[发明专利]一种贷款评估方法及装置

说明书

本发明提供一种贷款评估方法及装置，通过获取贷款材料信息，并基于OCR识别技术对贷款材料信息进行识别，得到贷款文本信息；将贷款文本信息作为风险预测模型的输入，利用风险预测模型对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，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；基于贷款材料信息、贷款文本信息和放贷风险概率生成贷款风险预测报告。基于本发明，能够提高贷款风险预测报告的生成效率，以及提高贷款风险预测报告的准确性。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，更具体地说，涉及一种贷款评估方法及装置。

背景技术

随着经济的不断发展，越来越多企业向银行申请贷款来为开发的项目提供足够的资金。当银行接收到贷款申请时，银行客户经理需要对该发送贷款申请的客户提供的材料进行贷款审核，并根据审核结果来判断该客户是否存在放贷风险。

目前银行客户经理进行在贷款审核过程中，需要银行客户经理手动对客户提供的材料、记录进行整理，并手动将整理信息录入电脑生成贷款文档，以便根据生成的贷款文档和贷款审核指标得出贷款风险预测报告，并根据贷款风险预测报告判断该客户是否存在放贷风险。但是，通过人工对客户提供的材料进行整理耗时长，导致生成贷款风险预测报告的效率低。并且通过人工整理贷款文档可能会存在一定的误差，且不同的银行客户经理的从业经验不同，对放贷风险的把控程度不同，通过银行客户经理来评判申请贷款的客户是否存在放贷风险缺乏统一的标准和科学依据，导致得到的贷款风险预测报告的准确性低。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种贷款评估方法及装置，以提高贷款风险预测报告的生成效率，以及提高贷款风险预测报告的准确性为目的。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

本发明第一方面公开一种贷款评估方法，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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；