CN110134948A - 一种基于文本数据的金融风险控制方法、装置和电子设备 - Google Patents

一种基于文本数据的金融风险控制方法、装置和电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于文本数据的金融风险控制方法、装置和电子设备，所述方法包括如下步骤：获取用户金融数据，以及与用户相关联的文本数据，所述金融数据包括用户属性信息和逾期信息；对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量；建立文本评分模型，将所述用户属性信息及与其相关联的词向量作为输入值，将逾期信息作为输出值，训练该文本评分模型；将新用户的用户属性信息和词向量输入所述文本评分模型，计算该新用户的文本评分；根据所述文本评分确定该新用户的金融风险。该金融风险控制方法准确、高效地进行对金融申请人进行信用评估，金融风险评估准确。

Description

一种基于文本数据的金融风险控制方法、装置和电子设备
技术领域
本发明涉及金融信用服务领域，具体涉及一种基于短信的基于文本数据的金融风险控制方法及装置。
背景技术
现有个人贷款或授信决策，需要先对客户进行评级，然后测算贷款或授信额度。目前常见的是通过授信模型来构建个人授信评分卡，基于从银行等机构获取的信息，对用户的个人信用评价，根据用户的个人信用评价确定贷款额度。
现有的金融评分模型对金融申请人进行评分，目前常见的是仅仅从征信数据库中获得关联人的征信数据,根据获得关联人的征信数据来量化借贷申请人的总体信用可靠度。
当前的模型训练方法不能准确、高效地进行对金融申请人进行信用评估，导致金融风险评估不准确。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是个人贷款或授信决策中个人信用评价全面的，不能精准的定位客户的问题。
为解决上述技术问题，本发明的第一方面提出一种基于文本数据的金融风险控制方法，包括如下步骤：
获取用户金融数据，以及与用户相关联的文本数据，所述金融数据包括用户属性信息和逾期信息；
对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量；
建立文本评分模型，将所述用户属性信息及与其相关联的词向量作为输入值，将逾期信息作为输出值，训练该文本评分模型；
将新用户的用户属性信息和词向量输入所述文本评分模型，计算该新用户的文本评分；
根据所述文本评分确定该新用户的金融风险。
可选地，所述文本数据来自用户发送的短信。
可选地，所述文本数据来自用户在APP上输入的文本。
可选地，对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量的步骤包括：根据词语之间的语意相似度将词语拟合成数值向量。
可选地，所述文本评分模型构建由多个词向量构成用户词向量矩阵，并将该多个词向量构成的词向量矩阵与语料库中预设的词向量矩阵进行比较，根据比较结果计算所述文本评分。
可选地，所述比较步骤包括：计算词向量矩阵之间的相似度。
可选地，根据所述文本评分确定该新用户的金融风险的步骤包括：
可选地，将所述文本评分作为一个金融风险控制模型的特征值，训练该金融风险控制模型，并由该金融风险控制模型计算新用户的金融风险评分。
可选地，对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量具体包括：
对所述文本数据进行切词处理。
可选地，所述对所述文本数据进行切词处理之前还包括：
对所述用户相关联的文本数据进行清洗的步骤，该清洗步骤包括：去除所述用户相关联的文本数据中的标点符号、英文字符、数字字符的至少一种。
可选地，所述对所述文本数据进行切词处理之前还包括：
对所述用户相关联的文本数据进行拼接处理。
可选地，所述对所述文本数据进行切词处理之前还包括：
按照预设字符长度对所述用户相关联的文本数据进行截断处理。
依据本发明的另一个方面，提供了一种基于文本数据的金融风险控制装置，包括：
金融数据获取模块，用于获取用户金融数据，以及与用户相关联的文本数据，所述金融数据包括用户属性信息和逾期信息；
文本数据处理模块，用于对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量；
文本评分模型建立模块，用于建立文本评分模型，将所述用户属性信息及与其相关联的词向量作为输入值，将逾期信息作为输出值，训练该文本评分模型；
文本评分计算模块，用于将新用户的用户属性信息和词向量输入所述文本评分模型，计算该新用户的文本评分；
金融风险确定模块，用于根据所述文本评分确定该新用户的金融风险。
可选地，所述文本数据来自用户发送的短信。
可选地，所述文本数据来自用户在APP上输入的文本。
可选地，所述文本数据处理模块具体用于对根据词语之间的语意相似度将词语拟合成数值向量。
可选地，所述文本评分模型构建由多个词向量构成用户词向量矩阵，并将该多个词向量构成的词向量矩阵与语料库中预设的词向量矩阵进行比较，根据比较结果计算所述文本评分。
可选地，所述文本评分模型具体用于计算词向量矩阵之间的相似度。
可选地，所述金融风险确定模块具体用于将所述文本评分作为一个金融风险控制模型的特征值，训练该金融风险控制模型，并由该金融风险控制模型计算新用户的金融风险评分。
可选地，所述文本数据处理模块具体用于对所述文本数据进行切词处理。
可选地，所述文本数据处理模块还用于对所述文本数据进行切词处理之前对所述用户相关联的文本数据进行清洗，该清洗步骤包括：去除所述用户相关联的文本数据中的标点符号、英文字符、数字字符的至少一种。
可选地，所述文本数据处理模块还用于对所述文本数据进行切词处理之前对所述用户相关联的文本数据进行拼接处理。
可选地，所述文本数据处理模块还用于对所述文本数据进行切词处理之前按照预设字符长度对所述用户相关联的文本数据进行截断处理。
本发明的第三方面提供了一种电子设备，其中，该电子设备包括：
处理器；以及，
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行所述的基于文本数据的金融风险控制方法。
本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现所述的基于文本数据的金融风险控制方法。
本发明提供一种基于文本数据的金融风险控制方法，通过获取用户金融数据以及与用户相关联的文本数据，对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量，将新用户的用户属性信息和词向量输入所述文本评分模型，计算该新用户的文本评分，根据所述文本评分确定该新用户的金融风险。该金融风险控制方法准确、高效地进行对金融申请人进行信用评估，金融风险评估准确。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1是本发明基于文本数据的金融风险控制方法的流程示意图；
图2是本发明提供的基于文本数据的金融风险控制装置架构示意图；
图3是根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图；
图4是根据本发明一个实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1是本发明基于文本数据的金融风险控制方法的流程示意图。如图1所示，本发明的方法具有如下步骤：
S1、获取用户金融数据，以及与用户相关联的文本数据，所述金融数据包括用户属性信息和逾期信息。在优选实施方式中，所述文本数据来自用户在APP上输入的文本。在更优选实施方式中，所述文本数据来自用户发送的短信。
S2、对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量。在优选实施方式中，对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量的步骤包括：根据词语之间的语意相似度将词语拟合成数值向量。比如一个词向量[0.1,0.2,….0.5]。在优选实施方式中，对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量具体包括：对所述文本数据进行切词处理。在优选实施方式中，所述对所述文本数据进行切词处理之前还包括：对所述用户相关联的文本数据进行清洗的步骤，该清洗步骤包括：去除所述用户相关联的文本数据中的标点符号、英文字符、数字字符的至少一种。例如数字替换为一个统一符号，比如@，字母替换为’#’，删除标点。在优选实施方式中，所述对所述文本数据进行切词处理之前还包括：对所述用户相关联的文本数据进行拼接处理。在优选实施方式中，所述对所述文本数据进行切词处理之前还包括：按照预设字符长度对所述用户相关联的文本数据进行截断处理，例如上限为1000个字。
S3、建立文本评分模型，将所述用户属性信息及与其相关联的词向量作为输入值，将逾期信息作为输出值，训练该文本评分模型。在优选实施方式中，所述文本评分模型构建由多个词向量构成用户词向量矩阵，并将该多个词向量构成的词向量矩阵与语料库中预设的词向量矩阵进行比较，根据比较结果计算所述文本评分。在优选实施方式中，所述比较步骤包括：计算词向量矩阵之间的相似度。比如词向量“一、1、壹”在空间中是比较接近的。
S4、将新用户的用户属性信息和词向量输入所述文本评分模型，计算该新用户的文本评分。
S5、根据所述文本评分确定该新用户的金融风险。在优选实施方式中，根据所述文本评分确定该新用户的金融风险的步骤包括：在优选实施方式中，将所述文本评分作为一个金融风险控制模型的特征值，训练该金融风险控制模型，并由该金融风险控制模型计算新用户的金融风险评分。
本发明提供一种基于文本数据的金融风险控制方法，通过获取用户金融数据以及与用户相关联的文本数据，对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量，将新用户的用户属性信息和词向量输入所述文本评分模型，计算该新用户的文本评分，根据所述文本评分确定该新用户的金融风险。该金融风险控制方法准确、高效地进行对金融申请人进行信用评估，金融风险评估准确。
本发明提供一种基于文本数据的金融风险控制方法，除了从征信数据库中获得关联人的征信数据之外,还根据获得用户相关联的文本数据来量化借贷申请人的总体信用可靠度。图2是本发明提供的基于文本数据的金融风险控制装置架构示意图。如图2所示，包括：
金融数据获取模块201，用于获取用户金融数据，以及与用户相关联的文本数据，所述金融数据包括用户属性信息和逾期信息；
文本数据处理模块202，用于对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量。在优选实施方式中，所述文本数据来自用户发送的短信。在更优选实施方式中，所述文本数据来自用户在APP上输入的文本。在优选实施方式中，所述文本数据处理模块202具体用于对根据词语之间的语意相似度将词语拟合成数值向量。比如一个词向量[0.1,0.2,….0.5]。在优选实施方式中，所述文本数据处理模块具体用于对所述文本数据进行切词处理。
在优选实施方式中，所述文本数据处理模块还用于对所述文本数据进行切词处理之前对所述用户相关联的文本数据进行清洗，该清洗步骤包括：去除所述用户相关联的文本数据中的标点符号、英文字符、数字字符的至少一种。例如数字替换为一个统一符号，比如@，字母替换为’#’，删除标点。
在优选实施方式中，所述文本数据处理模块还用于对所述文本数据进行切词处理之前对所述用户相关联的文本数据进行拼接处理。
在优选实施方式中，所述文本数据处理模块还用于对所述文本数据进行切词处理之前按照预设字符长度对所述用户相关联的文本数据进行截断处理，例如预设字符长度为1000个字。
文本评分模型建立模块203，用于建立文本评分模型，将所述用户属性信息及与其相关联的词向量作为输入值，将逾期信息作为输出值，训练该文本评分模型。在优选实施方式中，所述文本评分模型具体用于计算词向量矩阵之间的相似度。在优选实施方式中，所述文本评分模型构建由多个词向量构成用户词向量矩阵，并将该多个词向量构成的词向量矩阵与语料库中预设的词向量矩阵进行比较，根据比较结果计算所述文本评分,文本评分准确度更高。
文本评分计算模块204，用于将新用户的用户属性信息和词向量输入所述文本评分模型，计算该新用户的文本评分；
金融风险确定模块205，用于根据所述文本评分确定该新用户的金融风险。在优选实施方式中，所述金融风险确定模块具体用于将所述文本评分作为一个金融风险控制模型的特征值，训练该金融风险控制模型，并由该金融风险控制模型计算新用户的金融风险评分。

Claims (10)

1.一种基于文本数据的金融风险控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取用户金融数据，以及与用户相关联的文本数据，所述金融数据包括用户属性信息和逾期信息；
对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量；
建立文本评分模型，将所述用户属性信息及与其相关联的词向量作为输入值，将逾期信息作为输出值，训练该文本评分模型；
将新用户的用户属性信息和词向量输入所述文本评分模型，计算该新用户的文本评分；
根据所述文本评分确定该新用户的金融风险。
2.如权利要求1所述的基于文本数据的金融风险控制方法，其特征在于：所述文本数据来自用户发送的短信。
3.如权利要求1所述的基于文本数据的金融风险控制方法，其特征在于：所述文本数据来自用户在APP上输入的文本。
4.如权利要求1所述的基于文本数据的金融风险控制方法，其特征在于：对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量的步骤包括：根据词语之间的语意相似度将词语拟合成数值向量。
5.一种基于文本数据的金融风险控制装置，其特征在于，包括：
金融数据获取模块，用于获取用户金融数据，以及与用户相关联的文本数据，所述金融数据包括用户属性信息和逾期信息；
文本数据处理模块，用于对所述文本数据进行处理，获得与用户金融数据关联的词向量；
文本评分模型建立模块，用于建立文本评分模型，将所述用户属性信息及与其相关联的词向量作为输入值，将逾期信息作为输出值，训练该文本评分模型；
文本评分计算模块，用于将新用户的用户属性信息和词向量输入所述文本评分模型，计算该新用户的文本评分；
金融风险确定模块，用于根据所述文本评分确定该新用户的金融风险。
6.如权利要求5所述的基于文本数据的金融风险控制装置，其特征在于：所述文本数据来自用户发送的短信。
7.如权利要求5所述的基于文本数据的金融风险控制装置，其特征在于：所述文本数据来自用户在APP上输入的文本。
8.如权利要求5所述的基于文本数据的金融风险控制装置，其特征在于：所述文本数据处理模块具体用于对根据词语之间的语意相似度将词语拟合成数值向量。
9.一种电子设备，其特征在于：其中，该电子设备包括：
处理器；以及，
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1～4中任一项所述的基于文本数据的金融风险控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现权利要求1～4中任一项所述的基于文本数据的金融风险控制方法。
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