[发明专利]贷款预测方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910341651.X | 申请日： | 2019-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN110288459A | 公开（公告）日： | 2019-09-27 |
| 发明（设计）人： | 钟磊;田羽;岳帅;陈刚;兰翔 | 申请（专利权）人： | 武汉众邦银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市黄陂区盘龙城经济开发区汉*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种贷款预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取用户的贷款申请请求；提取所述贷款申请请求中的当前申请特征信息；通过所述高斯混合分布模型对所述当前申请特征信息对应的用户进行分类；根据分类结果以及所述当前申请特征信息通过所述预设用户贷款预测模型进行贷款通过率预测，得到贷款通过率的预测结果。本发明基于机器学习的贷款预测能够预测新进客户的违约概率，量化新进客户的风险，从而帮助贷款机构做出是否贷款给该客户的决策，相比传统人工决策，信用评分卡准确度更高、成本更低、消耗时间更少，因此对贷款机构的风险管理有益。 | ||
| 搜索关键词： | 特征信息 预测 存储介质 贷款机构 贷款申请 通过率 客户 申请 准确度 传统人工 分布模型 分类结果 风险管理 高斯混合 基于机器 违约概率 预测结果 预测模型 评分卡 预设 决策 量化 消耗 分类 信用 帮助 学习 | ||
【主权项】：
1.一种贷款预测方法，其特征在于，所述贷款预测方法包括：获取用户的贷款申请请求；提取所述贷款申请请求中的当前申请特征信息；通过所述高斯混合分布模型对所述当前申请特征信息对应的用户进行分类；根据分类结果以及所述当前申请特征信息通过所述预设用户贷款预测模型进行贷款通过率预测，得到贷款通过率的预测结果。
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