CN111369345A - 云计算区块链的大数据信贷用户信用评估方法及系统 - Google Patents

云计算区块链的大数据信贷用户信用评估方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种云计算区块链的大数据信贷用户信用评估方法及系统，所述方法包括:客户端获得信贷者的历史信贷记录；从所述信贷者的历史信贷记录获得信贷者的历史信贷应还款次数；获得历史信贷应还款次数中信贷者的逾期还款次数；若逾期还款次数小于或者等于第一定值，确定信贷者的信用指数为所述历史信贷应还款次数与所述逾期还款次数之商；从公共账本中获得区块链的每个节点给所述信用指数匹配的节点信贷额度，将所述节点信贷额度和信用指数发送至云计算终端；云计算终端基于所述节点信贷额度对所述信用指数进行优化，得到安全信用指数。获得的安全信用指数能够准确表反映信贷者守约概率大小，得到的安全信用指数是可靠的。

Description

云计算区块链的大数据信贷用户信用评估方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机金融技术领域，具体而言，涉及一种云计算区块链的大数据信贷用户信用评估方法及系统。
背景技术
现有技术中，银行给用户审批贷款金额，是通过查看用户的历史还款记录来配备放款金额，如果用户历史还款记录中有未按时还款的记录，给该用户审批的款项和金额就会有很大的限制，或者直接舍弃给该用户放贷的利益。现实生活中，有些用户还款记录中存在未按时还款的记录，但是，并非代表该用户没有还款能力。所以，仅仅按照用户的未按时还款记录来作为银行与该用户的信贷交易的审判标准，会损失这类用户的信贷交易带来的利益，降低银行的运营收益。
因此，一种高效、准确、能够降低银行运营风险的用户信用评估方法为人们所需。
发明内容
本发明的目的在于提供一种云计算区块链的大数据信贷用户信用评估方法及系统，用以解决现有技术中存在的上述问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种云计算区块链的大数据信贷用户信用评估方法，包括:
客户端获得信贷者的历史信贷记录；从所述信贷者的历史信贷记录获得信贷者的历史信贷应还款次数；获得历史信贷应还款次数中信贷者的逾期还款次数；若逾期还款次数小于或者等于第一定值，确定信贷者的信用指数为所述历史信贷应还款次数与所述逾期还款次数之商；从公共账本中获得区块链的每个节点给所述信用指数匹配的节点信贷额度，将所述节点信贷额度和信用指数发送至云计算终端；其中，信贷者的历史信贷记录存储在区块链中，区块链包括多个节点，每个节点的用户是不同的银行，客户端是区块链中的节点；信贷者的历史信贷记录存储在区块链的公共账本中；所述信用指数表示信贷者的违约概率；
云计算终端基于所述节点信贷额度对所述信用指数进行优化，得到安全信用指数。
可选的，所述云计算终端基于所述节点信贷额度对所述信用指数进行优化，得到安全信用指数，包括：
获得所述节点信贷额度的方差；
按照公式(1)确定安全信用指数：
Figure BDA0002403602720000021
其中，P表示安全信用指数，p表示信用指数，δ表示所述节点信贷额度的方差， e表示自然底数。
可选的，所述方法还包括：
若逾期还款次数大于第一定值，客户端从区块链中获得所述信贷者的历史打款时间；获得所述历史打款时间的方差；
若所述历史打款时间的方差等于零，客户端获得所述历史打款时间的平均值，获得所述平均值与预设还款时间的第一差值，按照下述公式(2)根据所述第一差值确定所述信贷者的信用指数：
Figure BDA0002403602720000022
其中，p表示信用指数，d1表示第一差值，N表示逾期还款次数，M表示历史信贷应还款次数之商。
可选的，所述方法还包括：
若所述历史打款时间的方差大于零，客户端获得所述信贷者所持有的银行卡的入账总额和出账总额；计算所述入账总额减去出账总额以及每月还款额度，得到剩余资产数量；判断所述信贷者在当前时刻是否存在逾期款项；
若所述信贷者在当前时刻存在逾期款项，客户端获得当前时刻与预设还款时间的第二差值，若所述第二差值大于所述第一差值，基于所述第一差值和所述第二差值获得确定信贷者的信用指数。
可选的，所述基于所述第一差值和所述第二差值获得确定信贷者的信用指数, 包括：
确定信贷者的信用指数为所述历史信贷应还款次数与所述逾期还款次数之商，与所述第一差值与所述第二差值之商的乘积。
第二方面，本发明实施例提供了一种云计算区块链的大数据信贷用户信用评估系统，所述系统包括客户端、云计算终端，所述客户端与云计算终端连接，客户端是区块链中的节点，客户端的用户是银行；
客户端用于，获得信贷者的历史信贷记录；从所述信贷者的历史信贷记录获得信贷者的历史信贷应还款次数；获得历史信贷应还款次数中信贷者的逾期还款次数；若逾期还款次数小于或者等于第一定值，确定信贷者的信用指数为所述历史信贷应还款次数与所述逾期还款次数之商；从公共账本中获得区块链的每个节点给所述信用指数匹配的节点信贷额度，将所述节点信贷额度和信用指数发送至云计算终端；其中，信贷者的历史信贷记录存储在区块链中，区块链包括多个节点，每个节点的用户是不同的银行，客户端是区块链中的节点；信贷者的历史信贷记录存储在区块链的公共账本中；所述信用指数表示信贷者的违约概率；
云计算终端用于，基于所述节点信贷额度对所述信用指数进行优化，得到安全信用指数。
可选的，所述云计算终端基于所述节点信贷额度对所述信用指数进行优化，得到安全信用指数，包括：
获得所述节点信贷额度的方差；
按照公式(1)确定安全信用指数：
Figure BDA0002403602720000041
其中，P表示安全信用指数，p表示信用指数，δ表示所述节点信贷额度的方差， e表示自然底数。
可选的，所述客户端还用于：
若逾期还款次数大于第一定值，客户端从区块链中获得所述信贷者的历史打款时间；获得所述历史打款时间的方差；
若所述历史打款时间的方差等于零，客户端获得所述历史打款时间的平均值，获得所述平均值与预设还款时间的第一差值，按照下述公式(2)根据所述第一差值确定所述信贷者的信用指数：
Figure BDA0002403602720000042
其中，p表示信用指数，d1表示第一差值，N表示逾期还款次数，M表示历史信贷应还款次数之商。
可选的，所述客户端还用于：
若所述历史打款时间的方差大于零，客户端获得所述信贷者所持有的银行卡的入账总额和出账总额；计算所述入账总额减去出账总额以及每月还款额度，得到剩余资产数量；判断所述信贷者在当前时刻是否存在逾期款项；
若所述信贷者在当前时刻存在逾期款项，客户端获得当前时刻与预设还款时间的第二差值，若所述第二差值大于所述第一差值，基于所述第一差值和所述第二差值获得确定信贷者的信用指数。
可选的，所述基于所述第一差值和所述第二差值获得确定信贷者的信用指数, 包括：
确定信贷者的信用指数为所述历史信贷应还款次数与所述逾期还款次数之商，与所述第一差值与所述第二差值之商的乘积。
与现有技术相比，本发明实施例达到的有益效果是：
本发明实施例提供了一种云计算区块链的大数据信贷用户信用评估方法及系统，所述方法包括:客户端获得信贷者的历史信贷记录；从所述信贷者的历史信贷记录获得信贷者的历史信贷应还款次数；获得历史信贷应还款次数中信贷者的逾期还款次数；若逾期还款次数小于或者等于第一定值，确定信贷者的信用指数为所述历史信贷应还款次数与所述逾期还款次数之商；从公共账本中获得区块链的每个节点给所述信用指数匹配的节点信贷额度，将所述节点信贷额度和信用指数发送至云计算终端；其中，信贷者的历史信贷记录存储在区块链中，区块链包括多个节点，每个节点的用户是不同的银行，客户端是区块链中的节点；信贷者的历史信贷记录存储在区块链的公共账本中；所述信用指数表示信贷者的违约概率；云计算终端基于所述节点信贷额度对所述信用指数进行优化，得到安全信用指数。通过采用以上方案，高效、准确地获得安全信用指数，安全信用指数能够准确表反映信贷者守约概率大小，得到的安全信用指数是可靠的，银行基于安全信用指数对信贷者的信贷进行判断和决策的结果，对于银行来说是安全的，降低银行运营风险，同时也保证了银行的运营盈利。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种云计算区块链的大数据信贷用户信用评估方法流程图。
图2是本发明实施例提供的一种云计算区块链的大数据信贷用户信用评估系统示意图。
图中标记：云计算区块链的大数据信贷用户信用评估系统200；客户端210；云计算终端220；区块链300；手持终端电子设备400。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明作详细的说明。
本发明实施例提供了一种基于云计算区块链的大数据信贷用户信用评估方法，如图1所示，云计算区块链的大数据信贷用户信用评估方法包括：
S101：客户端获得信贷者的历史信贷记录；从所述信贷者的历史信贷记录获得信贷者的历史信贷应还款次数；获得历史信贷应还款次数中信贷者的逾期还款次数；若逾期还款次数小于或者等于第一定值，确定信贷者的信用指数为所述历史信贷应还款次数与所述逾期还款次数之商；从公共账本中获得区块链的每个节点给所述信用指数匹配的节点信贷额度，将所述节点信贷额度和信用指数发送至云计算终端。
其中，信贷者的历史信贷记录存储在区块链中，区块链包括多个节点，每个节点的用户是不同的银行，客户端是区块链中的节点；信贷者的历史信贷记录存储在区块链的公共账本中；所述信用指数表示信贷者的违约概率；
S102：云计算终端基于所述节点信贷额度对所述信用指数进行优化，得到安全信用指数。
通过采用以上方案，得到的安全信用指数是可靠的，银行基于安全信用指数对信贷者的信贷进行判断和决策的结果，对于银行来说是安全的，同时也保证了银行的运营盈利。
可选的，若逾期还款次数大于第一定值，客户端从区块链中获得所述信贷者的历史打款时间；获得所述历史打款时间的方差；
若所述历史打款时间的方差等于零，客户端获得所述历史打款时间的平均值，获得所述平均值与预设还款时间的第一差值，按照下述公式，根据所述第一差值确定所述信贷者的信用指数：
Figure BDA0002403602720000061
其中，p表示信用指数，d1表示第一差值，N表示逾期还款次数，M表示历史信贷应还款次数之商。
若所述历史打款时间的方差大于零，客户端获得所述信贷者所持有的银行卡的入账总额和出账总额；计算所述入账总额减去出账总额以及每月还款额度，得到剩余资产数量；判断所述信贷者在当前时刻是否存在逾期款项。
若所述信贷者在当前时刻存在逾期款项，客户端获得当前时刻与预设还款时间的第二差值，若所述第二差值大于所述第一差值，基于所述第一差值和所述第二差值获得确定信贷者的信用指数。
其中，基于所述第一差值和所述第二差值获得确定信贷者的信用指数，具体为：确定信贷者的信用指数为所述历史信贷应还款次数与所述逾期还款次数之商，与所述第一差值与所述第二差值之商的乘积。若所述第二差值小于或者等于所述第一差值，确定信贷者的信用指数为所述逾期还款次数与所述历史信贷应还款次数之商，与所述第一差值与所述第二差值之商的乘积。即：
Figure BDA0002403602720000071
其中，d2表示第二差值。
若所述信贷者在当前时刻不存在逾期款项，客户端按照下述公式确定信贷者的信用指数：
Figure BDA0002403602720000072
云计算终端基于所述节点信贷额度对所述信用指数进行优化，得到安全信用指数，具体为：
Figure BDA0002403602720000073
其中，P表示安全信用指数，p表示信用指数，δ表示所述节点信贷额度的方差，e表示自然底数。
作为一种可选的实施例，所述方法还包括：云计算终端从大数据库中获得与所述安全信用指数匹配的多个云端信贷额度，云端信贷额度为区块链的每个节点最终给历史信贷者核批的信贷额度；并计算多个所述信贷额度的第一平均额度，获得多个所述云端信贷额度的第二平均额度；基于第一平均额度和第二平均额度得到给所述信贷者的放贷金额，将所述放贷金额和安全信用指数发送至客户端。
具体的，所述基于第一平均额度和第二平均额度得到给所述信贷者的放贷金额，包括：
按照下述公式，计算得到所述信贷者的放贷金额：
Figure BDA0002403602720000081
其中，R表示放贷金额，R1表示第一平均额度，R2表示第二平均额度。
作为一种可选的实施方式，所述方法还包括：云计算终端从大数据库中获得与所述安全信用指数对应的信贷等级，获得与信贷等级匹配的公众信贷额度；基于公众信贷额度、第一平均额度和第二平均额度得到给所述信贷者的信贷金额，其中，公众信贷额度为公众用户对不同的信贷等级给出的放贷建议金额。
其中，所述基于公众信贷额度、第一平均额度和第二平均额度得到给所述信贷者的信贷金额，包括：
Figure BDA0002403602720000082
其中，R3表示公众信贷额度。
在获得
本发明实施例还提供了一种云计算区块链的大数据信贷用户信用评估系统 200，用于执行上述的云计算区块链的大数据信贷用户信用评估方法，如图2所示，云计算区块链的大数据信贷用户信用评估系统200包括客户端210、云计算终端220，所述客户端210与云计算终端220连接，客户端210是区块链300中的节点，客户端210的用户是银行。区块链300中有多个节点。其中：
客户端210用于，获得信贷者的历史信贷记录；从所述信贷者的历史信贷记录获得信贷者的历史信贷应还款次数；获得历史信贷应还款次数中信贷者的逾期还款次数；若逾期还款次数小于或者等于第一定值，确定信贷者的信用指数为所述历史信贷应还款次数与所述逾期还款次数之商；从公共账本中获得区块链300 的每个节点给所述信用指数匹配的节点信贷额度，将所述节点信贷额度和信用指数发送至云计算终端220；其中，信贷者的历史信贷记录存储在区块链中，区块链包括多个节点，每个节点的用户是不同的银行，客户端210是区块链中的节点；信贷者的历史信贷记录存储在区块链的公共账本中；所述信用指数表示信贷者的违约概率；
云计算终端220用于，基于所述节点信贷额度对所述信用指数进行优化，得到安全信用指数。
所述云计算终端220基于所述节点信贷额度对所述信用指数进行优化，得到安全信用指数，包括：
获得所述节点信贷额度的方差；
按照公式(1)确定安全信用指数：
Figure BDA0002403602720000091
其中，P表示安全信用指数，p表示信用指数，δ表示所述节点信贷额度的方差， e表示自然底数。
所述客户端210还用于：
若逾期还款次数大于第一定值，客户端从区块链中获得所述信贷者的历史打款时间；获得所述历史打款时间的方差；
若所述历史打款时间的方差等于零，客户端获得所述历史打款时间的平均值，获得所述平均值与预设还款时间的第一差值，按照下述公式(2)根据所述第一差值确定所述信贷者的信用指数：
Figure BDA0002403602720000101
其中，p表示信用指数，d1表示第一差值，N表示逾期还款次数，M表示历史信贷应还款次数之商。
所述客户端210还用于：
若所述历史打款时间的方差大于零，客户端获得所述信贷者所持有的银行卡的入账总额和出账总额；计算所述入账总额减去出账总额以及每月还款额度，得到剩余资产数量；判断所述信贷者在当前时刻是否存在逾期款项；
若所述信贷者在当前时刻存在逾期款项，客户端获得当前时刻与预设还款时间的第二差值，若所述第二差值大于所述第一差值，基于所述第一差值和所述第二差值获得确定信贷者的信用指数。
在本发明实施例中，所述云计算终端220还用于基于安全信用指数获得放贷金额，并将所述放贷金额和安全信用指数发送至客户端210。客户端210还用于将放贷金额和安全信用指数发送至信贷者的手持终端电子设备400。
其中，客户端210包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法的步骤。客户端可以是一台PC电脑、笔记本、平板电脑等。其与信贷者的手持终端电子设备通过基于蜂窝的窄带物联网(NarrowBand Internet of Things,NB-IoT)通讯连接。

Claims (10)

1.一种云计算区块链的大数据信贷用户信用评估方法，其特征在于，包括:
客户端获得信贷者的历史信贷记录；从所述信贷者的历史信贷记录获得信贷者的历史信贷应还款次数；获得历史信贷应还款次数中信贷者的逾期还款次数；若逾期还款次数小于或者等于第一定值，确定信贷者的信用指数为所述历史信贷应还款次数与所述逾期还款次数之商；从公共账本中获得区块链的每个节点给所述信用指数匹配的节点信贷额度，将所述节点信贷额度和信用指数发送至云计算终端；其中，信贷者的历史信贷记录存储在区块链中，区块链包括多个节点，每个节点的用户是不同的银行，客户端是区块链中的节点；信贷者的历史信贷记录存储在区块链的公共账本中；所述信用指数表示信贷者的违约概率；
云计算终端基于所述节点信贷额度对所述信用指数进行优化，得到安全信用指数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述云计算终端基于所述节点信贷额度对所述信用指数进行优化，得到安全信用指数，包括：
获得所述节点信贷额度的方差；
按照公式(1)确定安全信用指数：
Figure FDA0002403602710000011
其中，P表示安全信用指数，p表示信用指数，δ表示所述节点信贷额度的方差，e表示自然底数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若逾期还款次数大于第一定值，客户端从区块链中获得所述信贷者的历史打款时间；获得所述历史打款时间的方差；
若所述历史打款时间的方差等于零，客户端获得所述历史打款时间的平均值，获得所述平均值与预设还款时间的第一差值，按照下述公式(2)根据所述第一差值确定所述信贷者的信用指数：
Figure FDA0002403602710000021
其中，p表示信用指数，d1表示第一差值，N表示逾期还款次数，M表示历史信贷应还款次数之商。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述历史打款时间的方差大于零，客户端获得所述信贷者所持有的银行卡的入账总额和出账总额；计算所述入账总额减去出账总额以及每月还款额度，得到剩余资产数量；判断所述信贷者在当前时刻是否存在逾期款项；
若所述信贷者在当前时刻存在逾期款项，客户端获得当前时刻与预设还款时间的第二差值，若所述第二差值大于所述第一差值，基于所述第一差值和所述第二差值获得确定信贷者的信用指数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一差值和所述第二差值获得确定信贷者的信用指数,包括：
确定信贷者的信用指数为所述历史信贷应还款次数与所述逾期还款次数之商，与所述第一差值与所述第二差值之商的乘积。
6.一种云计算区块链的大数据信贷用户信用评估系统，其特征在于，所述系统包括客户端、云计算终端，所述客户端与云计算终端连接，客户端是区块链中的节点，客户端的用户是银行；
客户端用于，获得信贷者的历史信贷记录；从所述信贷者的历史信贷记录获得信贷者的历史信贷应还款次数；获得历史信贷应还款次数中信贷者的逾期还款次数；若逾期还款次数小于或者等于第一定值，确定信贷者的信用指数为所述历史信贷应还款次数与所述逾期还款次数之商；从公共账本中获得区块链的每个节点给所述信用指数匹配的节点信贷额度，将所述节点信贷额度和信用指数发送至云计算终端；其中，信贷者的历史信贷记录存储在区块链中，区块链包括多个节点，每个节点的用户是不同的银行，客户端是区块链中的节点；信贷者的历史信贷记录存储在区块链的公共账本中；所述信用指数表示信贷者的违约概率；
云计算终端用于，基于所述节点信贷额度对所述信用指数进行优化，得到安全信用指数。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述云计算终端基于所述节点信贷额度对所述信用指数进行优化，得到安全信用指数，包括：
获得所述节点信贷额度的方差；
按照公式(1)确定安全信用指数：
Figure FDA0002403602710000031
其中，P表示安全信用指数，p表示信用指数，δ表示所述节点信贷额度的方差，e表示自然底数。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述客户端还用于：
若逾期还款次数大于第一定值，客户端从区块链中获得所述信贷者的历史打款时间；获得所述历史打款时间的方差；
若所述历史打款时间的方差等于零，客户端获得所述历史打款时间的平均值，获得所述平均值与预设还款时间的第一差值，按照下述公式(2)根据所述第一差值确定所述信贷者的信用指数：
Figure FDA0002403602710000032
其中，p表示信用指数，d1表示第一差值，N表示逾期还款次数，M表示历史信贷应还款次数之商。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述客户端还用于：
若所述历史打款时间的方差大于零，客户端获得所述信贷者所持有的银行卡的入账总额和出账总额；计算所述入账总额减去出账总额以及每月还款额度，得到剩余资产数量；判断所述信贷者在当前时刻是否存在逾期款项；
若所述信贷者在当前时刻存在逾期款项，客户端获得当前时刻与预设还款时间的第二差值，若所述第二差值大于所述第一差值，基于所述第一差值和所述第二差值获得确定信贷者的信用指数。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述基于所述第一差值和所述第二差值获得确定信贷者的信用指数,包括：
确定信贷者的信用指数为所述历史信贷应还款次数与所述逾期还款次数之商，与所述第一差值与所述第二差值之商的乘积。
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