[发明专利]贷款的处理方法与装置

权利要求书

1.一种贷款的处理方法，其特征在于，应用于第一服务器，所述方法包括：

所述第一服务器接收来自终端设备的贷款申请请求，其中，所述贷款申请请求携带有用户身份；

所述第一服务器从第二服务器抓取与所述用户身份关联的在之前贷款后的预设时长内的多个目标交易类别的交易记录；

所述第一服务器根据所述目标交易类别的总数量、每个所述目标交易类别的交易记录的数量，确定对应的目标交易类别存在违规交易行为的风险程度；

所述第一服务器将所述风险程度大于设定的风险阈值的目标交易类别标记风险标签；

所述第一服务器根据各个被标记有所述风险标签的目标交易类别，评估所述用户身份对应的贷款风险等级；

所述第一服务器在所述贷款风险等级低于预设的等级阈值时，触发向所述用户身份对应的账户进行发放贷款的处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个所述目标交易类别的风险程度与该目标交易类别的交易记录的数量正相关，且与所有目标交易类别的交易记录的总数量负相关。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一服务器根据所述目标交易类别的总数量、每个所述目标交易类别的交易记录的数量，确定对应的目标交易类别存在违规交易行为的风险程度，包括：

所述第一服务器根据每个目标交易类别的交易记录的数量N、所有目标交易类别的交易记录的总数量Nj，采用算式：

确定对应的目标交易类别存在存在违规交易行为的风险程度TFIDF。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个目标交易类别的数量为n个，所述第一服务器根据所有所述目标交易类别的总数量、每个所述目标交易类别的交易记录的数量，确定对应的目标交易类别的风险程度之前，所述方法还包括：

所述第一服务器从n个目标交易类别中，筛选出对确定发生违规交易行为的影响程度排序前m个目标交易类别，其中，1＜m＜n；

所述第一服务器根据所述目标交易类别的总数量、每个所述目标交易类别的交易记录的数量，确定对应的目标交易类别的风险程度，包括：

所述第一服务器根据m个目标交易类别，m个目标交易类别中每个所述目标交易类别的交易记录的数量，确定对应的目标交易类别的风险程度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一服务器从n个目标交易类别中，筛选出对确定发生违规交易行为的影响程度排序前m个目标交易类别，包括：

所述第一服务器采用预训练的类别筛选模型，从n个目标交易类别中，筛选出对确定发生违规交易行为的影响程度排序前m个目标交易类别，其中，所述类别筛选模型是采用获取的输入数据，以及输出数据，对初始的待训练网络进行训练得到的；

其中，所述输入数据为多个用户在历史上被确定存在违规交易行为时，对应的各交易类别构成的负样本集合，及多个用户历史上被确定不存在违规交易行为时，对应的各交易类别构成的正样本集合，所述输出数据为各交易类别对确定发生违规交易行为的影响程度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述正样本集合作为输入数据时被赋予有第一权重，所述负样本集合作为输入数据时被赋予有第二权重，其中，所述第一权重K1满足K1＝n_samples/(2*bincount(y1))，所述第二权重K2满足K2＝n_samples/(2*bincount(y))，其中，n_samples为总的样本的数量，bincount(y1)为所述正样本集合中的正样本的数量，bincount(y2)为所述负样本集合中的负样本的数量。

7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收来自终端设备的对所述风险阈值的修改指令，修改所述设定的风险阈值。