[发明专利]基于网络大数据的金融借贷需求预测方法及系统

说明书

本发明实施例提供了一种基于网络大数据的金融借贷需求预测方法及系统，包括：获取待预测目标的标识信息，所述标识信息至少包括所述借贷申请人的姓名和身份识别号码；根据所述标识信息，从预设网络大数据库中获取所述待预测目标的借贷记录；将所述待预测目标的借贷记录输入训练好的借贷需求预测模型，得到所述待预测目标的借贷需求预测结果；其中，所述训练好的借贷需求预测模型是由多个带有借贷概率标记的借贷记录训练得到。通过网络大数据库获取待预测对象的借贷记录，再利用训练好的借贷需求预测模型以借贷记录作为输入，输出对待预测对象的预测结果。该预测结果客观准确，可以为借贷平台的精准营销提供明确的指导，大大提高转化率。

技术领域

本发明涉及大数据预测技术领域，更具体地，涉及一种基于网络大数据的金融借贷需求预测方法及系统。

背景技术

随着现代网络技术和金融借贷的发展，各种借贷业务也逐渐由线下向线上转移。个人对个人(person-person，P2P)借贷业务也是如此，许多网上P2P借贷平台也应运而生。各个借贷平台为了将资金精准投资出去，需要在各种渠道投放各种广告，以期达到更高的转换率。

目前，金融借贷平台的广告营销一般通过各类人气较高软件投放，嵌入其所运营的内容中，如文字、图片或者视频等。但是，此种方式并不能精确获取潜在客户的点击，往往转化率较低。因此，为了实现精准营销，让转化率最大化，亟需提供一种金融借贷需求预测方法。

发明内容

本发明实施例提供了一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于网络大数据的金融借贷需求预测方法及系统。

第一方面本发明实施例提供了一种网络大数据的金融借贷需求预测方法，包括：

获取待预测目标的标识信息，所述标识信息至少包括所述借贷申请人的姓名和身份识别号码；

根据所述标识信息，从预设网络大数据库中获取所述待预测目标的借贷记录；

将所述待预测目标的借贷记录输入训练好的借贷需求预测模型，得到所述待预测目标的借贷需求预测结果；

其中，所述训练好的借贷需求预测模型是由多个带有借贷概率标记的借贷记录训练得到。

进一步地，所述身份识别号码为所述借贷申请人的身份证号码、银行卡号或经实名认证过的手机号码。

进一步地，所述借贷记录至少包括借贷次数和借贷金额；对应地，

所述根据所述标识信息，从预设网络大数据库中获取所述待预测目标的借贷记录，具体包括：

根据所述标识信息，从预设网络大数据库中获取所述待预测目标的所有借贷并记录每次借贷的金额；

累计计算得到所述借贷次数和所述借贷金额。

进一步地，所述训练好的借贷需求预测模型的训练过程包括：

将所述多个带有借贷概率的标记的借贷记录作为所述训练好的借贷需求预测模型的输入，将对应的借贷概率作为预测结果，对所述借贷需求预测模型进行多次训练，得到所述训练好的借贷需求预测模型。

进一步地，在对所述借贷需求预测模型进行多次训练之前，还包括：

从所述预设网络大数据库中获取所述多个带有借贷概率的标记的借贷记录。

另一方面本发明实施例提供了一种网络大数据的金融借贷需求预测系统，包括：

标识信息获取模块，用于获取待预测目标的标识信息，所述标识信息至少包括所述借贷申请人的姓名和身份识别号码；

借贷记录获取模块，用于根据所述标识信息，从预设网络大数据库中获取所述待预测目标的借贷记录；