[发明专利]基于时间特征的目标用户识别方法、装置及电子设备

说明书

本公开涉及一种基于时间特征的目标用户识别方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取用户数据，所述用户数据至少包括基础数据、历史首次交易时间，以及当月首次交易时间；根据所述历史首次交易时间和所述当月首次交易时间，确定所述用户的类别标签；基于所述类别标签，由多个用户识别模型中确定目标用户识别模型；以及将所述基础数据输入所述目标用户识别模型中以判断所述用户是否为目标用户。本公开涉及的基于时间特征的目标用户识别方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够对客户的借新还旧行为进行评分，精准识别存在借新还旧行为的目标客户，并对目标客户进行监控，提前收紧金融策略防范金融风险。

技术领域

本公开涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种基于时间特征的目标用户识别方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

在借贷手段多样，渠道复杂的大环境下，各平台信息割裂，信用数据孤岛化，加上行业的短期暴利还在不断引入新的参与者进入，金融客户借新还旧的行为泛滥。借新还旧是一种金融用户在贷款的发放和收回过程中会采用的操作方式，是指在金融用户在金融贷款到期后不能按时还款的时候，又重新向金融服务平台进行贷款申请，再次借款，并将借款用于归还部分或全部原贷款的行为。

借新还旧从其本质上讲，是对原借款合同中贷款期限、利率等条款的变更，其实质内容是对借款期限法律契约上的延长。其特殊之处在于该笔借款仅用于偿还前一笔到期借款，金融用户只需继续向银行支付利息。这在效果上相当于给金融用户的前一笔借款予以了延期，而且金融用户不需要支付因借款逾期而产生的较高的利息。借新还旧这种行为在某种意义上是对金融用户有利的行为。

具有借新还旧行为的用户，在正常状态下不会触发金融服务公司的金融风险、但是，借新还旧的这些金融用户，在受到经济冲击或资金链断裂后，他们的信用风险会迅速暴露，导致严重的逾期或坏账，使提供金融服务的公司造成巨大的经济损失。如何准确的识别具有借新还旧行为的金融用户，以对这些金融用户进行监控，在这些用户信用风险暴露之前采取安全策略避免这些金融用户给公司带来风险，是目前亟待解决的问题。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本公开提供一种基于时间特征的目标用户识别方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够对客户的借新还旧行为进行评分，精准识别存在借新还旧行为的目标客户，并对目标客户进行监控，提前收紧金融策略防范金融风险。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的一方面，提出一种基于时间特征的目标用户识别方法，该方法包括：获取用户数据，所述用户数据至少包括基础数据、历史首次交易时间，以及当月首次交易时间；根据所述历史首次交易时间和所述当月首次交易时间，确定所述用户的类别标签；基于所述类别标签，由多个用户识别模型中确定目标用户识别模型；以及将所述基础数据输入所述目标用户识别模型中以判断所述用户是否为目标用户。

可选地，还包括：在所述用户为目标用户时，生成定时监控策略和/或风险防控策略。

可选地，还包括：为历史用户确定类别标签；以及通过具有类别标签的历史用户数据对机器学习模型进行训练，以生成所述多个用户识别模型。

可选地，通过具有类别标签的历史用户数据对机器学习模型进行训练，以生成所述多个用户识别模型还包括：对具有类别标签的历史用户的数据进行参数重要度分析，以确定模型训练参数。

可选地，为历史用户确定类别标签包括：确定历史数据的时间范围；基于所述时间范围获取所述历史用户的用户数据；以及基于所述用户数据为所述历史用户确定类别标签；其中，所述类别标签包括历史首次交易时间和在所述时间范围内的当月首次交易时间。