[发明专利]用于贷款的风险评估方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种用于贷款的风险评估方法，包括：

获取用户属性信息和与所述用户关联的预设时间段内产生的资金信息，其中，所述资金信息至少包括用户流水信息和用户资产信息；

通过结合N种预设识别方法对所述用户流水信息进行真假识别，得到识别结果，其中，N≥2；

在所述识别结果为真的情况下，对所述用户属性信息和所述与所述用户关联的资金信息进行预处理，得到预处理后的信息；以及

将所述预处理后的信息输入优化后的神经网络，输出用户的风险评估信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过结合N种预设识别方法对所述用户流水信息进行真假识别，得到识别结果，其中，N≥2包括：

利用所述N种预设识别方法中至少两种预设识别方法，对所述用户流水信息进行真假识别，得到至少两个子识别结果；

根据所述子识别结果，确定所述识别结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预设识别方法包括以下至少两种：抽调识别方法、官网识别方法、关联识别方法、比对识别方法；

其中，所述抽调识别方法包括从所述用户流水信息中抽取相同类别的流水信息进行识别；

所述官网识别方法包括根据与所述用户流水信息相关联的网点信息，对所述用户流水信息进行识别；

所述关联识别方法包括根据与所述用户流水信息相关联用户的流水信息，对所述用户流水信息进行识别；

所述比对识别方法包括根据所述用户流水信息的不同类别与所述用户流水信息的不同类别相关联的不同类别规则，对所述用户流水信息进行识别。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，在所述用户流水信息包括第三方交易流水信息的情况下，所述预设识别方法还包括：账户识别方法；

其中，所述账户识别方法包括根据与所述第三方交易流水信息关联的第三方账户信息与所述用户属性信息，对所述用户流水信息进行识别。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述在所述识别结果为真的情况下，对所述用户属性信息和所述与所述用户关联的资金信息进行预处理，得到预处理后的信息包括：

在所述识别结果为真的情况下，对所述用户属性信息和所述与所述用户关联的资金信息进行降维处理，得到降维后的信息；

基于所述降维后的信息，进行线性拟合，得到拟合结果；

在所述拟合结果满足预设拟合阈值的情况下，将所述降维后的信息作为所述预处理后的信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述在所述识别结果为真的情况下，对所述用户属性信息和所述与所述用户关联的资金信息进行降维处理，得到降维后的信息包括：

在所述识别结果为真的情况下，对所述用户属性信息和所述与所述用户关联的资金信息进行相关性分析，得到相关性分析结果；

基于所述相关性分析结果，保留满足预设相关性分析阈值的所述用户属性信息和所述与所述用户关联的资金信息，作为所述降维后的信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述优化后的神经网络通过利用粒子群优化算法，对所述神经网络的参数进行优化后获得。

8.一种用于贷款的风险评估装置，包括：

信息获取模块，用于获取用户属性信息和与所述用户关联的预设时间段内产生的资金信息，其中，所述资金信息至少包括用户流水信息和用户资产信息；

真假识别模块，用于通过结合N种预设识别方法对所述用户流水信息进行真假识别，得到识别结果，其中，N≥2；

预处理模块，用于在所述识别结果为真的情况下，对所述用户属性信息和所述与所述用户关联的资金信息进行预处理，得到预处理后的信息；以及

风险评估模块，用于将所述预处理后的信息输入优化后的神经网络，输出用户的风险评估信息。