应的衰减因子系数，0＜u_i≤1；

x_i为所述路径信息各自对应的关联强度系数，0＜x_i。