[发明专利]信贷产品的利润估计方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种信贷产品的利润估计方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：计算待展业量化数据与已展业机构的企业端数据的欧式距离并确定欧式距离最小的已展业机构的目标企业端数据。基于待展业量化数据、基于目标企业端数据筛选得到的筛选样本集以及基于筛选样本集对应的已展业机构的用户提现数据进行数据切分得到的训练集、测试集以及时间外样本进行逻辑回归训练得到待展业机构的信贷产品的利润估计值系数，基于利润估计值系数计算目标展业机构的利润估计值。本申请能够提高计算目标展业机构的利润估计值的准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种信贷产品的利润估计方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着我国经济步入“新常态”，外贸、投资对经济的拉动作用逐渐减弱，消费已成为经济增长的主要动力。宏观经济增长和国民收入水平的提升、消费观念升级和消费方式的改变、消费金融政策带来的红利，以及基于互联网、大数据、人工智能等新科技的进步，共同推动了消费金融行业取得快速发展。与此同时，银行等持牌金融机构在相关消费贷、经营贷的展业中资产盈利能力变得重要，直接决定着信贷产品的生命周期和价值。在信贷产品推出前期的可行性分析、展业条件评估时，对信贷产品做出的预估越细致，越有利于信贷产品的长久发展。

然而由于目前消费贷行业正处于初创期，各家金融信贷机构或在业务发展初期以业务增长为主要目标，并从风险的角度测算资产的损失减值等指标，并以资产的损失减值间接猜测其未来盈利，此方式测算出的信贷产品的利润结果与实际展业时与实际盈利水平相差较多，存在信贷产品的利润估计的准确性低的问题。

发明内容

本申请的实施例在于提供一种信贷产品的利润估计方法、装置、电子设备及存储介质，以解决目前方法信贷产品的利润估计的准确性低的问题。

本申请的实施例提供了一种信贷产品的利润估计方法，所述方法包括：

计算待展业机构的企业端数据进行量化后得到的待展业量化数据与已展业机构的企业端数据的欧式距离；

基于所述欧氏距离确定与所述待展业量化数据的欧式距离最小的所述已展业机构的目标企业端数据；

在所述目标企业端数据中筛选出相关性低于第一阈值的变量得到筛选样本集；

基于所述筛选样本集提取得到所述筛选样本集对应的已展业机构的用户提现数据；

基于所述待展业量化数据、所述筛选样本集以及所述用户提现数据进行数据切分得到训练集、测试集以及时间外样本；

基于所述训练集、所述测试集以及所述时间外样本进行逻辑回归训练得到所述待展业机构的信贷产品的利润估计值系数；

基于所述利润估计值系数计算目标展业机构的利润估计值。

在上述实现过程中，计算待展业机构的企业端数据进行量化后得到的待展业量化数据与已展业机构的企业端数据的欧式距离，筛选出欧氏距离最小的已展业机构的目标企业端数据，并根据相关性以及第一阈值筛选强相关的变量，提高得到的筛选样本集中变量与待展业机构的企业端数据的独立性，进一步提高基于所述待展业量化数据、所述筛选样本集以及所述用户提现数据进行数据切分得到训练集、测试集以及时间外样本与待展业机构的企业端数据的独立性，并提高基于所述训练集、所述测试集以及所述时间外样本进行逻辑回归训练得到所述待展业机构的信贷产品的利润估计值系数的准确性，以提高计算目标展业机构的利润估计值的准确性。

可选地，所述待展业量化数据包括第一量化数据以及第二量化数据，在所述计算待展业机构的企业端数据进行量化后得到的待展业量化数据与已展业机构的企业端数据的欧式距离之前，所述方法包括：

将所述待展业机构的企业端数据中具有排序性的变量按照多个分位值划分为不同区间，并对各个变量的不同区间中的数据进行赋值得到具有排序性变量的所述第一量化数据，其中，同一区间中的数据赋值相同；