[发明专利]信用风险的检测方法及装置、存储介质、电子装置

权利要求书

1.一种信用风险的检测方法，其特征在于，包括：

将预设时间段内的第一待检测对象的特征信息输入至目标检测模型，得到所述目标检测模型输出的信用风险概率，其中，所述目标检测模型是使用第一时间段内的第一训练数据和第二时间段内的第二训练数据对初始检测模型进行训练得到的模型；

基于所述信用风险概率确定出所述第一待检测对象的信用风险等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将预设时间段内的第一待检测对象的特征信息输入至目标检测模型，得到所述目标检测模型输出的信用风险概率之前，所述方法还包括：

获取所述第一时间段内所述第一待检测对象的第一特征信息，得到所述第一训练数据，其中，所述第一特征信息包括所述第一待检测对象的交易信息；

获取所述第二时间段内所述第一待检测对象是否发生目标行为的第二特征信息，得到所述第二训练数据，其中，所述目标行为用于表示所述第一待检测对象在所述第二时间段内发生失信行为，所述第二特征信息用于标记所述第一待检测对象是否发生失信行为。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将预设时间段内的第一待检测对象的特征信息输入至目标检测模型，得到所述目标检测模型输出的信用风险概率之前，所述方法还包括：

将所述第一训练数据输入至所述初始检测模型中，得到所述初始检测模型输出的第一信用风险概率，其中，所述初始检测模型是利用极端梯度提升XGBoost算法和K折交叉算法确定的；

将所述第二训练数据输入至所述初始检测模型中，得到所述初始检测模型输出的第二信用风险概率；

在所述第一信用风险概率与所述第二信用风险概率之间的比值大于第一预设阈值的情况下，得到所述目标检测模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将预设时间段内的第一待检测对象的特征信息输入至目标检测模型，得到所述目标检测模型输出的信用风险概率之后，所述方法还包括：

确定第三时间段内第二待检测对象；

利用所述目标检测模型确定出所述第二待检测对象中信用风险概率大于第一预设阈值的检测对象，得到目标检测对象；

将所述第三时间段换分为N段时间段，其中，所述N是大于或等于1的自然数；

确定所述N段时间段中每段时间段内目标检测对象所占的比例；

利用所述每段时间段内目标检测对象所占的比例检测所述目标检测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用所述每段时间段内目标检测对象所占的比例检测所述目标检测模型，包括：

确定所述每段时间段内真实发生的信用风险概率大于第一预设阈值的检测对象的数量；

确定真实发生的信用风险概率大于第一预设阈值的检测对象的数量在每段时间段内所占的比例，得到第一比例数据；

将所述第一比例数据与所述每段时间段内目标检测对象所占的比例进行比较，得到比较结果；

基于所述比较结果确定每段时间段内的所述目标检测对象的查全率和查准率；

利用所述查全率和所述查准率检测所述目标检测模型。

6.一种信用风险的检测装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于将预设时间段内的第一待检测对象的特征信息输入至目标检测模型，得到所述目标检测模型输出的信用风险概率，其中，所述目标检测模型是使用第一时间段内的第一训练数据和第二时间段内的第二训练数据对初始检测模型进行训练得到的模型；

第二确定模块，用于基于所述信用风险概率确定出所述第一待检测对象的信用风险等级。

7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至5任一项中所述的方法。

8.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至5任一项中所述的方法。