[发明专利]客户信用预警方法及装置

说明书

本发明公开了一种客户信用预警方法及装置，该方法包括：获取客户的评估指标参数，其中，所述评估指标参数包括：信誉评级、存款能力指标、获利能力指标、财务管理能力指标、履约经历指标以及发展能力和潜力指标中的至少一种；将所述评估指标参数输入到预设的贷款额度预测模型中，得到预测的所述客户的贷款额度及贷款利率，以根据所述客户的贷款额度及贷款利率对所述客户的信用进行预警。本发明实现了较为准确的对银行客户信用进行预警的有益效果。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种客户信用预警方法及装置。

背景技术

信用贷款为一种以客户的信誉发放的贷款，客户不需要提供担保。近年来，年轻一代在飞速发展的经济面前，就业、自主创业、买房买车等生活压力接踵而至，因此选择信用贷款的人越来越多，因此银行如何提前规避信用风险显得越来越重要。目前对客户信用风险进行预警往往采用银行职员根据主观经验因素人为对客户信用进行分析及预警，这种方法存在的效率低下以及准确性较低的问题。因此现有技术缺少一种更为有效的对客户信用进行预警方法。

发明内容

本发明为了解决上述背景技术中的技术问题，提出了一种客户信用预警方法及装置。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种客户信用预警方法，该方法包括：

获取客户的评估指标参数，其中，所述评估指标参数包括：信誉评级、存款能力指标、获利能力指标、财务管理能力指标、履约经历指标以及发展能力和潜力指标中的至少一种；

将所述评估指标参数输入到预设的贷款额度预测模型中，得到预测的所述客户的贷款额度及贷款利率，以根据所述客户的贷款额度及贷款利率对所述客户的信用进行预警。

可选的，该客户信用预警方法，还包括：

获取训练数据；

根据所述训练数据采用长短时记忆网络进行模型训练，得到所述贷款额度预测模型。

可选的，该客户信用预警方法，还包括：

根据所述客户在多个历史时间点的评估指标参数以及所述客户在每个所述历史时间点的贷款额度及贷款利率生成所述训练数据，其中，所述训练数据为时序数据。

可选的，该客户信用预警方法，还包括：

获取多个历史时间点的评估指标参数以及在每个所述历史时间点对应的贷款额度及贷款利率标签，其中，所述多个历史时间点的评估指标参数为多个不同客户的评估指标参数；

根据多个历史时间点的评估指标参数以及在每个所述历史时间点对应的贷款额度及贷款利率标签生成所述训练数据，其中，所述训练数据为时序数据。

可选的，将所述评估指标参数输入到预设的贷款额度预测模型中，得到预测的所述客户的贷款额度及贷款利率，具体包括：

获取所述客户对应的贷款额度预测模型；

将所述评估指标参数输入到所述客户对应的贷款额度预测模型中，得到预测的所述客户的贷款额度及贷款利率。

可选的，所述长短时记忆网络的输入层的节点数量与所述评估指标参数的数量一致，所述长短时记忆网络的隐藏层以Relu为激活函数，所述长短时记忆网络的输出层采用Softmax函数。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种客户信用预警装置，该装置包括：

评估指标参数获取模块，用于获取客户的评估指标参数，其中，所述评估指标参数包括：信誉评级、存款能力指标、获利能力指标、财务管理能力指标、履约经历指标以及发展能力和潜力指标中的至少一种；