[发明专利]一种确定信用风险级别的方法和装置

说明书

本申请实施例提供一种确定信用风险级别的方法和装置，该方法包括：构建信用度量空间，其中，信用度量空间中信用主体间的距离为担保网络中对应信用主体间的最近距离；利用密度聚类算法对信用度量空间中的信用主体进行聚类，以得到至少一个群体；获取至少一个群体中每个群体内信用主体间的担保金额的总和；根据每个群体内信用主体间的担保金额的总和，确定每个群体的信用风险级别。本申请实施例基于担保网络建立信用度量空间，以及在信用度量空间中可对信用主体进行聚类，并可识别群体的信用风险级别，从而解决了现有技术中存在着的无法识别群体的信用风险的问题。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种确定信用风险级别的方法和装置。

背景技术

随着计算机和互联网技术的发展，越来越多的业务通过网络来实现，例如商品交易、钱款支付或者金融借贷等。然而，在许多业务的执行和处理中，如果不对申请用户的信用风险进行评估，就很可能带来较大风险。

目前，现有的信用风险的识别方法是通过抓取用户的消费、存款和借贷等信息，并利用上述信息提取用户的信用特征向量，最后利用信用特征向量对用户的风险进行识别。其中，信用特征向量既可以通过传统的特征工程来提取，也可以在信用网络关系基础上使用图像神经网络(Graph Neural Network，GNN)来提取。

虽然现有的信用风险的识别方法能够确定单个信用用户的信用风险，但是，其无法识别群体的信用风险。并且，由于通过分析群体的信用风险能够确定造成信用风险的成因及其趋势等，因此，群体的信用风险的确定是十分必要的。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种确定信用风险级别的方法和装置，以解决现有技术中存在着的无法识别群体的信用风险的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种信用风险级别的方法，该方法包括：构建信用度量空间，其中，信用度量空间中信用主体间的距离为担保网络中对应信用主体间的最近距离；利用密度聚类算法对信用度量空间中的信用主体进行聚类，以得到至少一个群体；获取至少一个群体中每个群体内信用主体间的担保金额的总和；根据每个群体内信用主体间的担保金额的总和，确定每个群体的信用风险级别。

因此，本申请实施例基于担保网络建立信用度量空间，以及在信用度量空间中可对信用主体进行聚类，并可识别群体的信用风险级别，从而解决了现有技术中存在着的无法识别群体的信用风险的问题。

在一个可能的实施例中，信用风险级别包括第一信用风险等级和第二信用风险等级，第一信用风险等级对应的信用风险高于第二信用风险等级对应的信用风险；其中，根据每个群体内信用主体间的担保金额的总和，确定每个群体的信用风险级别，包括：在当前群体内信用主体间的担保金额的总和大于等于预设担保金额的情况下，确定当前群体的信用风险级别为第一信用风险等级。

因此，在当前群体内信用主体间的担保金额的总和大于等于预设担保金额的情况下，能够精准地确定当前群体的信用风险级别为第一信用风险等级。

在一个可能的实施例中，根据每个群体内信用主体间的担保金额的总和，确定每个群体的信用风险级别，还包括：在当前群体内信用主体间的担保金额的总和小于预设担保金额的情况下，确定当前群体的信用风险级别为第二信用风险等级。

因此，在当前群体内信用主体间的担保金额的总和小于预设担保金额的情况下，能够精准地确定当前群体的信用风险级别为第二信用风险等级。

在一个可能的实施例中，在信用度量空间中添加有新增信用主体的情况下，方法还包括：

利用邻近算法确定新增信用主体对应的群体，其中，新增信用主体和信用度量空间中其他信用主体间的距离为担保网络中新增信用主体到担保网络中其他信用主体的最近距离；将新增信用主体对应的群体的信用风险级别作为新增信用主体的信用风险级别。

因此，本申请实施例不仅可以确定群体的信用风险级别，还可确定新增信用主体的信用风险级别。