[发明专利]基于大数据的风险预测方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于大数据的风险预测方法，其特征在于，包括：

根据目标用户的目标标识，从指定数据库中查询所述目标用户的目标用户信息，所述目标用户信息包括多个指标信息，所述多个指标信息包括目标画像指标信息、目标行为数据指标信息、目标保险信息指标信息和/或目标位置服务类指标信息；

接收所述指定数据库反馈的所述目标用户信息；

从预先配置的映射表中获取各个指标信息对应于风险事件的权重系数，所述映射表为根据海量样本用户数据分析得到的各个指标信息对应于风险事件的权重系数；

根据所述目标用户信息中的各个指标信息对应的权重系数，计算所述目标用户信息与所述风险事件的相关性系数；

根据所述相关性系数预测所述目标用户的风险系数；及

基于所述风险系数向所述终端发送指示信息，以根据所述指示信息控制终端页面的页面显示。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的风险预测方法，其特征在于，所述目标画像指标信息包括多个第一特征信息，所述目标行为数据指标信息包括多个第二特征信息，所述目标保险信息指标信息包括多个第三特征信息，所述目标位置服务类指标信息包括多个第四特征信息；

根据所述目标用户信息中的各个指标信息对应的权重系数，计算所述目标用户信息与所述风险事件的相关性系数的步骤，包括：

获取所述多个第一特征信息对应的第一权重系数，根据多个第一特征信息对应的第一权重系数计算所述第一IV值；

获取所述多个第二特征信息对应的第二权重系数，根据多个第二特征信息对应的第二权重系数计算所述第二IV值；

获取所述多个第三特征信息对应的第三权重系数，根据多个第三特征信息对应的第三权重系数计算所述第三IV值；

获取所述多个第四特征信息对应的第四权重系数，根据多个第四特征信息对应的第四权重系数计算所述第四IV值。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的风险预测方法，其特征在于，所述各个指标信息的相关性系数的计算公式如下：

(P_y-P_n)*WOE＝IV值；

P_y表示逾期的人数占比，P_n表示未逾期的人数占比，WOE表示相应的权重系数，IV值表示所述目标用户的其中一个特征信息的相关性系数。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的风险预测方法，其特征在于，根据所述目标用户信息的权重系数计算所述目标用户信息相关性系数的步骤，包括：

将每个所述第一IV值相加得到所述目标行为数据指标信息的第一总IV值，即所述目标画像指标信息的相关性系数；

将每个所述第二IV值相加得到所述目标行为数据指标信息的第二总IV值，即所述目标行为数据指标信息的相关性系数；

将每个所述第三IV值相加得到所述目标行为数据指标信息的第三总IV值，即所述目标保险信息指标信息的相关性系数；

将每个所述第四IV值相加得到所述目标行为数据指标信息的第四总IV值，即所述目标位置服务类指标信息的相关性系数。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的风险预测方法，其特征在于，根据所述相关性系数所述目标用户的风险系数的步骤，包括：

将所述多个指标信息包括的目标画像指标信息、目标行为数据指标信息、目标保险信息指标信息和/或目标位置服务类指标信息的相关性系数相加得到所述目标用户的风险系数。