[发明专利]资金饥渴特征分类方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种资金饥渴特征分类方法，其特征在于，所述资金饥渴特征分类方法包括如下步骤：

建立资金饥渴特征与指标变量之间的映射关系，其中，所述指标变量通过多个数据信息维度获取；

对所述映射关系进行多角度分析，得到分析结果；

基于所述分析结果，确定所述指标变量对应的网格搜索的起始点；

结合所述指标变量，基于所述起始点进行网格搜索，得到所述指标变量的取值范围；

若所述指标变量的查询次数属于所述取值范围，则判定所述资金饥渴特征对应的饥渴类型为信用资金饥渴；

若所述指标变量的查询次数大于所述取值范围的最大值，则判定所述资金饥渴特征对应的饥渴类型为欺诈资金饥渴。

2.如权利要求1所述的资金饥渴特征分类方法，其特征在于，所述多角度分析包括指标变量有效性分析、指标变量成熟度分析及指标变量迁移分析；所述对所述映射关系进行多角度分析，得到分析结果的步骤包括：

基于所述映射关系进行指标变量有效性分析，得到所述指标变量与所述资金饥渴类型之间的风险单调性；

基于所述映射关系进行指标变量成熟度分析，得到所述指标变量的考察期长度；

基于所述映射关系进行指标变量迁移分析，得到所述指标变量的迁徙情况。

3.如权利要求2所述的资金饥渴特征分类方法，其特征在于，所述指标变量为多头查询指标，所述基于所述分析结果，确定所述指标变量对应的网格搜索的起始点的步骤包括：

基于所述风险单调性、考察期长度及所述迁徙情况，确定所述网格搜索的起始点，其中，所述网格搜索为所述多头查询指标形成的网格。

4.如权利要求3所述的资金饥渴特征分类方法，其特征在于，所述多头查询指标包括多头查询考察区间和多头查询次数；所述结合所述指标变量，基于所述起始点进行网格搜索，得到所述指标变量的取值范围的步骤包括：

结合所述多头查询考察区间和所述多头查询次数，基于所述起始点进行网格搜索，得到所述取值范围。

5.如权利要求4所述的资金饥渴特征分类方法，其特征在于，所述结合所述指标变量，基于所述起始点进行网格搜索，得到所述指标变量的取值范围的步骤包括：

基于所述起始点进行网格搜索，得到多头查询考察区间对应的多头查询表现期及搜索结果；

在所述多头查询表现期内，获取逾期代偿率、欺诈拒绝率及所述多头查询次数；

建立所述多头查询次数与所述逾期代偿率之间的第一折线关系图，且建立所述多头查询次数与所述欺诈拒绝率之间的第二折线关系图；

基于所述第一折线关系图、所述第二折线关系图及网格搜索的搜索结果获取所述取值范围的最大值及最小值。

6.如权利要求1至5中任一项所述的资金饥渴特征分类方法，其特征在于，所述建立资金饥渴特征与指标变量之间的映射关系，其中，所述指标变量通过多个数据信息维度获取的步骤之前，所述资金饥渴特征分类方法还包括：

获取多个数据源；

将多个所述数据源输入信用子模型及欺诈子模型中；

通过所述信用子模型对所述数据源进行训练，得到第一特征标签结果；

通过所述欺诈子模型对所述数据源进行训练，得到第二特征标签结果；

将所述第一特征标签结果和第二特征标签结果进行加权集成得到所述资金饥渴特征。

7.一种资金饥渴特征分类装置，其特征在于，所述资金饥渴特征分类装置包括：

建立模块，用于建立资金饥渴特征与指标变量之间的映射关系，其中，所述指标变量通过多个数据信息维度获取；

分析模块，用于对所述映射关系进行多角度分析，得到分析结果；

确定模块，用于基于所述分析结果，确定所述指标变量对应的网格搜索的起始点；

搜索模块，用于结合所述指标变量，基于所述起始点进行网格搜索，得到所述指标变量的取值范围；

判断模块，用于若所述指标变量的查询次数属于所述取值范围，则判定所述资金饥渴特征对应的饥渴类型为信用资金饥渴；若所述指标变量的查询次数大于所述取值范围的最大值，则判定所述资金饥渴特征对应的饥渴类型为欺诈资金饥渴。