[发明专利]风险信息评估方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种风险信息评估方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的经济特征信息、催收通话音频；

对所述经济特征信息和所述催收通话音频进行预处理；

根据预处理后的数据获取违约特征信息，所述违约特征信息包括违约相关的经济特征信息以及所述催收通话音频中的违约关键词；

通过极端梯度提升XGBoost模型，根据所述违约特征信息进行参数拟合，得到风险信息评估模型；

根据所述风险信息评估模型对用户进行风险评估。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述经济特征信息和所述催收通话音频进行预处理，包括：

若所述经济特征信息中存在缺失值，则采用预设的预估算法，对所述缺失值进行预估处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述经济特征信息和所述催收通话音频进行预处理，包括：

若所述经济特征信息中的违约特征信息与未违约特征信息的比例大于预设阈值，则对所述经济特征信息进行过采样处理或统一纲量处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述经济特征信息和所述催收通话音频进行预处理，包括：

通过马尔可夫模型将所述催收通话音频识别为催收通话文本；

对所述催收通话文本进行语义分割，通过预设的语义识别模型，获取所述催收通话音频中的违约关键词。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据预处理后的数据获取违约特征信息，包括：

采用预设的特征筛选算法，对所述预处理后的数据中的高相似度变量、违约的低相关度变量进行筛选剔除，得到所述违约特征信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过XGBoost模型，根据所述违约特征信息进行参数拟合，得到风险信息评估模型，包括：

根据预设的时间窗获取所述违约特征信息中每个特征的特征信息以及特征标签；

根据每个所述特征信息以及所述特征标签，通过XGBoost模型进行参数拟合，得到风险信息评估模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在得到风险信息评估模型之后，包括：

验证所述风险信息评估模型的精确度、召回率、精密度、均衡平均数F1-score以及接收机工作特性曲线ROC。

8.一种风险信息评估装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取用户的经济特征信息、催收通话音频；

预处理模块，用于对所述经济特征信息和所述催收通话音频进行预处理；

所述获取模块，还用于根据预处理后的数据获取违约特征信息，所述违约特征信息包括违约相关的经济特征信息以及所述催收通话音频中的违约关键词；

拟合模块，用于通过极端梯度提升XGBoost模型，根据所述违约特征信息进行参数拟合，得到风险信息评估模型；

评估模块，用于根据所述风险信息评估模型对用户进行风险评估。

9.一种终端设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行时执行如权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。