[发明专利]信用评估方法、信用评估装置及电子设备

说明书

本申请提供一种信用评估方法、信用评估装置及电子设备，属于互联网技术领域。该信用评估方法可以包括：基于申请者的社交数据，构建所述申请者的社交关系网络；利用Node2Vec算法，从所述社交关系网络提取所述申请者的社交属性特征；将所述社交属性特征应用于信用评估模型，以得到对所述申请者的信用评估结果。本申请的实施例有效提升申请者信用评估的效率和准确率。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，具体而言，涉及一种信用评估方法、信用评估装置及电子设备。

背景技术

信用评估是对信用主体的信用情况进行评估的活动。例如，在银行、小额贷款公司、消费金融公司等金融机构的贷款审批和信用卡审批过程中，为了尽可能避免坏账率等不良业务，需要对申请者的信用进行评估。

现有的一种信用评估方式是通过评分模型，通过人工设计申请者的特征进行评估，评估主观性强，无法做到经验批量复制，且模型开发工作量较大，导致信用评估准确性、评估效率较低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种信用评估方法及装置，其能够有效提升申请者信用评估的效率和准确率。

根据本申请的一个实施例，一种信用评估方法可以包括：基于申请者的社交数据，构建所述申请者的社交关系网络；利用Node2Vec算法，从所述社交关系网络提取所述申请者的社交属性特征；将所述社交属性特征应用于信用评估模型，以得到对所述申请者的信用评估结果。

根据本申请的另一实施例，一种信用评估装置可以包括：构建模块，用于基于申请者的社交数据，构建所述申请者的社交关系网络；提取模块，用于利用Node2Vec算法，从所述社交关系网络提取所述申请者的社交属性特征；评估模块，用于将所述社交属性特征应用于信用评估模型，以得到对所述申请者的信用评估结果。

在本申请的一些实施例中，所述提取模块还被配置成：将所述社交关系网络代入Node2Vec算法，以得到所述申请者的n维社交属性特征(X1,X2,…,Xn)，其中每一维特征Xk表示所述申请者的特定社交属性，n为大于2的整数，且k＝1,2,…,n。

在本申请的一些实施例中，所述评估模块还被配置成：将所述n维社交属性特征(X1,X2,…,Xn)应用于逻辑回归LR信用评估模型，以为每一维特征Xk生成相应的权重系数Ak，并根据下式计算所述申请者的违约概率P：P＝Sigmoid(A1*X1+A2*X2+…+An*Xn)。

在本申请的一些实施例中，所述评估模块还被配置成：根据下式将所述违约概率P转换成所述申请者的信用分数S：

S1＝650+50*((ln((1-P)/P)-ln(50))/ln(2))，

S＝MIN(MAX(S1,300),850)。

在本申请的一些实施例中，还包括爬取模块被配置成：在构建所述申请者的社交关系网络之前，从社交网络服务器获取所述申请者的好友数据以及所述申请者及其各个好友相互之间的联络数据作为所述社交数据。

在本申请的一些实施例中，所述构建模块还被配置成：将所述申请者及其各个好友分别表示为所述社交关系网络的多个节点；基于所述联络数据，形成所述多个节点中相应节点之间的连接边。

在本申请的一些实施例中，所述构建模块还被配置成：根据所述相应节点之间的转账金额或通信次数中的至少一种，形成所述连接边。

在本申请的一些实施例中，所述评估模块还被配置成：将所述社交属性特征连同所述申请者的历史还款记录一起应用于所述信用评估模型，以得到所述信用评估结果。