[发明专利]一种贷款评估方法及装置

权利要求书

1.一种贷款评估方法，其特征在于，所述方法包括：

获取贷款材料信息，并基于OCR识别技术对所述贷款材料信息进行识别，得到贷款文本信息；

将所述贷款文本信息作为风险预测模型的输入，利用所述风险预测模型对所述贷款文本信息进行放贷风险概率预测，输出预测的放贷风险概率，所述风险预测模型利用放贷风险参考指标数据和历史贷款指标数据训练神经网络得到；

基于所述贷款材料信息、所述贷款文本信息和所述放贷风险概率生成贷款风险预测报告。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述贷款风险预测报告进行评分，输出并显示相应的评分值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用放贷风险参考指标数据和历史贷款指标数据训练神经网络得到所述风险预测模型的过程包括：

获取放贷风险参考指标数据和历史贷款指标数据；

基于所述放贷风险参考指标数据、所述历史贷款指标数据和放贷风险参考指标数据和历史贷款指标数据之间的对应关系确定目标放贷风险概率；

将所述放贷风险参考指标数据、所述历史贷款指标数据以及所述放贷风险参考指标数据和历史贷款指标数据之间的对应关系输入待训练神经网络，以便于所述待训练神经网络利用所述放贷风险参考指标数据、所述历史贷款指标数据以及所述放贷风险参考指标数据和历史贷款指标数据之间的对应关系预测放贷风险概率，以所述预测出的放贷风险概率趋近于所述目标放贷风险概率为训练目标，对所述待训练神经网络进行训练，直至所述待训练神经网络达到收敛，得到风险预测模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述贷款文本信息作为风险预测模型的输入，利用所述风险预测模型对所述贷款文本信息进行放贷风险概率预测，输出预测的放贷风险概率，包括：

提取所述贷款文本信息中的特征数据；

将所述贷款文本信息中的特征数据输入贷款风险预测模型；

所述贷款风险预测模型基于所述贷款文本信息中的特征数据进行放贷风险概率预测得到对应的放贷风险概率。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述贷款材料信息、所述贷款文本信息和所述放贷风险概率生成贷款风险预测报告，包括：

获取贷款风险预测报告模板，所述贷款风险预测报告模板包括至少一个参数项，所述至少一个参数项包括贷款材料信息参数项、贷款文本信息参数项、放贷风险概率参数项；

基于所述贷款材料信息、所述贷款文本信息和所述放贷风险概率确定所述至少一个参数项的参数值；

将所述参数值填充在所述贷款风险预测报告模板的相应位置生成贷款风险预测报告。

6.一种贷款评估装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取贷款材料信息，并基于OCR识别技术对所述贷款材料信息进行识别，得到贷款文本信息；

预测单元，用于将所述贷款文本信息作为风险预测模型的输入，利用所述风险预测模型对所述贷款文本信息进行放贷风险概率预测，输出预测的放贷风险概率，所述风险预测模型通过构建模块利用放贷风险参考指标数据和历史贷款指标数据训练神经网络得到；

贷款风险报告生成单元，用于基于所述贷款材料信息、所述贷款文本信息和所述放贷风险概率生成贷款风险预测报告。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

显示单元，用于对所述贷款风险预测报告进行评分，输出并显示相应的评分值。