[发明专利]授信额度调整方法、装置和电子设备

说明书

本发明公开了一种授信额度调整方法、装置、电子设备及计算机可读介质，其中方法包括：获取当前用户身份信息；获取当前用户的职业类别，其中，当前用户的职业类别是将当前用户的关联人对当前用户的标签数据代入预设的职业类别预测模型后预测得到的；根据当前用户的职业类别和当前用户的身份信息调整当前用户的授信额度。本发明通过用户关联人对用户的标签数据预测用户的职业类别，能够更准确的判断出用户的职业类别，结合职业属性及用户自身的身份信息评估用户的授信额度，实现额度策略的优化，通过本方法得到的授信额度更合理，且方法简单易于实现，减少了金融平台的资源和时间的消耗，避免金融平台因放贷额度出现错误造成的损失。

技术领域

本发明涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种授信额度调整方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

金融平台存在大量信息缺失的用户，用户信息缺失使金融平台对于用户授信额度和用户还款能力的评估出现偏差，不利于金融平台的风险控制。如果用户职业信息缺失，金融平台难以准确估计用户的收入水平，进而难以精准评估用户资质，对用户资质判断失误，将坏客户划分为好客户，则存在放贷难以收回的情况，造成金融平台的经济损失。

现有技术中大多是根据用户提供的职业信息，来评估用户的收入水平，而用户提供的职业信息真伪并没有深入调查，或深入调查消耗了大量的资源和时间，对用户职业判断的准确率不高，且由此引发对用户的收入水平估计错误，导致放贷额度出现错误，对金融平台造成损失。

发明内容

为了解决现有技术中由于对用户职业判断准确率低导致对用户的授信额度设置不合理的技术问题，本发明提供了一种授信额度调整方法、装置和电子设备，能够更加合理地设置或调整用户的授信额度。

本发明的一方面提供一种授信额度调整方法，包括：

获取当前用户身份信息；

获取所述当前用户的职业类别，其中，所述当前用户的职业类别是将所述当前用户的关联人对所述当前用户的标签数据代入预设的职业类别预测模型后预测得到的；

根据所述当前用户的职业类别和所述当前用户的身份信息调整所述当前用户的授信额度。

根据本发明的优选实施方式，所述获取所述当前用户的职业类别进一步包括：

获取所述当前用户的关联人对所述当前用户的标签数据中的当前关键词；

将所述当前关键词代入预设的职业类别预测模型，判断所述当前关键词与已知的职业关键词间的相似度；

根据所述当前关键词与所述职业关键词间的相似度预测所述当前用户的职业类别。

根据本发明的优选实施方式，所述获取所述当前用户的关联人对所述当前用户的标签数据中的当前关键词进一步包括：

以所述当前用户为节点，所述当前用户间的关系为边，整合所述当前用户不同身份标识，构建所述当前用户身份标识信息知识图谱；

基于所述身份标识信息知识图谱识别所述用户不同身份标识的所有关联人；

提取所述所有关联人对所述当前用户的标签数据中的当前关键词。

根据本发明的优选实施方式，所述根据所述当前关键词与所述职业关键词间的相似度预测所述当前用户的职业类别进一步包括：

根据所述当前关键词与所述职业关键词间的相似度确定所述当前用户的职业是每种已知职业类别的概率。

根据本发明的优选实施方式，所述根据所述当前用户的职业类别和所述当前用户的身份信息调整所述当前用户的授信额度进一步包括：

获取所述已知职业类别的职业属性；