CN107688997A - 一种基于通话记录实现微贷用户风险评分的算法 - Google Patents

一种基于通话记录实现微贷用户风险评分的算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于通话记录实现微贷用户风险评分的算法。它具体包括如下步骤：对在平台上贷过款的用户进行打标签，如果正常还款就设置标签为1，如果逾期还款就设置标签为0；数据预处理，读取所有通话数据：读取有标签记录的用户数据，以及每条详细通话记录，删除干扰通讯数据；对和有标签用户有联系的朋友进行打分：遍历查询所有标签用户的每个联系人，对每个联系人分别进行打分，构建基于社交的风险评分网络；待评分数据预处理：对待预测用户A的通话详细记录进行预处理；对待预测用户打分：查询待预测用户A的所有通讯联系的联系人的风险评分，计算用户的风险评分值。本发明的有益效果是：评分具有很强的可靠性；能够识别团队欺诈。

Description

一种基于通话记录实现微贷用户风险评分的算法
技术领域
本发明涉及互联网金融微额贷款、现金贷款平台的风险控制相关技术领域，尤其是指一种基于通话记录实现微贷用户风险评分的算法。
背景技术
互联网金融微额贷款平台有别于传统的银行贷款，微额贷款的特点是金额小而分散，数量众多，天然符合大数原理，往往采用信用贷款的形式，无任何抵押物。如何提高信贷资产的质量，有效的防范金融风险，成了微额贷款平台的核心问题之一。
微额贷款业务的目标客户一般是急需短期拆借的中低收入人群，贷款金额一般在500-5000间，用来满足他们微额信贷的消费需求。多数的微额贷款用户无法通过央行的征信记录进行有效区分，传统银行信用评分机制无法适用微额贷款平台。相对于其它传统的借贷模式，微额贷款的风控更加重视借款人的还款意愿而不是还款能力，适度的逾期不会影响平台的运营，反而可以有效的增加收入。
现在，越来越多的微额贷款平台尝试通过建立大数据风控模型来控制风险，一方面是通过对客户进行画像，并分类，从而降低坏帐率。另一方面也可以对不同风险的客户推出差异化的风险定价。目前来看，总体上来说反欺诈是微额贷款的重要任务，欺诈行为总体上有中介代办、团伙作案、机器行为、账户盗用、身份冒用和串联交易等。针对这些欺诈行为，常用的反欺诈规则包括黑名单、勾稽比对、交叉检验。黑名单往往存在覆盖群体较小的问题，勾稽比对经常受到信息复杂程度的限制，部分信息难量化。交叉检验则存在信息不容易匹配等问题。
发明内容
本发明是为了克服现有技术中存在上述的不足，提供了一种评分可靠性高的基于通话记录实现微贷用户风险评分的算法。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于通话记录实现微贷用户风险评分的算法，具体包括如下步骤：
(1)初始化，对在平台上贷过款的用户进行打标签，如果正常还款就设置标签为1，如果逾期还款就设置标签为0；
(2)数据预处理，读取所有通话数据：读取有标签记录的用户数据，以及每条详细通话记录，删除干扰通讯数据；
(3)对和有标签用户有联系的朋友进行打分：遍历查询所有标签用户的每个联系人，对每个联系人分别进行打分，构建基于社交的风险评分网络；
(4)待评分数据预处理：对待预测用户A的通话详细记录进行预处理；
(5)对待预测用户打分：查询待预测用户A的所有通讯联系的联系人的风险评分，计算用户的风险评分值。
本方法基于用户通讯记录来构建用户通讯社交网，再依据所构建出来的社交网络和标签数据，对社交网络中的每个用户进行打分，打分规则利用了数学统计方法。当新用户来申请贷款时，则通过在已构建好的社交网中查询和他有通话联系的朋友的风险评分值，再做平均处理，从而达到给此用户间接打分的目的。随着有标签数据的积累，定期更新完善通讯社交网络，社交网络的风险评分值也会越来越可靠。本方法主要思想是互相有紧密联系的人之间有较高置信度可认为存在类似的信用特征，即如果张三90％的朋友都是信用良好的人，那就有90％的把握认为张三也是个信用良好的人。
本方法通过以上步骤的分析，利用了历史的有标签数据，提出了一种新的对贷款新用户的评分方法，极大程度上提升了欺诈用户识别的速度和确认率，在以下几个方面解决了原来传统反欺诈方式无法解决的困难：
(1)本方法提出了间接打分的方法，解决由于单一平台数据量不够而无法直接对用户有效打分的方法。
(2)本方法的评分基于统计数据获得，使得评分具有很强的可靠性。
(3)本方法通过标签数据，把弱特征加强为了强特征，改变了传统微额贷款平台用户评价特征中缺乏强特征变量的尴尬局面。
(4)本方法对识别团队欺诈具有非常明显的效果。
作为优选，在步骤(2)中，将通话时间小于10秒的联系记录进行删除，删除干扰通讯数据，剔除骚扰电话。
作为优选，在步骤(3)中，具体打分方法如下：
(a)判断每个联系人是否在本平台贷过款，若贷过款，则计算该联系人的风险值Risk(i)，如果正常还款则该联系人的风险值Risk(i)为1，如果逾期还款则该联系人的风险值Risk(i)为0，即Risk(i)＝该联系人B(i)的实际贷款结果，评分结束，进入到步骤(3)中；若没有贷过款，则进入到步骤(b)中；
(b)若该联系人没有在本平台贷过款，则在本平台的通讯记录库中查询与联系人B(i)有过联系的所有有标签用户，假设一共有m个联系人，将其标记为C1，C2，...，Cm；
(c)计算这m个联系人中，每个联系人的风险值Risk(j)，如果正常还款则该联系人的风险值Risk(j)为1，如果逾期还款则该联系人的风险值Risk(j)为0，即Risk(j)＝该联系人C(j)的实际贷款结果；
(d)计算m个联系人的总风险值，即
(e)计算在本平台贷过款的用户和联系人B(i)发生过联系的总人数Count(B)＝m；
(f)计算联系人B(i)的风险值Risk(i)＝SumRisk(i)/Count(B)，评分结束，进入到步骤(3)中。
作为优选，在步骤(b)中，在本平台的通讯记录库中查询与联系人B(i)有过联系的所有有标签用户，其中不包括待预测用户A。
作为优选，在步骤(4)中，所述预处理的方式与步骤(2)中数据预处理的方式一致。
作为优选，在步骤(5)中，计算用户的风险评分值具体方法如下：
(i)查询该待预测用户A的所有通讯联系人的风险评分Risk值，假设一共有n个联系人，将其标记为B1，B2，...，Bn；
(ii)计算待预测用户A的通讯录中共有多少个有风险值的联系人Count；
(iii)计算待预测用户A的风险值
本发明的有益效果是：(1)本方法提出了间接打分的方法，解决由于单一平台数据量不够而无法直接对用户有效打分的算法；(2)本方法的评分基于统计数据获得，使的评分具有很强的可靠性；(3)本方法通过标签数据，把弱特征加强为了强特征，改变了传统微额贷款平台用户评价特征中缺乏强特征变量的尴尬局面；(4)本方法对识别团队欺诈具有非常明显的效果。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。
如图1所述的实施例中，一种基于通话记录实现微贷用户风险评分的算法，具体包括如下步骤：
(1)初始化，对在平台上贷过款的用户进行打标签，如果正常还款就设置标签为1，如果逾期还款就设置标签为0。
(2)数据预处理，读取所有通话数据：读取有标签记录的用户数据，以及每条详细通话记录，删除干扰通讯数据；其中：将通话时间小于10秒的联系记录进行删除，删除干扰通讯数据，剔除骚扰电话，如房产中介、快递、外卖等。
(3)对和有标签用户有联系的朋友进行打分：遍历查询所有标签用户的每个联系人，对每个联系人分别进行打分，构建基于社交的风险评分网络；
具体打分方法如下：
(a)判断每个联系人是否在本平台贷过款，若贷过款，则计算该联系人的风险值Risk(i)，如果正常还款则该联系人的风险值Risk(i)为1，如果逾期还款则该联系人的风险值Risk(i)为0，即Risk(i)＝该联系人B(i)的实际贷款结果，评分结束，进入到步骤(3)中；若没有贷过款，则进入到步骤(b)中；
(b)若该联系人没有在本平台贷过款，则在本平台的通讯记录库中查询与联系人B(i)有过联系的所有有标签用户，其中不包括待预测用户A，假设一共有m个联系人，将其标记为C1，C2，...，Cm；
(c)计算这m个联系人中，每个联系人的风险值Risk(j)，如果正常还款则该联系人的风险值Risk(j)为1，如果逾期还款则该联系人的风险值Risk(j)为0，即Risk(j)＝该联系人C(j)的实际贷款结果；
(d)计算m个联系人的总风险值，即
(e)计算在本平台贷过款的用户和联系人B(i)发生过联系的总人数Count(B)＝m：
(f)计算联系人B(i)的风险值Risk(i)＝SumRisk(i)/Count(B)，评分结束，进入到步骤(3)中。
(4)待评分数据预处理：对待预测用户A的通话详细记录进行预处理；其中：预处理的方式与步骤(2)中数据预处理的方式一致，删除通话时间小于10秒钟的数据。
(5)对待预测用户打分：查询待预测用户A的所有通讯联系的联系人的风险评分，计算用户的风险评分值；
具体方法如下：
(i)查询该待预测用户A的所有通讯联系人的风险评分Risk值，假设一共有n个联系人，将其标记为B1，B2，...，Bn；
(ii)计算待预测用户A的通讯录中共有多少个有风险值的联系人Count；
(iii)计算待预测用户A的风险值
本方法基于用户通讯记录来构建用户通讯社交网，再依据所构建出来的社交网络和标签数据，对社交网络中的每个用户进行打分，打分规则利用了数学统计方法。当新用户来申请贷款时，则通过在已构建好的社交网中查询和他有通话联系的朋友的风险评分值，再做平均处理，从而达到给此用户间接打分的目的。随着有标签数据的积累，定期更新完善通讯社交网络，社交网络的风险评分值也会越来越可靠。本方法主要思想是互相有紧密联系的人之间有较高置信度可认为存在类似的信用特征，即如果张三90％的朋友都是信用良好的人，那就有90％的把握认为张三也是个信用良好的人。
本方法通过以上步骤的分析，利用了历史的有标签数据，提出了一种新的对贷款新用户的评分方法，极大程度上提升了欺诈用户识别的速度和确认率，在以下几个方面解决了原来传统反欺诈方式无法解决的困难：
(1)本方法提出了间接打分的方法，解决由于单一平台数据量不够而无法直接对用户有效打分的方法。
(2)本方法的评分基于统计数据获得，使得评分具有很强的可靠性。
(3)本方法通过标签数据，把弱特征加强为了强特征，改变了传统微额贷款平台用户评价特征中缺乏强特征变量的尴尬局面。
(4)本方法对识别团队欺诈具有非常明显的效果。

Claims (6)

1.一种基于通话记录实现微贷用户风险评分的算法，其特征是，具体包括如下步骤：
(1)初始化，对在平台上贷过款的用户进行打标签，如果正常还款就设置标签为1，如果逾期还款就设置标签为0；
(2)数据预处理，读取所有通话数据：读取有标签记录的用户数据，以及每条详细通话记录，删除干扰通讯数据；
(3)对和有标签用户有联系的朋友进行打分：遍历查询所有标签用户的每个联系人，对每个联系人分别进行打分，构建基于社交的风险评分网络；
(4)待评分数据预处理：对待预测用户A的通话详细记录进行预处理；
(5)对待预测用户打分：查询待预测用户A的所有通讯联系的联系人的风险评分，计算用户的风险评分值。
2.根据权利要求1所述的一种基于通话记录实现微贷用户风险评分的算法，其特征是，在步骤(2)中，将通话时间小于10秒的联系记录进行删除，删除干扰通讯数据，剔除骚扰电话。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于通话记录实现微贷用户风险评分的算法，其特征是，在步骤(3)中，具体打分方法如下：
(a)判断每个联系人是否在本平台贷过款，若贷过款，则计算该联系人的风险值Risk(i)，如果正常还款则该联系人的风险值Risk(i)为1，如果逾期还款则该联系人的风险值Risk(i)为0，即Risk(i)＝该联系人B(i)的实际贷款结果，评分结束，进入到步骤(3)中；若没有贷过款，则进入到步骤(b)中；
(b)若该联系人没有在本平台贷过款，则在本平台的通讯记录库中查询与联系人B(i)有过联系的所有有标签用户，假设一共有m个联系人，将其标记为C1，C2，...，Cm；
(c)计算这m个联系人中，每个联系人的风险值Risk(j)，如果正常还款则该联系人的风险值Risk(j)为1，如果逾期还款则该联系人的风险值Risk(j)为0，即Risk(j)＝该联系人C(j)的实际贷款结果；
(d)计算m个联系人的总风险值，即
(e)计算在本平台贷过款的用户和联系人B(i)发生过联系的总人数Count(B)＝m；
(f)计算联系人B(i)的风险值Risk(i)＝SumRisk(i)/Count(B)，评分结束，进入到步骤(3)中。
4.根据权利要求3所述的一种基于通话记录实现微贷用户风险评分的算法，其特征是，在步骤(b)中，在本平台的通讯记录库中查询与联系人B(i)有过联系的所有有标签用户，其中不包括待预测用户A。
5.根据权利要求1所述的一种基于通话记录实现微贷用户风险评分的算法，其特征是，在步骤(4)中，所述预处理的方式与步骤(2)中数据预处理的方式一致。
6.根据权利要求1所述的一种基于通话记录实现微贷用户风险评分的算法，其特征是，在步骤(5)中，计算用户的风险评分值具体方法如下：
(i)查询该待预测用户A的所有通讯联系人的风险评分Risk值，假设一共有n个联系人，将其标记为B1，B2，...，Bn；
(ii)计算待预测用户A的通讯录中共有多少个有风险值的联系人Count；
(iii)计算待预测用户A的风险值
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