[發(fā)明專利]一種借貸信用風險評估方法及裝置在審

申請?zhí)枺?/td>	201910126812.3	申請日：	2019-02-20
公開（公告）號：	CN109993652A	公開（公告）日：	2019-07-09
發(fā)明（設計）人：	陸天;徐云杰;古定威;張成洪	申請（專利權）人：	復旦大學
主分類號：	G06Q40/02	分類號：	G06Q40/02
代理公司：	北京辰權知識產(chǎn)權代理有限公司 11619	代理人：	劉廣達
地址：	200433 ***	國省代碼：	上海;31
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摘要：
搜索關鍵詞：	風險類別風險模型風險評估統(tǒng)計特征信用風險評估過程生命周期概率單筆涵蓋分類評估預測考察
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【權利要求書】：

1.一種借貸信用風險評估方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取借款人對應的統(tǒng)計特征信息和歷史還款信息；

根據(jù)所述統(tǒng)計特征信息和所述歷史還款信息，確定所述借款人所屬的風險類別；

根據(jù)所述歷史還款信息和所述風險類別，通過預先訓練的逾期-壞賬風險模型評估所述借款人的逾期概率及壞賬概率。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述統(tǒng)計特征信息和所述歷史還款信息，確定所述借款人所屬的風險類別，包括：

根據(jù)所述統(tǒng)計特征信息，分別計算所述借款人屬于各個風險類別的概率；

根據(jù)所述借款人屬于各個風險類別的概率及所述歷史還款信息，計算所述借款人的歷史還款行為對應的還款概率；

根據(jù)所述借款人的歷史還款行為對應的還款概率，確定所述借款人所屬的風險類別。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述統(tǒng)計特征信息，分別計算所述借款人屬于各個風險類別的概率，包括：

根據(jù)所述統(tǒng)計特征信息包括的各個特征變量，分別確定所述借款人屬于各個風險類別時所述各個特征變量對應的分類權重；

根據(jù)所述各個特征變量及所述各個特征變量對應的分類權重，通過公式(1)分別計算所述借款人屬于各個風險類別的概率；

在公式(1)中，m_is為借款人i屬于風險類別s的概率，μ_is為借款人i屬于風險類別s時所述各個特征變量對應的分類權重組成的權重矩陣，μ_is′為所述μ_is的轉(zhuǎn)置矩陣，Demo_i為借款人i對應的所述各個特征變量組成的特征矩陣，μ_ik為借款人i屬于風險類別k時所述各個特征變量對應的分類權重組成的權重矩陣，μ_ik′為所述μ_ik的轉(zhuǎn)置矩陣，k的取值為1,2，…，S，S為風險類別的總數(shù)目。

4.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述借款人屬于各個風險類別的概率及所述歷史還款信息，計算所述借款人的歷史還款行為對應的還款概率，包括：

根據(jù)所述歷史還款信息，確定所述借款人的歷史還款行為所屬的風險類別；

根據(jù)所述借款人屬于各個風險類別的概率及所述借款人的歷史還款行為所屬的風險類別，通過公式(2)計算所述借款人的歷史還款行為對應的還款概率；

在公式(2)中，f_it為借款人i償還第t筆款項的歷史還款行為對應的還款概率，m_is為借款人i屬于風險類別s的概率，f_its()為借款人i償還第t筆款項的還款行為屬于風險類別s，β_s,λ_s,τ_s,γ_s,θ_s,δ_s,φ_s,μ_s,ρ為風險類別s對應的所述逾期-壞賬風險模型的模型參數(shù)組。