CN106296389A - 一种用户信用度的评估方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电子商务技术领域，公开了一种用户信用度的评估方法及装置，包括：服务器接收用户的申请请求；所述服务器获取所述用户的金融信息,所述金融信息是通过读取所述用户的终端上存储的信息得到的；所述服务器根据所述申请请求对应的信用度评估模型，从所述金融信息中确定所述信用度评估模型的信用度评估变量的评估值；所述服务器将所述信用度评估变量的评估值加入所述信用度评估模型中，计算出所述用户的信用度评分；所述服务器至少根据所述用户的信用度评分判断是否通过所述申请请求。本发明用以获取更为全面的用户资产证明信息，提高用户信用评估的准确性。

Description

一种用户信用度的评估方法及装置

技术领域

本发明涉及电子商务技术领域，尤其涉及一种用户信用度的评估方法及装置。

背景技术

银行接收到用户的贷款申请，在向用户发放贷款之前，需要对用户的信用情况进行审核，主要是审核该用户是否存在申请欺诈或信用欺诈。其中，信用欺诈是衡量该用户的历史信用是否良好，收入水平是否可以顺利还款，日常是否具有较高的且稳定消费水平等。对于信用欺诈，银行会通过获取申请人央行征信报告、用户的银行流水、用户历史消费记录等信息来进行综合判断。

随着互联网金融的兴起，在线贷款也取得了蓬勃发展，与传统金融相似，互联网上也需要对贷款申请人进行信用欺诈的判断。在信用评估方面，不管是传统银行还是互联网金融企业采用的都是人工收集申请用户的银行征信报告、收入证明、资产证明、银行流水等，再由专职人员把用户的相关信息手动录入到平台中进行信用评估。

现有技术中的信用评估方式，需要用户提供资产证明，但是用户提交的资产证明具有片面性，通过用户主动的有选择性的递交的资料是无法看到用户的资产全貌，在对用户进行信用评估时准确率较低，甚至会造成误判。

发明内容

本发明实施例提供一种用户信用度的评估方法及装置，用以获取更为全面的用户资产证明信息，提高用户信用评估的准确性。

本发明实施例提供的用户信用度的评估方法包括：

服务器接收用户的申请请求；

所述服务器获取所述用户的金融信息,所述金融信息是通过读取所述用户的终端上存储的信息得到的；

所述服务器根据所述申请请求对应的信用度评估模型，从所述金融信息中确定所述信用度评估模型的信用度评估变量的评估值；

所述服务器将所述信用度评估变量的评估值加入所述信用度评估模型中，计算出所述用户的信用度评分；

所述服务器至少根据所述用户的信用度评分判断是否通过所述申请请求。

可选的，所述用户的终端上存储的信息为金融短信；

所述服务器获取所述用户的金融信息，包括：

针对每一个金融短信，所述服务器获取所述金融短信的文本；

所述服务器根据所述金融短信的文本中的特征信息，确定所述金融短信的初步分词文本；

所述服务器根据特定字符对所述金融短信的初步分词文本进行分词，得到所述金融短信的文本的分词结果；

所述服务器从所有金融短信的文本的分词结果中，获取所述用户的金融信息。

可选的，所述服务器根据所述申请请求对应的信用度评估模型，从所述金融信息中确定所述信用度评估模型的信用度评估变量的评估值，包括：

所述服务器获取历史时间内所述用户的金融信息；

所述服务器将所述历史时间内所述用户的金融信息进行分类，得到每一个信用度评估变量对应的金融信息；

针对每一个信用度评估变量对应的金融信息进行汇总，得到所述信用度评估变量的评估值。

可选的，所述信用度评估模型的信用度评估变量，通过以下方式确定：

利用逻辑回归算法和/或神经网络算法，确定所述信用度评估模型的信用度评估变量。

可选的，所述服务器至少根据所述用户的信用度评分判断是否通过所述申请请求，包括：

所述服务器确定信用度等级阈值；

所述服务器将所述用户的信用度评分与信用度等级阈值相对比，确定所述用户所属的信用度等级；

所述服务器根据所述用户所属的信用度等级，确定是否通过所述申请请求。

可选的，所述用户的申请请求还包括所述用户的第一用户基本信息；

所述服务器端接收用户的申请请求之后，所述服务器获取所述用户的金融信息之前，还包括：

所述服务器读取所述用户的终端上的金融短信，获取与所述用户的第一用户基本信息对应的第二用户基本信息；

所述服务器将所述第一用户基本信息与所述第二用户基本对比，确定所述第一用户基本信息的内容与所述第二用户基本信息的内容是否相符；

若是，则执行所述所述服务器获取所述用户的金融信息；否则，所述服务器拒绝所述用户的申请请求。

一种用户信用度的评估装置，包括：

接收模块，用于接收用户的申请请求；

读取模块，用于获取所述用户的金融信息,所述金融信息是通过读取所述用户的终端上存储的信息得到的；

确定模块，用于根据所述申请请求对应的信用度评估模型，从所述金融信息中确定所述信用度评估模型的信用度评估变量的评估值；

计算模块，用于将所述信用度评估变量的评估值加入所述信用度评估模型中，计算出所述用户的信用度评分；

评估模块，用于至少根据所述用户的信用度评分判断是否通过所述申请请求。

可选的，所述用户的终端上存储的信息为金融短信；

所述读取模块，具体用于：

针对每一个金融短信，获取所述金融短信的文本；

根据所述金融短信的文本中的特征信息，确定所述金融短信的初步分词文本；

根据特定字符对所述金融短信的初步分词文本进行分词，得到所述金融短信的文本的分词结果；

从所有金融短信的文本的分词结果中，获取所述用户的金融信息。

可选的，所述确定模块，具体用于：

获取历史时间内所述用户的金融信息；

将所述历史时间内所述用户的金融信息进行分类，得到每一个信用度评估变量对应的金融信息；

针对每一个信用度评估变量对应的金融信息进行汇总，得到所述信用度评估变量的评估值。

可选的，所述信用度评估模型的信用度评估变量，通过以下方式确定：

利用逻辑回归算法和/或神经网络算法，确定所述信用度评估模型的信用度评估变量。

可选的，所述评估模块，具体用于：

确定信用度等级阈值；

将所述用户的信用度评分与信用度等级阈值相对比，确定所述用户所属的信用度等级；

根据所述用户所属的信用度等级，确定是否通过所述申请请求。

可选的，所述用户的申请请求还包括所述用户的第一用户基本信息；

所述读取模块，还用于读取所述用户的终端上的金融短信，获取与所述用户的第一用户基本信息对应的第二用户基本信息；

所述评估模块，还用于将所述第一用户基本信息与所述第二用户基本对比，确定所述第一用户基本信息的内容与所述第二用户基本信息的内容是否相符；

若是，则执行所述读取模块获取所述用户的金融信息；否则，拒绝所述用户的申请请求。

本发明实施例中，服务器接到用户的申请请求后，需要对用户的信用情况行评估，可根据申请请求相应的信用度评估模型，计算用户的信用评分，即根据用户的信用评分对用户的信用情况进行评估。信用度评估模型中需根据用户的金融信息进行计算，因此，服务器需要获取用户的相关金融信息。本发明实施例中，通过读取用户的终端上存储的信息得到用户的金融信息。这种信用评估的相关金融信息获取方法，可获取用户所有开户卡的出入账、贷款负债，投资理财账户等所有卡的出入账，可以全面的利用用户终端上存储的金融信息来评估用户的信用情况。服务器从金融信息中确定信用度评估模型中各个信用度评估变量对应的该用户的评估值，并将评估值加入信用度评估模型中进行计算，即得到该用户的信用度评分。最后，服务器可根据该用户的信用度评分，判断是否通过用户的申请请求。本发明实施例中，从用户终端中获取存储的金融信息，可以获取用户资产的所有相关金融信息，避免了用户自己提交相关信息时可能会出现虚假上报的情况，更全面的对用户的资产情况进行评估，增加了对用户进行信用评估的真实性和准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中一种用户信用度的评估方法的流程图；

图2为本发明实施例中另一种用户信用度的评估方法的流程图；

图3为本发明实施例中一种用户信用度的评估装置的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

申请贷款时需用户提供身份信息和对应的终端标识，盗取他人身份信息进行网贷申请的用户，由于不知道被盗用户的终端标识，会向放贷方提供盗取人自己的终端标识。由于一个身份信息短期内只能贷款一次，为了增加欺诈的收入，往往会出现一个用户盗取多个身份信息的情况，一般为了方便，该用户在申请多家贷款时，会提供同一个终端标识，则这一个终端标识就与多个不同的身份信息相对应。

基于上述论述，本发明实施例提供了一种欺诈申请的判定方法，该方法的流程如图1所示，方法可以包括如下步骤：

S101、服务器接收用户的申请请求。

本发明实施例中的申请请求可以为贷款请求。一般地说，如果借款人的信用较高，贷款方就可以认为借款人的信用卓著，可以毫不迟疑地同意发放贷款。如果借款人的信用度很低，贷款方或者要求借款人增加担保，或者干脆寻找各种理由拒绝贷款。因此，当服务器接收到用户的申请请求后，需对用户的信用情况进行评估，确定该用户的信用度，这里，用户的信用度可以通过信用度评分来量化。

S102、所述服务器获取所述用户的金融信息，所述金融信息是通过读取所述用户的终端上存储的信息得到的。

举例来说，可以在用户终端上安装相关APP(Application，应用程序)，通过APP采集用户终端上存储的金融信息，其中，金融信息可以是以任何形式存储在用户的终端上的数字信息，如短信、彩信，或文本、表格等。为了方便起见，一般而言，为读取用户终端上的短信，如银行卡开户通知短信、信用卡金额转出通知短信等。

S103、所述服务器根据所述申请请求对应的信用度评估模型，从所述金融信息中确定所述信用度评估模型的信用度评估变量的评估值。

S104、所述服务器将所述信用度评估变量的评估值加入所述信用度评估模型中，计算出所述用户的信用度评分。

S105、所述服务器至少根据所述用户的信用度评分判断是否通过所述申请请求。

本发明实施例中，服务器接到用户的申请请求后，需要对用户的信用情况行评估，可根据申请请求相应的信用度评估模型，计算用户的信用评分，即根据用户的信用评分对用户的信用情况进行评估。信用度评估模型中需根据用户的金融信息进行计算，因此，服务器需要获取用户的相关金融信息。本发明实施例中，通过读取用户的终端上存储的信息得到用户的金融信息。这种信用评估的相关金融信息获取方法，可获取用户所有开户卡的出入账、贷款负债，投资理财账户等所有卡的出入账，可以全面的利用用户终端上存储的金融信息来评估用户的信用情况。服务器从金融信息中确定信用度评估模型中各个信用度评估变量对应的该用户的评估值，并将评估值加入信用度评估模型中进行计算，即得到该用户的信用度评分。最后，服务器可根据该用户的信用度评分，判断是否通过用户的申请请求。本发明实施例中，从用户终端中获取存储的金融信息，可以获取用户资产的所有相关金融信息，避免了用户自己提交相关信息时可能会出现虚假上报的情况，更全面的对用户的资产情况进行评估，增加了对用户进行信用评估的真实性和准确性。

本发明实施例中，所述用户终端上存储的信息为金融短信。每个用户都拥有多张银行卡，这些卡的用途不尽相同，有的是用户的工资卡，换工作了可能就不会再继续使用；有的是用户的贷款卡，每月会有固定的入账出账；有的是理财卡，不定期的会有大数额的转入转出；有的是用户绑定网银消费的卡，经常会有验证码、通知。上述这些卡中资金的进出，银行会通过短信等形式通知用户，本发明实施例通过用户收到的金融短信，从金融短信中获取用户相关的收入、消费、投资理财、不动产等金融数据。

从金融短信中可以根据如下方式获取金融信息，即步骤S102中，所述服务器获取所述用户的金融信息，包括：

针对每一个金融短信，所述服务器获取所述金融短信的文本；

所述服务器根据所述金融短信的文本中的特征信息，确定所述金融短信的初步分词文本；

所述服务器根据特定字符对所述金融短信的初步分词文本进行分词，得到所述金融短信的文本的分词结果；

所述服务器从所有金融短信的文本的分词结果中，获取所述用户的金融信息。

具体来说，服务器获取用户终端上的金融短信的文本，该文本指的是由文字、数字、英文等字符构成的文本，金融短信可以为在银行或者其它金融机构与用户终端通讯过程中产生的短信。如某银行发给用户张三的金融短信为：

尊敬的张三，您好，您在我行的中行信用卡1234的USD账户于03月08日12时账单分期成功:分期金额USD111.11，分期期数11期，手续费USD1.11，USD账户账单剩余还款金额USD111.11，最小还款额USD11.11。【中国银行】

服务器根据金融短信的文本中的特征信息，对金融短信的进行初步分词。在本发明实施例中，特征信息指的是区分目标文本中不同属性的字符串，例如目标文本中包括三种不同属性的字符串，分别为数字、英文以及汉字，则特征信息就是数字、英文以及汉字。初步分词可以包括删除标点符号、加入切分标记、对特征信息利用特征码进行特征标记等。

然后，服务器根据特定字符对金融短信的初步分词文本进行分词，这里的特定字符可以根据不同的分词需要自行定义，例如，需要对金融短信进行分词，则特定字符一般可以包括“行”、“账单”、“成功”等特定字符。

根据上述方式，得到金融短信的文本的分词结果，例如对用户张三的金融短信进行分词得到的结果为：

尊敬\张三\您好\您在\我行\中行信用卡\1234\USD\账户\于\03月08日12时\账单\分期\成功\分期金额\USD\111.11\分期期数\11\期\手续费\USD\1.11\USD\账户\账单\剩余还款金额\USD\111.11\最小还款额\USD\11.11\中国银行\

服务器将一定时间段内该用户终端上所有金融短信的文本进行分词，并从中获取该用户的金融信息。例如，可以从张三的上述金融短信中确定该用户的金融信息为：卡的种类为“中行信息用卡”、卡号为“1234”、币种为“USD(United States dollar，美元)”、分期时间为“03月08日12时”、分期金额为“111.11”、分期数为“11”、手续费为“1.11”、剩余还款金额为“111.11”、最小还款金额为“11.11”。

本发明实施例中，从一定时间段内用户的金融短信中获取金融信息，并根据金融信息确定信用度评估模型的各个信用度评估变量的评估值。则，步骤S103包括：

所述服务器获取历史时间内所述用户的金融信息；

所述服务器将所述历史时间内所述用户的金融信息进行分类，得到每一个信用度评估变量对应的金融信息；

针对每一个信用度评估变量对应的金融信息进行汇总，得到所述信用度评估变量的评估值。

本发明实施例中，建模考虑的因素可以包括用户的个人收入能力、还款能力、还款意愿等。服务器获取历史时间内的该用户的金融信息，如半年内该用户名下所有银行卡的金融信息，将金融数据分为账动、账单、逾期、贷款、卡状态等多个数据集，然后利用算法对数据集进行筛选，筛选出每个信用度评估变量对应的数据集。例如，用户的收入能力包括用户的固定工资收入、奖金收入、其它收入等。将每个信用度评估变量对应的数据进行汇总，例如，汇总该用户每个月的月收入、逾期未还的信用卡欠费总额等，即得到每个信用评估变量的评估值。

本发明实施例的信用度评估模型可以参考美国FICO评分模型。FICO评分模型中需要考虑多种影响因素，例如，需要确定用户的信用卡偿还历史、信用卡账户数、使用信用卡的年限、正在使用的信用卡类型、新开立的信用卡账户等。本发明实施例的信用度评估模型的信用度评估变量，通过以下方式确定：

利用逻辑回归算法和/或神经网络算法，确定所述信用度评估模型的信用度评估变量。

本发明实施例中将评估值加入信用度评估模型进行计算，得出的用户信用度评分具有一定的分数范围，如300分至850分之间。分数越高，说明用户的信用度越高，则贷款方的风险越小。本发明实施例中可根据用户信用度评分判定是否通过该用户的贷款申请请求。因此，步骤S105包括：

所述服务器确定信用度等级阈值；

所述服务器将所述用户的信用度评分与信用度等级阈值相对比，确定所述用户所属的信用度等级；

所述服务器根据所述用户所属的信用度等级，确定是否通过所述申请请求。

信用度评分分数本身并不能说明一个客户是好还是坏，贷款方通常会将分数作为参考，来进行贷款决策。每个贷款方都会有自己的贷款策略和标准，并且具有可以承担的贷款风险水平，从而决定了贷款方可以接受的信用分数水平。例如，如果用户即申请人的信用评分达到680分以上，服务器就可以认为用户的信用卓著，同意贷款申请。如果用户的信用评分低于620分，则说明该用户的信用低下，服务器拒绝贷款。如果用户的信用评分介于620分与680分之间服务器可作进一步的调查核实，采用其它的信用分析方式进行信用评估。

进一步地，本发明实施例中还可以从用户的金融短信中获取用户的基本信息，并与用户申请时提交的基本信息进行对比，判断用户是否存在填报自身信息不属实、存在申请欺诈的情况。则，所述用户的申请请求还包括所述用户的第一用户基本信息；

所述服务器端接收用户的申请请求之后，所述服务器获取所述用户的金融信息之前，还包括：

所述服务器读取所述用户的终端上的金融短信，获取与所述用户的第一用户基本信息对应的第二用户基本信息；

所述服务器将所述第一用户基本信息与所述第二用户基本对比，确定所述第一用户基本信息的内容与所述第二用户基本信息的内容是否相符；

若是，则执行所述所述服务器获取所述用户的金融信息；否则，所述服务器拒绝所述用户的申请请求。

具体地，用户进行贷款等申请时，需同时提交自己的用户基本信息，记为第一用户基本信息，如用户的户口所在地、年龄等。服务器从用户的金融短信中查找与第一用户基本信息对应的第二用户基本信息，如与户口所在地相对应的可以为身份证号的前6个数字，与年龄对应的为身份证号的出身年月。将第一用户基本信息与第二用户基本对比，确定第一用户基本信息的内容与第二用户基本信息的内容是否相符。比如用户填报的户口所在地为北京市海淀区，服务器可以从用户的金融短信中获取用户的身份证号的前6为不是110108，或者该用户手机号码的号段不属于北京，则说明第一用户基本信息与第二用户基本信息内容不相符，则拒绝该用户的贷款申请请求。若信息相符，则继续执行之后的步骤，获取用户信用评估相关的金融信息。

此外，贷款申请时需要用户提供工资卡的流水证明，流水的审核需要靠人工完成。本发明实施例中，根据用户提供的工资卡卡号，从相应的金融短信中提取出每月工资是否有入账，工资金额是否与申请时提供的工资吻合，工资卡每月是否有结余等。若不吻合，则拒绝。

再例如贷款申请时需要审核用户的征信报告，看用户是否存在贷款逾期或信用卡逾期，再与用户的申请资料做对比看看是否属实。本发明实施例中，用户可提供贷款卡和信用卡的卡号，即可从用户的金融短信中分析出相应的逾期等级。

本发明实施例中，终端可以为手机、平板电脑、台式电脑等设备。在申请贷款的场景中，一般而言，终端为用户的手机。为了更清楚地理解本发明，下面以具体实例对上述流程进行详细描述，具体流程如图2所示，包括：

S201、服务器接收用户的申请请求，该申请请求中包括用户的第一用户基本信息。

S202、服务器通过APP读取用户终端上的金融短信。

S203、服务器根据金融短信的文本中的特征信息，将金融短信的文本进行初步分词，得到初步分词文本。

S204、服务器对初步分词文本进行分词，得到金融短信的文本的分词结果。

S205、服务器从金融短信的文本的分词结果中，获取该用户的第二用户基本信息。

S206、服务器将第一用户基本信息与第二用户基本信息对比，判断第一用户基本信息的内容与第二用户基本信息的内容是否相符，若是，则执行步骤S208；否则，执行步骤S207。

S207、服务器拒绝用户的申请请求。

S208、服务器读取半年内该用户终端上的金融短信。

S209、服务器将获取的金融短信的文本进行分词，得到分词结果。

S210、服务器根据分词结果得到半年内该用户的金融信息。

S211、服务器将半年内该用户的金融信息进行分类，得到每一个信用度评估变脸对应的金融信息。

S212、将每一个信用度评估变量对应的金融信息进行汇总，得到信用度评估变量的评估值。

S213、将信用度评估变量的评估值加入信用度评估模型中，计算出用户的信用度评分。

S214、将用户的信用度评分与信用度等级阈值相对比，确定该用户所属的信用度等级。

S215、根据用户所属的信用度等级，确定是否通过所述申请请求。

基于相同的技术构思，本发明实施例还提供一种用户信用度的评估装置，如图3所示，包括：

接收模块31，用于接收用户的申请请求；

读取模块32，用于获取所述用户的金融信息,所述金融信息是通过读取所述用户的终端上存储的信息得到的；

确定模块33，用于根据所述申请请求对应的信用度评估模型，从所述金融信息中确定所述信用度评估模型的信用度评估变量的评估值；

计算模块34，用于将所述信用度评估变量的评估值加入所述信用度评估模型中，计算出所述用户的信用度评分；

评估模块35，用于至少根据所述用户的信用度评分判断是否通过所述申请请求。

可选的，所述用户的终端上存储的信息为金融短信；

所述读取模块32，具体用于：

针对每一个金融短信，获取所述金融短信的文本；

根据所述金融短信的文本中的特征信息，确定所述金融短信的初步分词文本；

根据特定字符对所述金融短信的初步分词文本进行分词，得到所述金融短信的文本的分词结果；

从所有金融短信的文本的分词结果中，获取所述用户的金融信息。

可选的，所述确定模块33，具体用于：

获取历史时间内所述用户的金融信息；

将所述历史时间内所述用户的金融信息进行分类，得到每一个信用度评估变量对应的金融信息；

针对每一个信用度评估变量对应的金融信息进行汇总，得到所述信用度评估变量的评估值。

可选的，所述信用度评估模型的信用度评估变量，通过以下方式确定：

利用逻辑回归算法和/或神经网络算法，确定所述信用度评估模型的信用度评估变量。

可选的，所述评估模块35，具体用于：

确定信用度等级阈值；

将所述用户的信用度评分与信用度等级阈值相对比，确定所述用户所属的信用度等级；

根据所述用户所属的信用度等级，确定是否通过所述申请请求。

可选的，所述用户的申请请求还包括所述用户的第一用户基本信息；

所述读取模块32，还用于读取所述用户的终端上的金融短信，获取与所述用户的第一用户基本信息对应的第二用户基本信息；

所述评估模块35，还用于将所述第一用户基本信息与所述第二用户基本对比，确定所述第一用户基本信息的内容与所述第二用户基本信息的内容是否相符；

若是，则执行所述读取模块32获取所述用户的金融信息；否则，拒绝所述用户的申请请求。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种用户信用度的评估方法，其特征在于，包括：

服务器接收用户的申请请求；

所述服务器获取所述用户的金融信息,所述金融信息是通过读取所述用户的终端上存储的信息得到的；

所述服务器根据所述申请请求对应的信用度评估模型，从所述金融信息中确定所述信用度评估模型的信用度评估变量的评估值；

所述服务器将所述信用度评估变量的评估值加入所述信用度评估模型中，计算出所述用户的信用度评分；

所述服务器至少根据所述用户的信用度评分判断是否通过所述申请请求。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户的终端上存储的信息为金融短信；

所述服务器获取所述用户的金融信息，包括：

针对每一个金融短信，所述服务器获取所述金融短信的文本；

所述服务器根据所述金融短信的文本中的特征信息，确定所述金融短信的初步分词文本；

所述服务器根据特定字符对所述金融短信的初步分词文本进行分词，得到所述金融短信的文本的分词结果；

所述服务器从所有金融短信的文本的分词结果中，获取所述用户的金融信息。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器根据所述申请请求对应的信用度评估模型，从所述金融信息中确定所述信用度评估模型的信用度评估变量的评估值，包括：

所述服务器获取历史时间内所述用户的金融信息；

所述服务器将所述历史时间内所述用户的金融信息进行分类，得到每一个信用度评估变量对应的金融信息；

针对每一个信用度评估变量对应的金融信息进行汇总，得到所述信用度评估变量的评估值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信用度评估模型的信用度评估变量，通过以下方式确定：

利用逻辑回归算法和/或神经网络算法，确定所述信用度评估模型的信用度评估变量。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器至少根据所述用户的信用度评分判断是否通过所述申请请求，包括：

所述服务器确定信用度等级阈值；

所述服务器将所述用户的信用度评分与信用度等级阈值相对比，确定所述用户所属的信用度等级；

所述服务器根据所述用户所属的信用度等级，确定是否通过所述申请请求。

6.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述用户的申请请求还包括所述用户的第一用户基本信息；

所述服务器端接收用户的申请请求之后，所述服务器获取所述用户的金融信息之前，还包括：

所述服务器读取所述用户的终端上的金融短信，获取与所述用户的第一用户基本信息对应的第二用户基本信息；

所述服务器将所述第一用户基本信息与所述第二用户基本对比，确定所述第一用户基本信息的内容与所述第二用户基本信息的内容是否相符；

若是，则执行所述所述服务器获取所述用户的金融信息；否则，所述服务器拒绝所述用户的申请请求。

7.一种用户信用度的评估装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收用户的申请请求；

读取模块，用于获取所述用户的金融信息,所述金融信息是通过读取所述用户的终端上存储的信息得到的；

确定模块，用于根据所述申请请求对应的信用度评估模型，从所述金融信息中确定所述信用度评估模型的信用度评估变量的评估值；

计算模块，用于将所述信用度评估变量的评估值加入所述信用度评估模型中，计算出所述用户的信用度评分；

评估模块，用于至少根据所述用户的信用度评分判断是否通过所述申请请求。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述用户的终端上存储的信息为金融短信；

所述读取模块，具体用于：

针对每一个金融短信，获取所述金融短信的文本；

根据所述金融短信的文本中的特征信息，确定所述金融短信的初步分词文本；

根据特定字符对所述金融短信的初步分词文本进行分词，得到所述金融短信的文本的分词结果；

从所有金融短信的文本的分词结果中，获取所述用户的金融信息。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于：

获取历史时间内所述用户的金融信息；

将所述历史时间内所述用户的金融信息进行分类，得到每一个信用度评估变量对应的金融信息；

针对每一个信用度评估变量对应的金融信息进行汇总，得到所述信用度评估变量的评估值。

10.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述信用度评估模型的信用度评估变量，通过以下方式确定：

利用逻辑回归算法和/或神经网络算法，确定所述信用度评估模型的信用度评估变量。

11.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述评估模块，具体用于：

确定信用度等级阈值；

将所述用户的信用度评分与信用度等级阈值相对比，确定所述用户所属的信用度等级；

根据所述用户所属的信用度等级，确定是否通过所述申请请求。

12.如权利要求7至11任一项所述的装置，其特征在于，所述用户的申请请求还包括所述用户的第一用户基本信息；

所述读取模块，还用于读取所述用户的终端上的金融短信，获取与所述用户的第一用户基本信息对应的第二用户基本信息；

所述评估模块，还用于将所述第一用户基本信息与所述第二用户基本对比，确定所述第一用户基本信息的内容与所述第二用户基本信息的内容是否相符；

若是，则执行所述读取模块获取所述用户的金融信息；否则，拒绝所述用户的申请请求。