一种信贷逾期风险识别方法和系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110717823A(43)申请公布日2020.01.21(21)申请号201910930239.1(22)申请日2019.09.29(71)申请人支付宝（杭州）信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人杨澜陈侃(74)专利代理机构成都七星天知识产权代理有限公司51253代理人袁春晓朱璟(51)Int.Cl.G06Q40/02(2012.01)G06Q40/04(2012.01)权利要求书3页说明书11页附图4页(54)发明名称一种信贷逾期风险识别方法和系统(57)摘要本说明书实施例提供一种信贷逾期风险识别方法和系统。所述方法包括：先获取信贷逾期用户借贷当天的交互信息，再根据获取的交互信息确定交互关键人，最终根据交互关键人的交互信息来识别潜在的信贷逾期用户。CN110717823ACN110717823A权利要求书1/3页1.一种信贷逾期风险识别方法，其特征在于，所述方法由至少一个处理器执行，其包括：获取两个以上信贷逾期用户各自在逾期信贷交易当天的交互信息，所述交互信息包括交互对象及行为描述；至少根据所述两个以上信贷逾期用户各自在逾期信贷交易当天的交互信息，确定交互关键人；根据所述交互关键人的交互信息，识别潜在信贷逾期用户。2.如权利要求1所述的信贷逾期风险识别方法，其特征在于，所述信贷逾期用户包括恶意信贷逾期用户和/或首次信贷且信贷逾期的用户。3.如权利要求1所述的信贷逾期风险识别方法，其特征在于，所述交互对象包括交易对象、通讯录中新增的联系人和/或好友列表中新增的好友；所述行为描述包括交易金额、交易次数、新增联系人行为和/或新增好友行为。4.如权利要求1所述的信贷逾期风险识别方法，其特征在于，所述至少根据所述两个以上信贷逾期用户各自在逾期信贷交易当天的交互信息，确定交互关键人包括：根据所述两个以上信贷逾期用户各自在逾期信贷交易当天的交互信息，利用预设算法确定各节点的影响力分值，所述节点为信贷逾期用户或交互对象；将满足预设条件的影响力分值的节点确定为所述交互关键人。5.如权利要求4所述的信贷逾期风险识别方法，其特征在于，所述利用预设算法确定各节点的影响力分值，包括：基于所述两个以上信贷逾期用户各自在逾期信贷交易当天的交互信息构建图谱，其中，将所述信贷逾期用户以及所述交互对象确定为图谱的节点，基于行为描述生成节点之间构边的权重；利用预设的图运算算法确定图谱中各节点的分值，以获得各节点的影响力分值。6.如权利要求5所述的信贷逾期风险识别方法，其特征在于，所述图运算算法包括：为图谱中各节点赋予初始值；基于各节点初始值及节点间构边的权重迭代更新各节点的分值。7.如权利要求1所述的信贷逾期风险识别方法，其特征在于，所述至少根据所述两个以上信贷逾期用户各自在逾期信贷交易当天的交互信息，确定交互关键人包括：根据所述两个以上信贷逾期用户各自在逾期信贷交易当天的交互信息，利用预设算法分别确定至少两个时间段内的各节点的子影响力分值，所述至少两个时间段内的各节点分别包括逾期信贷的交易日期在对应时间段内的信贷逾期用户和交互对象；基于在不同时间段各节点的子影响力分值确定对应节点的影响力合值；将满足预设条件的影响力合值的节点确定为所述交互关键人。8.如权利要求7所述的信贷逾期风险识别方法，其特征在于，所述节点的影响力合值为该节点在不同时间段对应的子影响力分值的加权和。9.如权利要求4或7所述的信贷逾期风险识别方法，其特征在于，所述预设条件为排名位于前第一比例。10.如权利要求1所述的信贷逾期风险识别方法，其特征在于，所述根据所述交互关键人的交互信息，识别潜在信贷逾期用户，包括：2CN110717823A权利要求书2/3页将交互关键人的交互信息中的交互对象确定为所述潜在信贷逾期用户。11.一种信贷逾期风险识别系统，其特征在于，所述系统包括获取模块、确定模块和识别模块；所述获取模块用于获取两个以上信贷逾期用户各自在逾期信贷交易当天的交互信息，所述交互信息包括交互对象及行为描述；所述确定模块用于至少根据所述两个以上信贷逾期用户各自在逾期信贷交易当天的交互信息，确定交互关键人；所述识别模块用于根据所述交互关键人的交互信息，识别潜在信贷逾期用户。12.如权利要求11所述的信贷逾期风险识别系统，其特征在于，所述信贷逾期用户包括恶意信贷逾期用户和/或首次信贷且信贷逾期的用户。13.如权利要求11所述的信贷逾期风险识别系统，其特征在于，所述交互对象包括交易对象、通讯录中新增的对象联系人和/或好友列表中新增的对象好友；所述行为描述包括交易金额、交易次数、新增通讯录联系人行为和/或新增好友行为。14.如权利要求11所述的信贷逾期风险识别系统