風險評估模型的構建方法及裝置、存儲介質、計算機設備制造方法及圖紙

本申請公開了一種風險評估模型的構建方法及裝置、存儲介質、計算機設備，該方法包括：獲取建模樣本信息，其中，建模樣本信息包括企業指標信息、企業主指標信息以及風險標識信息；根據企業指標信息、企業主指標信息以及風險標識信息，計算企業指標評分以及企業主指標評分；利用建模樣本信息，建立多個訓練樣本集；依據企業指標評分以及企業主指標評分，構建風險評估模型；分別利用多個訓練樣本集訓練風險評估模型，得到與多個訓練樣本集對應的多個訓練后的風險評估模型；根據多個訓練后的風險評估模型，確定最終的風險評估模型。本申請充分地利用了企業指標信息和企業主指標信息建立風險評估模型，有助于對中小微企業的信用風險進行精準評估。

Establishment of Risk Assessment Model and Its Devices, Storage Media and Computer Equipment

【技術實現步驟摘要】
風險評估模型的構建方法及裝置、存儲介質、計算機設備
本申請涉及風險評估模型的構建
，尤其是涉及到一種風險評估模型的構建方法及裝置、存儲介質、計算機設備。
技術介紹
中小微企業是中國經濟增長的引擎，在我國，中小企業(含個體工商戶)占全國企業數量的94％，大約貢獻了50％的稅收，創造了60％的國民生產總值，解決了80％的就業，是推動經濟發展的重要力量。但是由于輕資產、信息不對稱、信用評估難，造成融資困難，這是中國金融體系甚至全球范圍內所面臨的一個難題。目前的貸款風險評估方式中，對以個人身份來申請個人經營性貸款的客戶，主要采用身份、年齡、學歷、個人征信等基本信息進行客戶的信用風險評價，對以企業身份來申請企業貸款的客戶，主要采用財務數據進行其信用風險評價。而由于中小微企業存在規模較小，經營風險與實際控制人資質關聯極高，個人資質與企業經營狀況對小微企業的信用風險同時具有重大影響，因此現有的評估方法評估效果較差，有待提高。
技術實現思路
有鑒于此，本申請提供了一種風險評估模型的構建方法及裝置、存儲介質、計算機設備，利用企業指標信息和企業主指標信息共同建立風險評估模型，提高了模型的評估準確性。根據本申請的一個方面，提供了一種風險評估模型的構建方法，其特征在于，包括：獲取建模樣本信息，其中，所述建模樣本信息包括企業指標信息、企業主指標信息以及風險標識信息；根據所述企業指標信息、所述企業主指標信息以及所述風險標識信息，計算企業指標評分以及企業主指標評分；利用所述建模樣本信息，建立多個訓練樣本集；依據所述企業指標評分以及所述企業主指標評分，構建風險評估模型；分別利用所述多個訓練樣本集訓練所述風險評估模型，得到與所述多個訓練樣本集對應的多個訓練后的風險評估模型；根據所述多個訓練后的風險評估模型，確定最終的風險評估模型。根據本申請的另一方面，提供了一種風險評估模型的構建裝置，其特征在于，包括：樣本獲取模塊，用于獲取建模樣本信息，其中，所述建模樣本信息包括企業指標信息、企業主指標信息以及風險標識信息；評分計算模塊，用于根據所述企業指標信息、所述企業主指標信息以及所述風險標識信息，計算企業指標評分以及企業主指標評分；訓練樣本建立模塊，用于利用所述建模樣本信息，建立多個訓練樣本集；模型構建模塊，用于依據所述企業指標評分以及所述企業主指標評分，構建風險評估模型；模型訓練模塊，用于分別利用所述多個訓練樣本集訓練所述風險評估模型，得到與所述多個訓練樣本集對應的多個訓練后的風險評估模型；模型確定模塊，用于根據所述多個訓練后的風險評估模型，確定最終的風險評估模型。依據本申請又一個方面，提供了一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述程序被處理器執行時實現上述風險評估模型的構建方法。依據本申請再一個方面，提供了一種計算機設備，包括存儲介質、處理器及存儲在存儲介質上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現上述風險評估模型的構建方法。借由上述技術方案，本申請提供的一種風險評估模型的構建方法及裝置、存儲介質、計算機設備，通過對企業和企業主的指標多維度信息全面評估借款主體的信用風險，計算企業指標評分以及企業主指標評分，從而利用企業指標評分和企業主指標評分建立風險評估模型，并利用建模樣本信息建立多個訓練樣本集，分別利用每個訓練樣本集訓練風險評估模型，從而確定最終的風險評估模型。本申請通過利用企業指標信息和企業主指標信息共同建立多個風險評估模型，并對多個風險評估模型進行綜合計算，得出最終的風險評估模型，充分地利用了企業指標信息和企業主指標信息建立風險評估模型，有助于對中小微企業的信用風險進行精準評估。上述說明僅是本申請技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本申請的技術手段，而可依照說明書的內容予以實施，并且為了讓本申請的上述和其它目的、特征和優點能夠更明顯易懂，以下特舉本申請的具體實施方式。附圖說明此處所說明的附圖用來提供對本申請的進一步理解，構成本申請的一部分，本申請的示意性實施例及其說明用于解釋本申請，并不構成對本申請的不當限定。在附圖中：圖1示出了本申請實施例提供的一種風險評估模型的構建方法的流程示意圖；圖2示出了本申請實施例提供的另一種風險評估模型的構建方法的流程示意圖；圖3示出了本申請實施例提供的一種風險評估模型的構建裝置的結構示意圖；圖4示出了本申請實施例提供的另一種風險評估模型的構建裝置的結構示意圖。具體實施方式下文中將參考附圖并結合實施例來詳細說明本申請。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。在本實施例中提供了一種風險評估模型的構建方法，如圖1所示，該方法包括：步驟101，獲取建模樣本信息，其中，建模樣本信息包括企業指標信息、企業主指標信息以及風險標識信息。在本申請的實施例中，建立貸款風險評估模型時，采用的樣本信息包括企業和企業主的指標信息以及企業貸款的風險標識信息。在現有技術中，對以個人身份來申請個人經營性貸款的客戶，主要采用身份、年齡、學歷、個人征信等基本信息進行客戶的信用風險評價，對以企業身份來申請企業貸款的客戶，主要采用財務數據進行其信用風險評價。與現有技術中采用的建模樣本信息不同，由于小微企業存在規模較小，經營風險與實際控制人資質關聯極高，個人資質與企業經營狀況對小微企業的信用風險同時具有重大影響，因此本申請在建立企業主、企業的貸款風險評估模型時綜合考慮了企業指標信息、企業主指標信息，兼顧兩類風險。另外，風險標識信息標識出該貸款信息是否為違約貸款信息。需要說明的是，本申請實施例中，獲取的建模樣本數據來源包括政府部門、市場公開渠道、信息主體授權等。例如企業工商數據可通過發改委信用信息中心數據共享獲取，可通過網絡爬取，也可通過第三方數據公司接口獲取；企業經營數據由合作供應鏈交易平臺提供，或由企業自主申報。步驟102，根據企業指標信息、企業主指標信息以及風險標識信息，計算企業指標評分以及企業主指標評分。獲取建模樣本信息后，分別對每個企業指標和企業主指標進行WOE轉換，將每個指標進行分組，計算每個企業指標和每個企業主指標與貸款違約率之間的關系，得出企業指標評分以及企業主指標評分，該評分可體現出指標值與違約的相關關系。例如，對于企業指標中的注冊資本這一項指標，計算得出注冊資本指標評分為注冊資本0-50萬，違約率為40％，則指標評分為20，注冊資本50-100萬，違約率為35％，則指標評分為40。步驟103，利用建模樣本信息，建立多個訓練樣本集。利用建模樣本信息，建立多個訓練樣本集，其中，多個訓練樣本集中的樣本是不相同的。另外，建立訓練樣本集的同時還可以建立對應的測試樣本集，測試樣本集的抽取應根據風險程度、地域、行業等因素分層隨機抽樣，每個訓練樣本集分別與一個測試樣本集相對應，測試樣本集中的樣本和與其對應的訓練樣本集中的樣本不同，其中，測試樣本集用于對風險評估模型的效果進行測試。步驟104，依據企業指標評分以及企業主指標評分，構建風險評估模型。步驟105，分別利用多個訓練樣本集訓練風險評估模型，得到與多個訓練樣本集對應的多個訓練后的風險評估模型。根據企業指標評分以及企業主指標評分，建立風險評估模型后，分別利用多個訓練樣本集對風險評估模型進行訓練，確定風險評估模型的各項參數本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.一種風險評估模型的構建方法，其特征在于，包括：獲取建模樣本信息，其中，所述建模樣本信息包括企業指標信息、企業主指標信息以及風險標識信息；根據所述企業指標信息、所述企業主指標信息以及所述風險標識信息，計算企業指標評分以及企業主指標評分；利用所述建模樣本信息，建立多個訓練樣本集；依據所述企業指標評分以及所述企業主指標評分，構建風險評估模型；分別利用所述多個訓練樣本集訓練所述風險評估模型，得到與所述多個訓練樣本集對應的多個訓練后的風險評估模型；根據所述多個訓練后的風險評估模型，確定最終的風險評估模型。

【技術特征摘要】
1.一種風險評估模型的構建方法，其特征在于，包括：獲取建模樣本信息，其中，所述建模樣本信息包括企業指標信息、企業主指標信息以及風險標識信息；根據所述企業指標信息、所述企業主指標信息以及所述風險標識信息，計算企業指標評分以及企業主指標評分；利用所述建模樣本信息，建立多個訓練樣本集；依據所述企業指標評分以及所述企業主指標評分，構建風險評估模型；分別利用所述多個訓練樣本集訓練所述風險評估模型，得到與所述多個訓練樣本集對應的多個訓練后的風險評估模型；根據所述多個訓練后的風險評估模型，確定最終的風險評估模型。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述企業指標信息包括多個，所述企業主指標信息包括多個，所述根據所述企業指標信息、所述企業主指標信息以及所述風險標識信息，計算企業指標評分以及企業主指標評分，具體包括：對每個所述企業指標信息以及每個所述企業主指標信息進行分組，得到與每個企業指標以及每個企業主指標對應的指標信息組；根據所述指標信息組以及所述風險標識信息，分別計算每個所述企業指標以及每個所述企業主指標對應的所述企業指標評分以及所述企業主指標評分。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述企業指標信息包括但不限于：企業工商登記信息、企業稅務登記信息、企業司法訴訟信息、企業經營狀況信息、企業對外投資信息以及企業信貸歷史信息；所述企業主指標信息包括但不限于：企業法定代表人和/或股東的基本信息、社交行為信息、媒體閱覽信息、航旅行為信息、商品消費信息、對外投資信息以及信貸歷史信息。4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述企業指標信息、所述企業主指標信息以及所述風險標識信息，計算企業指標評分以及企業主指標評分之前，所述方法還包括：對所述企業指標信息以及所述企業主指標信息進行篩選。5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，所述風險評估模型為：其中，k＝1，2，……，n，n表示任一個所述訓練樣本集中的樣本數量，yk＝0表示第k個樣本對應的風險標識為不存在風險，yk＝1表示第k個樣本對應的風險標識為存在風險，scorek表示任一個所述訓練樣本集中第k個樣本的風險評分，m表示所述企業指標以及所述企業主指標的總數量，Xki表示第k個樣本第i個指標的指標評分，wi表示所述企業指標以及所述企業主指標中第i個指標的指標權重，scoreθ表示預設風險分類評分閾值；所述分別利用所述多個訓練樣本集訓練所述風險評...

【專利技術屬性】
技術研發人員：張韶峰，曹琦，孫野，
申請(專利權)人：百融金融信息服務股份有限公司，
類型：發明
國別省市：北京,11