(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 202210531649.0 (22)申请日 2022.05.16 (71)申请人 中国工商银行股份有限公司 地址 100140 北京市西城区复兴门内大街 55号 (72)发明人 晋艺畅　章涛　胡慧丽　张树诚　 (74)专利代理 机构 中科专利商标代理有限责任 公司 11021 专利代理师 周天宇 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 贷款预测方法、 装置、 设备、 介质和程序 产品 (57)摘要 本公开提供了一种贷款预测方法、 装置、 设 备、 介质和程序产品， 涉及大数据技术领域， 可用 于金融科技领域， 方法包括： 获取待测用户对获 取用户信息的授权； 在得到所述待测用户对获取 用户信息的授权后获取所述待测用户的用户 信 息； 通过风险识别模型并根据所述用户信息预测 所述待测用户的风险信息； 其中， 所述风险识别 模型基于批准用户的贷款交易数据和经过标记 后的拒绝用户的贷款交易数据构建， 通过重要性 采样并利用所述批准用户的贷款交易数据对所 述拒绝用户的贷款交易数据进行标记； 根据所述 风险信息确定所述待测用户的贷款授予信息 。 权利要求书2页 说明书14页 附图12页 CN 115423596 A 2022.12.02 CN 115423596 A 1.一种贷款预测方法， 包括： 获取待测用户对获取用户信息的授权； 在得到所述待测用户对获取用户信息的授权后获取 所述待测用户的用户信息； 通过风险识别模型并根据所述用户信息预测所述待测用户的风险信息； 其中， 所述风 险识别模型基于批准用户的贷款交易数据和经过标记后的拒绝用户的贷款交易数据构建， 通过重要性采样并利用所述批准用户的贷款交易数据对所述拒绝用户的贷款交易数据进 行标记； 根据所述 风险信息确定所述待测用户的贷款授予信息 。 2.根据权利要求1所述的贷款预测方法， 其中， 所述通过重要性采样并利用所述批准用 户的贷款交易数据对所述拒绝用户的贷款交易数据进行 标记包括： 获取所述批准用户的贷款交易数据和拒绝用户的贷款交易数据； 通过第一模型并根据所述批准用户的贷款交易数据和拒绝用户的贷款交易数据预测 批准用户或拒绝用户为履约客户的第一 概率； 通过第二模型并根据所述批准用户的贷款交易数据和拒绝用户的贷款交易数据预测 批准用户或拒绝用户为贷款 通过客户的第二 概率； 通过第三模型并根据所述第一概率和所述第二概率计算所述拒绝用户与所述批准用 户之间的相似度； 利用所述相似度大于预设值的批准用户的贷款交易数据标记对应的拒绝用户的贷款 交易数据。 3.根据权利要求2所述的贷款预测方法， 其中， 根据 所述批准用户的贷款交易数据构建 逻辑回归 模型， 得到所述第一模型。 4.根据权利要求2所述的贷款预测方法， 其中， 根据 所述批准用户的贷款交易数据和拒 绝用户的贷款交易数据构建逻辑回归 模型， 得到所述第二模型。 5.根据权利要求2所述的贷款预测方法， 其中， 所述第三模型包括标签传播模型。 6.根据权利要求2所述的贷款预测方法， 其中， 所述通过第 三模型并根据 所述第一概率 和所述第二 概率计算所述拒绝用户与所述批准用户之间的相似度包括： 将所述批准用户的贷款交易数据和拒 绝用户的贷款交易数据输入所述第 三模型， 构建 全连接图， 其中， 所述全连接图的每一个节点代表一个批准用户的贷款交易数据或拒绝用 户的贷款交易数据； 确定第一节点， 所述第一节点代 表批准用户的贷款交易数据的节点； 确定第二节点， 所述第 二节点为距离所述第 一节点最近且代表拒 绝用户的贷款交易数 据的节点； 根据所述第一节点对应的第一概率和第二概率以及所述第二节点对应的第一概率计 算所述第二节点对应的拒绝用户与所述第一节点对应的批准用户之间的相似度。 7.根据权利要求6所述的贷款预测方法， 其中， 根据 所述第一节点对应的第 一概率和第 二概率以及所述第二节点对应的第一概率计算所述第二节点对应的拒绝用户与所述第一 节点对应的批准用户之间的相似度包括： 计算所述第一节点对应的第一 概率与所述第二节点对应的第一 概率的差值； 根据所述差值和所述第一节点对应的第二概率的倒数计算得到所述第二节点对应的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115423596 A 2拒绝用户与所述第一节点对应的批准用户之间的相似度。 8.根据权利要求1所述的贷款预测方法， 所述方法还 包括： 对所述批准用户的贷款交易数据和拒绝用户的贷款交易数据进行 预处理， 包括： 对所述批准用户的贷款交易数据和拒绝用户的贷款交易数据分别进行删除以填充； 分别删除所述批准用户的贷款交易数据和拒绝用户的贷款交易数据中相关性高的特 征； 以及 对所述批准用户的贷款交易数据和拒绝用户的贷款交易数据进行归一 化及方差滤波。 9.根据权利要求1所述的贷款预测方法， 所述方法还 包括： 根据所述待测用户对应的交易数据对所述 风险识别模型进行修 正。 10.一种贷款预测装置， 包括： 第一获取模块， 用于获取待测用户对获取用户信息的授权； 第二获取模块， 用于在得到所述待测用户对获取用户信 息的授权后获取所述待测用户 的用户信息； 预测模块， 用于通过风险识别模型并根据所述用户信息预测所述待测用户的风险信 息； 其中， 所述风险识别模型基于批准用户的贷款交易数据和经过标记后的拒绝用户的贷 款交易数据构建， 通过重要性采样并利用所述批准用户的贷款交易数据对 所述拒绝用户的 贷款交易数据进行 标记； 确定模块， 用于根据所述 风险信息确定所述待测用户的贷款授予信息 。 11.一种电子设备， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 用于存 储一个或多个程序， 其中， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时， 使得所述一个或多个 处理器执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。 12.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其上存储有可执行指令， 该指令被处理器 执行时使处 理器执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。 13.一种计算机程序产品， 其特征在于， 包括计算机程序， 所述计算机程序被处理器执 行时实现根据权利要求1至9中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115423596 A 3