[发明专利]一种授信额度的确定方法及装置

权利要求书

1.一种授信额度的确定方法，其特征在于，包括：

在接收到用户的授信请求的情况下，依据目标额度模型确定所述用户在各个预设授信额度下的累积逾期概率值，所述目标额度模型包括：逾期概率模型，其中，所述逾期概率模型包括：第一额度特征子模型和第一量化相对关系子模型，所述第一累积逾期概率值是将第一给额人群样本传递给所述第一额度特征子模型得到所述用户在各个预设授信额度的初始逾期概率值，将所述各个预设授信额度和其对应的初始逾期概率传递给所述第一量化相对关系子模型得到的，所述第一给额人群样本包括：所述各个预设授信额度和所述各个预设授信额度的逾期概率；

获取与所述授信请求对应的定额逻辑；

依据所述定额逻辑、所述各个预设授信额度和所述各个预设授信额度下的累积逾期概率确定所述用户的授信额度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标额度模型还包括：额度激活模型，在所述目标额度模型为所述逾期概率模型和所述额度激活模型时，还包括:

基于所述额度激活模型确定各个预设授信额度和其对应的累积意愿概率值；

基于所述各个预设授信额度和其对应的累积逾期概率值、所述各个预设授信额度和其对应的累积意愿概率值，确定所述各个预设授信额度的目标累积逾期概率值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述额度激活模型包括：第二额度特征子模型和第二量化相对关系子模型，基于所述额度激活模型确定各个预设授信额度和其对应的累积意愿值，包括：

接收第二给额人群样本，基于所述第二额度特征子模型确定所述用户在所述各个预设授信额度的初始意愿概率值，其中，所述第二给额人群样本包括：所述各个预设授信额度和所述各个预设授信额度的意愿概率值；

将所述各个预设授信额度和其对应的初始意愿概率值传递给所述第二量化相对关系子模型，得到所述各个预设授信额度和其对应的累积意愿概率值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一量化相对关系子模型和所述第二量化相对关系子模型为深度神经网络模型或树模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取贷前风险模型；

基于所述贷前风险模型确定所述用户的初始额度；

基于所述初始额度、所述定额逻辑和所述各个预设授信额度下的累积逾期概率值确定所述用户的授信额度。

6.一种授信额度的确定装置，其特征在于，包括：

第一概率值确定模块，用于在接收到用户的授信请求的情况下，依据目标额度模型确定所述用户在各个预设授信额度下的累积逾期概率值，所述目标额度模型包括：逾期概率模型，其中，所述逾期概率模型包括：第一额度特征子模型和第一量化相对关系子模型，所述第一累积逾期概率值是将第一给额人群样本传递给所述第一额度特征子模型得到所述用户在各个预设授信额度的初始逾期概率值，将所述各个预设授信额度和其对应的初始逾期概率传递给所述第一量化相对关系子模型得到的，所述第一给额人群样本包括：所述各个预设授信额度和所述各个预设授信额度的逾期概率；

获取模块，用于获取与所述授信请求对应的定额逻辑；

第一授信额度确定模块，用于依据所述定额逻辑、所述各个预设授信额度和所述各个预设授信额度下的累积逾期概率确定所述用户的授信额度。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述目标额度模型还包括：额度激活模型，在所述目标额度模型为所述逾期概率模型和所述额度激活模型时，还包括:

第二概率值确定模块，用于基于所述额度激活模型确定各个预设授信额度和其对应的累积意愿概率值；

第三概率值确定模块，用于基于所述各个预设授信额度和其对应的累积逾期概率值、所述各个预设授信额度和其对应的累积意愿概率值，确定所述各个预设授信额度的目标累积逾期概率值。