[发明专利]基于大数据平台的还款预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于大数据平台的还款预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：通过获取用户在大数据平台中发起的贷款申请请求，所述贷款申请请求包括身份标签信息；根据所述身份标签信息在所述大数据平台中查找对应的贷款交易信息；提取所述贷款交易信息中的当前交易特征信息；获取预设规则信息，根据所述预设规则信息对所述当前交易特征信息进行扩展，得到目标交易特征信息；根据所述目标交易特征信息通过所述预设信用预测模型进行还款概率预测，得到所述用户的目标还款概率结果，从而根据预设规则信息对当前交易特征信息进行扩展，得到更全面的预测特征信息，并通过预设信用预测模型进行还款概率预测，从而提高还款预测的准确性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于大数据平台的还款预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

技术和风控是线上信贷业务的两大支柱，技术是底层的支撑，风险是上层的建筑。目前大数据，人工智能技术广泛应用在风控领域，从规则引擎到模型平台，实时监控欺诈交易，有效防控欺诈风险。一个完整的风控平台需要包括对借款申请全生命周期进行管理，是一个极为复杂的过程，每一个流程都会影响整体的风控质量，但是在大数据平台进行信贷数据处理时往往无法实现更多维度的数据分析，从而造成预测精度不高。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种基于大数据平台的还款预测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决在大数据平台进行数据处理时信息量不全导致预测处理精度不高的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于大数据平台的还款预测方法，所述基于大数据平台的还款预测方法包括以下步骤：

获取用户在大数据平台中发起的贷款申请请求，其中，所述贷款申请请求包括身份标签信息；

根据所述贷款申请请求中的身份标签信息在所述大数据平台中查找对应的贷款交易信息；

提取所述贷款交易信息中的当前交易特征信息；

获取预设规则信息，根据所述预设规则信息对所述当前交易特征信息进行扩展，得到目标交易特征信息；

根据所述目标交易特征信息通过所述预设信用预测模型进行还款概率预测，得到所述用户的目标还款概率结果。

优选地，所述获取用户在大数据平台中发起的贷款申请请求之前，所述方法还包括：

获取与所述大数据平台的连接状态；

在所述连接状态为连接正常时，执行所述获取用户在大数据平台中发起的贷款申请请求的步骤。

优选地，所述预设规则信息包括预设展开度信息；

所述获取预设规则信息，根据所述预设规则信息对所述当前交易特征信息进行扩展，得到目标交易特征信息，包括：

获取预设展开度信息，根据所述预设展开度信息对所述当前交易特征信息进行扩展，得到目标交易特征信息。

优选地，获取预设展开度信息，根据所述预设展开度信息通过以下公式对所述当前交易特征信息进行扩展，得到目标交易特征信息；

所述公式为：

其中，指数a,b,c,m为满足a+b+c+m<＝n的组合，且i<＝j<＝k<＝l)；

其中，所述J表示目标交易特征信息，所述m表示当前维度，n表示预设展开度信息，a、b、c以及m表示预设项的指数信息，x表示扩展特征信息，i、j、k以及l分别表示目标交易特征信息对应的项序列号。

优选地，所述根据所述目标交易特征信息通过所述预设信用预测模型进行还款概率预测，得到所述用户的目标还款概率结果之前，所述方法还包括：