[发明专利]一种多维度的个人信用评价模型的生成方法

说明书

本发明涉及一种多维度的个人信用评价模型，包括确定用户主题，收集用户个人信用相关的样本数据，所述样本数据具体包括个人信用数据、个人金融数据和个人商业行为数据，并对样本数据进行预处理；从样本数据的特征值中提取构建个人信用指标体系所需要的数据；根据个人信用指标体系中指标的权重来计算信用评分，基于信用评分建立信用评价等级，构建信用评价模型；对所述信用评价模型的效果进行预测，并对实际效果进行检验。本发明能够为城市信用监管部门和信用服务机构对个人的信用评估提供更加准确、科学的决策信息。

技术领域

本发明涉及信用评估领域，尤其涉及一种多维度的个人信用评价模型的生成方法。

背景技术

随着中国社会信用体系的逐步建立，城市公共信用信息系统中个人信用信息记录也逐渐完善，因此构建一种科学合理的个人信用评价模型，能够对个人信用信息进行综合分析与评分评级，对信用等级高的市民提供更好的便民惠企服务，对信用等级低的市民则进行适度的联合惩戒和有效的信用监管，从而把个人信用转化可量化表达的指标，营造良好的营商环境与诚信守法社会。

信用评分模型是近年来兴起的一种为了保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人身金融权限的划定模型。该模型指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，来决定客户所可以持有的金额权限，从而保证还款等业务的安全性。目前，在国际金融领域已经存在多种较为成熟的个人信用评价模型，但因为中国社会信用体系建设起步较晚，信用评价模型不仅在国内金融界处于起步阶段，在公共信用领域的个人信用评价模型的研究更是匮乏，因此在快速发展的社会信用体系建设进程中，亟需建立一种客观科学个人信用评价模型对个人信用信息进行综合评估。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种信用评价模型的生成方法，能够更加准确、科学的评估个人信用。

本发明的目的采用以下技术方案实现：

一种多维度的个人信用评价模型的生成方法，包括以下步骤：

确定用户主题，收集用户个人信用相关的样本数据，所述样本数据具体包括个人信用数据、个人金融数据和个人商业行为数据，将样本数据分离为训练样本和保留样本；

从样本数据的特征值中提取构建个人信用指标体系所需要的数据；

根据个人信用指标体系中指标的权重来计算信用评分，基于信用评分建立信用评价等级，构建信用评价模型；

对所述信用评价模型的效果进行预测，并对实际效果进行检验。

进一步地，所述个人信用指标体系包括能力维度、意愿维度和行为模式维度。

进一步地，所述能力维度包括履行经济责任的能力及其可信任程度，所述意愿维度包括动机、目的、使命、愿景，所述行为模式维度包括性格、特质、习惯、自我认知。

进一步地，所述根据个人信用指标体系中指标的权重来计算信用评分具体包括：采用专家评分法和多层次矩阵分析法确定指标的权重，根据公式：W＝Q+S，确定信用评分，其中，W表示个人信用总分，Q表示基础指标得分，S表示附加指标得分。

进一步地，所述基础指标得分Q＝∑(T*P)，其中，T表示各大项指标总体得分，P表示本大项一级指标权重；所述附加指标得分S＝R1-R2，其中，R1表示个人因良好行为累积附加信用分，R2表示个人因非良好行为累积附加信用分。

进一步地，所述检验具体包括：保留样本和对比检验和K-S值检验。