[发明专利]借款金额预测方法、装置、服务器、存储介质

说明书

本发明公开了一种借款金额预测方法、装置、服务器、存储介质，该方法包括：根据用户的借款信息生成用户借款特征数据；将所述用户借款特征数据输入预先训练好的借款占比预测模型，输出用户的不同借款占比对应的多个概率值，所述借款占比为用户借款金额在用户剩余可用借款金额中所占的比例；根据所述多个概率值确认最佳借款占比，所述最佳借款占比为最大概率值对应的用户借款占比；根据所述最佳借款占比确认用户当前借款金额。本发明的借款金额预测方法，改善单笔借款金额预测具有很大的随机性，波动性问题，优化用户借款体验，提高用户借款效率，增加单笔借款收益。

技术领域

本发明实施例涉及大数据技术，尤其涉及一种借款金额预测方法、装置、服务器、存储介质。

背景技术

用户在互联网上产生了大量的用户行为数据，如何使得用户的数据产生价值是目前业界研究的热点。通过使用数据分析，数据建模，数据运营，数据驱动的方法，可以达到优化业务，提高业务收益的目的。

在互联网金融平台中用户借款需要自己填写金额，导致用户借款体验差。同时为了得到更高的收益希望用户单笔借款金额尽量高。企业为了给用户提供更好的服务，会对用户的借款金额进行预测，基于预测的用户借款金额，给用户进行借款金额推荐，提升用户体验，提高平台收益，达到一举两得的效果。

目前直接进行用户借款金额预测的难点是：预测用户每一笔借款金额，不同于预测用户每月借款总额、每季度总额、每年总额，具有很大的随机性，波动性，预测的结果往往误差很大。

发明内容

本发明提供一种借款金额预测方法、装置、服务器、存储介质，以实现改善单笔借款金额预测具有很大的随机性，波动性问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种借款金额预测方法，包括：

根据用户的借款信息生成用户借款特征数据；

将所述用户借款特征数据输入预先训练好的借款占比预测模型，输出用户的不同借款占比对应的多个概率值，所述借款占比为用户借款金额在用户剩余可用借款金额中所占的比例；

根据所述多个概率值确认最佳借款占比，所述最佳借款占比为最大概率值对应的用户借款占比；

根据所述最佳借款占比确认用户当前借款金额。

可选的，根据用户的借款信息生成用户借款特征数据，包括：

获取用户的借款信息；

根据用户的借款信息提取用户借款特征数据。

可选的，所述根据用户的借款信息生成用户借款特征数据之前，还包括对借款占比预测模型进行训练，所述对借款占比预测模型进行训练包括：

采集多个用户的历史借款信息，以及对应的历史借款占比；

根据所述历史借款信息提取用户的历史借款特征数据；

使用所述对应的历史借款占比对所述历史借款特征数据进行标记，以生成训练样本集；

将所述训练样本集的每个历史借款特征数据输入至待训练的借款占比预测模型进行训练。

可选的，所述对借款占比预测模型进行训练之后，还包括对借款占比预测模型进行检测，所述借款占比预测模型进行检测包括：

采集多个用户的历史借款信息，以及对应的历史借款占比；

根据所述历史借款信息提取用户的历史借款特征数据；

使用所述对应的历史借款占比对所述历史借款特征数据进行标记，以生成检测样本集；

将所述检测样本集的每个历史借款特征数据输入至待训练的借款占比预测模型进行检测，以输出检测结果；