[发明专利]逾期预测方法、装置、设备、介质及产品

权利要求书

1.一种逾期预测方法，其特征在于，包括：

响应于针对目标用户的逾期预测请求，获得所述目标用户的待预测金融信息；所述待预测金融信息包括金融属性对应的金融数据；

对所述金融属性进行属性扩展处理，获得所述金融属性对应的时段属性；

根据所述金融属性和所述金融属性对应的时段属性，确定目标金融属性；

基于所述目标金融属性，确定所述待预测金融信息对应的目标金融数据；

将所述目标金融数据输入训练获得的目标预测模型，获得所述目标用户的逾期预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标预测模型包括第一预测模型和第二预测模型组合获得的模型；

所述将所述目标金融数据输入训练获得的目标预测模型，获得所述目标用户的逾期预测结果，包括：

将所述目标金融数据输入所述目标预测模型中的第一预测模型，获得第一预测概率；

将所述目标金融数据输入所述目标预测模型中的第二预测模型，获得第二预测概率；

对所述第一预测概率和所述第二预测概率进行加权求和，获得目标预测概率；

利用所述目标预测概率，生成所述目标用户的逾期预测结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一预测概率和所述第二预测概率进行加权求和，获得目标预测概率，包括：

确定所述目标逾期模型中所述第一预测模型对应的第一权重和所述第二预测模型对应的第二权重；

基于所述第一预测模型对应的第一权重和所述第二预测模型对应的第二权重，将所述第一预测概率和所述第二预测概率加权求和，获得所述目标预测概率。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标预测概率，生成所述目标用户的逾期预测结果，包括：

若确定所述目标预测概率大于概率阈值，则确定逾期为所述目标用户的逾期预测结果；

若确定所述目标预测概率小于或等于所述概率阈值，则确定不逾期为所述目标用户的逾期预测结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述金融属性进行属性扩展处理，获得所述金融属性对应的时段属性，包括：

采集至少一个用户分别对应的历史金融信息，获得至少一个所述历史金融信息；所述历史金融信息包括金融属性对应的金融数据；

确定为至少一个所述历史金融信息设置的统计时段；

基于所述金融属性在所述统计时段对应的统计类型，确定所述金融属性在所述统计时段对应的时段属性。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述金融属性和所述金融属性对应的时段属性，确定目标金融属性，包括：

确定所述金融属性和所述金融属性对应的时段属性为候选属性；

基于特征权重算法对所述候选属性进行属性计量计算，获得所述候选属性对应的属性计量值；

利用所述候选属性对应的属性计量值，从所述候选属性中选择属性计量值高于计量阈值的目标金融属性。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于特征权重算法对所述候选属性进行属性计量计算，获得所述候选属性对应的属性计量值，包括：

针对任一个用户的所述历史金融信息，从所述历史金融信息中提取所述候选属性对应的金融数据，以获得至少一个所述历史金融信息分别在所述候选属性对应的金融数据；

将至少一个所述历史金融信息在所述候选属性分别对应的金融数据输入到特征权重模型，计算获得所述候选属性的属性计量值。