[发明专利]一种基于深度学习模型的借贷意愿预估方法及系统

权利要求书

1.一种基于深度学习模型的借贷意愿预估方法，其中，所述方法包括：

通过对借贷数据进行数据采集和比例划分，获得第一借贷数据；

将所述第一借贷数据输入数据处理模块中，其中，所述数据处理模块中包括数值处理单元和文本处理单元；

根据所述数据处理模块，获得第一输出数据；

将所述第一输出数据输入深度学习模型中从时间序列中提取用户第一代表行为特征；

将所述第一代表行为特征作为第一输入信息；

将所述第一输入信息作为训练借贷意愿预估模型的基础训练数据进行模型训练，获得第一预估信息；

通过对用户的借贷外部变量进行有效性分析，获得第一有效借贷变量；

将所述第一有效借贷变量对所述借贷意愿预估模型进行增量学习，获得所述借贷意愿预估模型输出的第二预估信息。

2.如权利要求1所述的方法，所述将所述第一输入信息作为训练借贷意愿预估模型的基础训练数据进行模型训练，获得第一预估信息，所述方法还包括：

构建模型评估单元，其中，所述模型评估单元包括第一评估单元和第二评估单元，所述第一评估单元为参数偏差评估，所述第二评估单元为影响偏差评估；

将所述借贷意愿预估模型输入所述模型评估单元中，获得所述模型评估单元输出的第一评估信息和第二评估信息，其中，所述第一评估信息为所述第一评估单元的预估偏差信息，所述第二评估信息为所述第二评估单元的预估偏差信息；

根据所述第一评估信息和所述第二评估信息，生成所述第一预估信息，其中，所述第一预估信息为预测偏差信息。

3.如权利要求2所述的方法，所述根据所述第一评估信息和所述第二评估信息，生成所述第一预估信息，所述方法还包括：

根据所述第一预估信息，构建第一置信区间；

通过对所述第一置信区间进行置信水平分析，确定第一置信水平系数；

当所述第一置信水平系数满足预设置信水平系数时，根据所述第一置信区间实现异常检测。

4.如权利要求1所述的方法，所述将所述第一借贷数据输入数据处理模块中，其中，所述数据处理模块中包括数值处理单元和文本处理单元，所述方法还包括：

将所述第一借贷数据进行分类，获得第一数值借贷数据和第一文本借贷数据；

将所述第一数值借贷数据输入所述数值处理单元中进行归一化处理和去异化处理，获得第二数值借贷数据；

将所述第一文本借贷数据输入所述文本处理单元中进行编码处理，获得第二文本借贷数据；

将所述第二数值借贷数据和所述第二文本借贷数据作为所述数据处理模块的输出信息。

5.如权利要求4所述的方法，所述方法还包括：

构建第一滑动规则，其中，所述第一滑动规则为覆盖率滑动逻辑规则；

所述滑动窗口根据所述第一滑动规则将所述第一借贷数据进行去时间化转换，获得所述第一借贷数据对应的第一借贷转换数据；

将所述第一借贷转换数据输入片段检测模型中，获得所述片段检测模型中的第一检测结果。

6.如权利要求1所述的方法，所述第一有效借贷变量包括第一预设变量比重。

7.如权利要求1所述的方法，所述将所述第一有效借贷变量对所述借贷意愿预估模型进行增量学习，获得所述借贷意愿预估模型输出的第二预估信息，所述方法还包括：

根据所述第一有效借贷变量，获得第一损失数据；

将所述第一损失数据输入所述借贷意愿预估模型中进行增量学习，获得增量意愿预估模型，其中，所述增量意愿预估模型通过多组数据训练至收敛获得；

根据所述增量意愿预估模型，获得所述第二预估信息。