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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210821327.X (22)申请日 2022.07.13 (71)申请人 中银消费金融有限公司 地址 200120 上海市浦东 新区中国 (上海) 自由贸易试验区银城中路200号14楼 1409-1410室 (72)发明人 何再德 王云清 吴凡 汪涣涣 刘江 (74)专利代理 机构 上海创开专利代理事务所 (普通合伙) 31374 专利代理师 汪发成 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06N 5/04(2006.01) G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 基于人行征信信息拒绝推断技术的评分建 模方法及系统 (57)摘要 本发明涉及金融科学技术领域, 具体公开了 一种基于人行征信信息拒绝推断技术的评分建 模方法及系统, 所述方法包括获取KGB样本和拒 绝样本; 所述KGB样本为已知好坏标签样本; 所述 的拒绝样 本, 通过分析人行征信报告收集到不同 机构贷后表现数据推断用户的好坏标签, 得到 IGB样本; 所述AGB样本包括KGB样本和IGB样本; 根据所述AGB样本建立评分卡模型。 本发明基于 目标重新归类 法, 综合考虑业务场景和数据表现 情况, 充分利用人行报告历史信息完善用户的贷 后表现, 实现拒绝样本的贷后好坏样本的推断和 完成申请评分开发。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115186489 A 2022.10.14 CN 115186489 A 1.一种基于人 行征信信息拒绝推断技 术的评分 建模方法, 其特 征在于, 所述方法包括: 获取KGB样本和拒绝样本; 所述KGB样本为包 含已知好坏标签的样本; 在所述拒绝样本中, 通过分析人行征信报告历史信息推断用户的好坏标签, 得到IGB样 本; 所述IGB样本为包 含推断好坏标签的拒绝样本; 根据AGB样本建立评分卡模型; 所述AGB样本包括KGB样本和IGB样本 。 2.根据权利要求1所述的基于人行征信信息拒绝推断技术的评分建模方法, 其特征在 于, 所述获取 KGB样本和拒绝样本的步骤 包括: 在预设的周期内获取产品申请数据; 对授信通过且有额度支用的客户进行vi ntage分析和滚动率分析确定目标变量; 基于所述目标变量获取 KGB样本和拒绝样本 。 3.根据权利要求1所述的基于人行征信信息拒绝推断技术的评分建模方法, 其特征在 于, 所述在所述拒绝样本中, 通过分析人行征信报告历史信息推断用户的好坏标签, 得到 IGB样本的步骤 包括: 获取申请阶段查询到的样本的人 行征信报告; 读取客户在人 行征信报告中的贷后还款数据; 根据所述人行征信报告数据和所述贷后还款数据实现拒 绝样本的好坏标签的推断, 得 到IGB样本 。 4.根据权利要求3所述的基于人行征信信息拒绝推断技术的评分建模方法, 其特征在 于, 所述根据所述人行征信报告数据和所述贷后还款数据实现拒绝样本的好坏标签的推 断, 得到IGB样本的步骤 包括: 获取拒绝客户对应的人行报告中贷款时长达到6个月且逾期时长达到30天的贷后表 现, 建立逾期评估规则集; 将触发规则集的客户标记为坏, 未触发逾期标准的客户标记为 好; 根据标记结果向拒绝样本插 入好坏标签, 得到IGB样本 。 5.根据权利要求1所述的基于人行征信信息拒绝推断技术的评分建模方法, 其特征在 于, 所述根据AGB样本建立评分卡模型的步骤 包括: 采用机器学习算法L ightGBM对所述AGB样本进行建模, 得到 评分卡模型。 6.根据权利要求1所述的基于人行征信信息拒绝推断技术的评分建模方法, 其特征在 于, 所述拒绝样 本的拒绝原因包括反欺诈评 分拒绝、 人行信息准入拒绝和信用评 分拒绝; 在 获取拒绝样本的过程中, 剔除所述反欺诈评分拒绝样本 。 7.一种基于人 行征信信息拒绝推断技 术的评分 建模系统, 其特 征在于, 所述系统包括: 样本获取模块, 用于获取KGB样本和拒绝样本; 所述KGB样本为包含已知好坏标签的样 本; 样本标记模块, 用于在所述拒绝样本中, 通过分析人行征信报告历史信息推断用户的 好坏标签, 得到IGB样本; 所述 IGB样本为包 含推断好坏标签的拒绝样本; 模型建立模块, 用于根据AGB样本建立评分卡模型; 所述AGB样本包括KGB样本和IGB样 本。 8.根据权利要求7所述的基于人行征信信息拒绝推断技术的评分建模系统, 其特征在 于, 所述样本获取模块包括:权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115186489 A 2数据获取 单元, 用于在预设的周期内获取产品申请数据; 目标变量确定单元, 用于对授信通过且有额度支用的客户进行vintage分析和滚动率 分析确定目标变量; 样本生成单 元, 用于基于所述目标变量获取 KGB样本和拒绝样本 。 9.根据权利要求7所述的基于人行征信信息拒绝推断技术的评分建模系统, 其特征在 于, 所述样本标记模块包括: 人行数据查询单 元, 用于获取申请阶段查询到的样本的人 行征信报告; 还款数据提取 单元, 用于读取客户在人 行征信报告中的贷后还款数据; 处理执行单元, 用于根据所述人行征信报告数据和所述贷后还款数据实现拒 绝样本的 好坏标签的推断, 得到IGB样本 。 10.根据权利要求9所述的基于人行征信信 息拒绝推断技术的评分建模系统, 其特征在 于, 所述处 理执行单元还包括: 规则集确定子单元, 用于获取拒绝客户对应的人行报告中贷款时长达到6个月且逾期 时长达到30天的贷后表现, 建立逾期评估规则集; 标记子单 元, 用于将触发规则集的客户标记为坏, 未触发逾期标准的客户标记为 好; 标签插入子单元, 用于根据标记结果向拒绝样本插 入好坏标签, 得到IGB样本 。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115186489 A 3
专利 基于人行征信信息拒绝推断技术的评分建模方法及系统
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