授信额度调整方法、装置、电子设备、介质和程序产品与流程

1.本公开涉及人工智能和金融的技术领域，更具体地涉及一种授信额度调整方法、装置、电子设备、介质和程序产品。


背景技术：

2.信贷业务是银行等金融机构的重要业务之一。为了加强信贷业务的风险管理，通常金融机构贷前会基于用户征信测算出一个授信额度的区间。
3.由于信贷产品一般分多期还款，因此从贷款申请成功到贷款结清时的贷中管理是信贷风险管理的重要环节。贷中风险管理涉及授信额度和定价的调整，而将授信额度合理调配，是金融机构风险管理的必要体现。贷中风险管理能够针对在贷客群制定一系列措施，以降低在贷用户风险，提高在贷用户价值。
4.目前，贷中风险管理中通常依赖专家经验的授信额度因子调整策略，因此，授信额度易受专家主观因素的影响，缺少客观性约束的问题。


技术实现要素：

5.鉴于上述问题，本公开提供了提高贷中授信额度管理合理性和可靠性的授信额度调整方法、装置、设备、介质和程序产品。
6.根据本公开的第一个方面，提供了一种授信额度调整方法，包括：定时获取用户贷前数据和贷中数据；其中，贷前数据包括用户贷款前的基本信息，贷中数据包括用户贷款中的行为信息；根据贷前数据和贷中数据，构建用户画像；提取用户画像中多维度的评估指标；其中，评估指标用于表征用户标签化的信息数据；确定与每一个维度对应的主观权重值和客观权重值；其中，主观权重值用于表征经验评价信息，客观权重值用于表征数据计算信息；基于主观权重值和客观权重值，计算用户信用值；根据用户信用值调整用户的授信额度。
7.根据本公开的实施例，确定与每一个维度对应的主观权重值和客观权重值包括：获取每个维度下多个评估指标的主观权重初值；其中主观权重初值用于表征各维度下多个评估指标的经验评价信息；根据主观权重初值，计算每个维度评估指标的平均值，得到各维度的主观权重值；计算每个维度下多个评估指标的初始加权值；根据初始加权值，计算每个维度评估指标的平均值，得到各维度的综合加权值；其中，综合加权值用于表征每个维度数据计算信息；根据综合加权值计算各维度的客观权重值。
8.根据本公开的实施例，根据综合加权值计算各维度的客观权重值包括：将每个维度的综合加权值进行比值换算，得到各维度的客观权重值。
9.根据本公开的实施例，计算每个维度下多个评估指标的初始加权值包括：基于轻量的梯度提升机算法，计算每个维度下多个评估指标的初始加权值。
10.根据本公开的实施例，基于主观权重值和客观权重值，计算用户信用值包括：获取主观的加权比值和客观的加权比值；其中，主观加权比值用于表征产品侧对于主观评价的
占比信息，客观加权比值用于表征产品侧对于客观评价的占比信息；获取用户的主观评价总值和客观评价总值；其中，主观评价总值用于表征经验评价信息，客观评价总值用于表征数据计算信息；根据主观的加权比值、客观的加权比值、主观评价总值和客观评价总值，计算用户信用值。
11.根据本公开的实施例，获取用户的主观评价总值和客观评价总值包括：获取各维度的主观评价分值；其中，主观评价分值用于表征每个维度经验评价信息；确定各维度的主观权重值与对应的主观评价分值的乘积，得到第一值；将多个维度的第一值相加，得到主观评价总值；获取各维度的综合加权值；确定各维度的客观权重值与对应的综合加权值的乘积，得到第二值；将各维度第二值相加，得到客观评价总值。
12.根据本公开的实施例，根据主观的加权比值、客观的加权比值、主观评价总值和客观评价总值，计算用户信用值包括：确定主观的加权比值与用户的主观评价总值的乘积，得到第三值；确定客观的加权比值与用户的客观评价总值的乘积，得到第四值；将第三值与第四值相加，得到用户信用值。
13.根据本公开的实施例，根据用户信用值调整用户的授信额度包括：获取多因子额度策略矩阵；其中，多因子额度策略矩阵用于表征用于风险评价信息；获取用户的尽调数据；其中，尽调结果用于表征金融机构对用户的评价结果信息；基于多因子额度策略矩阵，根据用户信用值和用户的尽调数据，得到用户调整的授信额度。
14.根据本公开的实施例，获取多因子额度策略矩阵包括：配置信用评级信息和用户尽调数据评定信息；根据信用评级信息和用户尽调数据评定信息，得到多因子额度策略矩阵。
15.根据本公开的实施例，基于多因子额度策略矩阵，根据用户信用值和用户的尽调数据，得到用户调整的授信额度包括：根据用户信用值，获取信用评级信息中对应的最高值和最低值；将用户信用值减去最低值，得到第一差值，将最高值减去所述最低值，得到第二差值，将第一差值除以第二差值得到信用评分因子；根据用户信用值和用户的尽调数据，获取多因子额度策略矩阵中对应的最低额度和最高额度，将最高额度减去最低额度，得到第三差值；将信用评分因子乘以第三差值，得到调整额度；将调整额度与基础额度相加，得到用户调整的授信额度。
16.根据本公开的实施例，还包括：将用户调整的授信额度与用户原授信额度对比，进行预警；在用户调整的授信额度相较于用户原授信额度下降的情况下，进行预警提示，在用户调整的授信额度相较于用户原授信额度上升的情况下，可以根据用户请求提高用户的当前授信额度。
17.本公开的第二方面提供了一种授信额度调整装置，包括：获取模块，用于定时获取用户贷前数据和贷中数据；其中，贷前数据包括用户贷款前的基本信息，贷中数据包括用户贷款中的行为信息；用户画像模块，用于根据贷前数据和贷中数据，构建用户画像；提取模块，用于提取用户画像中多维度的评估指标；其中，评估指标用于表征用户标签化的信息数据；确定模块，用于确定与每一个维度对应的主观权重值和客观权重值；其中，主观权重值用于表征经验评价信息，客观权重值用于表征数据计算信息；计算模块，用于基于主观权重值和客观权重值，计算用户信用值；以及调整模块，用于根据用户信用值调整用户的授信额度。
18.本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述授信额度调整方法。
19.本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述授信额度调整方法。
20.本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述授信额度调整方法。
附图说明
21.通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
22.图1示意性示出了根据本公开实施例的授信额度方法、装置、设备、介质和程序产品的应用场景图；
23.图2示意性示出了根据本公开实施例的授信额度调整方法的流程图；
24.图3示意性示出了根据本公开实施例中贷中用户画像的示例图；
25.图4示意性示出了根据本公开实施例中确定每一个维度主观权重值和客观权重值的流程图；
26.图5示意性示出了根据本公开实施例中基于主观权重值和客观权重值计算用户信用值的流程图；
27.图6示意性示出了根据本公开实施例中主观评价总值和客观评价总值计算的流程图；
28.图7示意性示出了根据本公开实施例中根据主观的加权比值、客观的加权比值、主观评价总值和客观评价总值计算用户信用值的流程图；
29.图8示意性示出了根据本公开实施例中根据用户信用值调整用户的授信额度的流程图；
30.图9示意性示出了根据本公开实施例中获取多因子额度策略矩阵的流程图；
31.图10示意性示出了根据本公开实施例中多因子额度策略矩阵的示例图；
32.图11示意性示出了根据本公开实施例中根据多因子额度策略矩阵、用户信用值和用户的尽调数据调整用户的授信额度的流程图；
33.图12示意性示出了根据本公开实施例种对于用户的授信额度预警提示的判断流程图；
34.图13示意性示出了根据本公开实施例中授信额度调整方法的原理图；
35.图14示意性示出了根据本公开实施例的授信额度调整装置的结构框图；以及
36.图15示意性示出了根据本公开实施例的适于实现授信额度调整方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
37.以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细
节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
38.在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
39.在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
40.在使用类似于“a、b和c等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有a、b和c中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、具有a和b、具有a和c、具有b和c、和/或具有a、b、c的系统等)。
41.在本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和应用等处理，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。
42.在本公开的技术方案中，在获取或采集用户个人信息之前，均获取了用户的授权或同意。
43.需要说明的是，本公开授信额度调整方法、装置、设备、介质和程序产品确定的方法和装置可用于金融领域中在授信额度方面的应用，也可用于除金融领域之外的任意领域中在贷款额度方面的应用，本公开对授信额度方法和装置的应用领域不做限定。
44.本公开的实施例提供了一种授信额度调整方法，定时获取用户贷前数据和贷中数据；其中，贷前数据包括用户贷款前的基本信息，贷中数据包括用户贷款中的行为信息；根据贷前数据和贷中数据，构建用户画像；提取用户画像中多维度的评估指标；其中，评估指标用于表征用户标签化的信息数据；确定与每一个维度对应的主观权重值和客观权重值；其中，主观权重值用于表征经验评价信息，客观权重值用于表征数据计算信息；基于主观权重值和客观权重值，计算用户信用值；根据用户信用值调整用户的授信额度。
45.图1示意性示出了根据本公开实施例的授信额度调整方法、装置、设备、介质和程序产品的应用场景图。
46.如图1所示，根据该实施例的应用场景100可以包括第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103、网络104和服务器105。网络104用以在第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
47.用户可以使用第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103上可以安装有各种通讯用户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱用户端、社交平台软件等(仅为示例)。
48.第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式
计算机等等。
49.服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。
50.需要说明的是，本公开实施例所提供的授信额度调整方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的授信额度调整装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的授信额度调整方法也可以由不同于服务器105且能够与第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的授信额度调整装置也可以设置于不同于服务器105且能够与第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。
51.应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
52.以下将基于图1描述的场景，通过图2～图13对公开实施例的授信额度调整方法进行详细描述。
53.图2示意性示出了根据本公开实施例的授信额度调整方法的流程图。
54.如图2所示，该实施例的授信额度调整方法包括操作s210～操作s270。该方法可以适用于计算机设备，该计算机设备可以是上述业务服务器或具有一定数据处理能力的业务终端等，可视情况而定，本公开实施例对该计算机设备的产品类型不做限制。
55.在操作s210，定时获取用户贷前数据和贷中数据；其中，贷前数据包括用户贷款前的基本信息，贷中数据包括用户贷款中的行为信息。
56.其中，授信额度是指商业银行为用户核定的短期授信业务的存量管理指标，一般可分为单笔贷款授信额度、借款企业额度和集团借款企业额度。只要授信余额不超过对应的业务品种指标，无论累计发放金额和发放次数为多少，商业银行业务部门均可快速向用户提供短期授信，即企业可便捷地循环使用银行的短期授信资金，从而满足用户对金融服务快捷性和便利性的要求。
57.在一些实施例中，贷款分为三个阶段：贷款申请阶段，贷款申请成功到贷款结清阶段和贷款结清。贷前即贷款申请阶段，贷前数据可以理解为基于金融机构的各个数据平台和外部的用户信息查询平台等渠道，采集与用户的信贷业务相关联的多类型数据，作为用户对应的贷前信息。例如用户的贷前数据可以为用户的收入、年龄、工作内容和薪资、资产总额及人行征信数据等。贷中即贷款申请成功到贷款结清阶段和贷款结清阶段，贷中数据可以理解为基于金融机构的各个数据平台和外部用户信息查询平台等，采集与用户信贷业务相关联的多类型数据作为用户对应的贷中信息。例如，用户贷中数据可以为收入变化数据、人行征信变化数据、金融产品购买订单数据、产品还款记录数据、未结清还款数据、已还产品逾期记录数据等。
58.在操作s210，获取用户信息：用户收入、年龄、工作内容和薪资、资产总额、收入变化数据、人行征信变化数据、金融产品购买订单数据、产品还款记录数据、未结清还款数据、已还产品逾期记录数据等。
59.在本公开的实施例中，在获取用户的信息之前，可以获得用户的同意或授权。例如，在操作s210之前，可以向用户发出获取用户信息的请求。在用户同意或授权可以获取用户信息的情况下，执行操作s210。
60.在一些实施例中，可以设置定时任务，在预设的时间点向服务器发送对应的采集数据的指令，当服务器接收到该指令时，可以根据预先配置的采集数据的类型，采集相关数据，从而得到不断更新变化的贷前数据和贷中数据，实现对用户授信额度的动态调整，调整方式更加合理。
61.在操作s220，根据贷前数据和贷中数据，构建用户画像。
62.其中，用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性，能代表产品的主要受众和目标群体。在大数据时代背景下，采用用户画像将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
63.在操作s230，提取用户画像中多维度的评估指标；其中，评估指标用于表征用户标签化的信息数据。
64.图3示意性示出了根据本公开实施例中贷中用户画像的示例图。
65.具体地，参照图3，在贷中阶段，提取的多维度评估指标可以为，每个维度下具有多个评估指标。第一维度：贷前变化数据，包括用户年龄、收入等基本信息、手机贷款产品app个数信息、人行征信指标变化信息；第二维度：贷中行为数据，包括产品点击浏览次数信息、产品购买订单记录信息、产品计划还款信息等；第三维度：待检测数据，包括已使用未还款产品记录、当前未结清产品记录信息、用户其他行为数据等；第四维度：还款行为数据，包括：已还款产品记录信息、还款记录信用值、已还产品逾期记录信息等。
66.在操作s240，确定与每一个维度对应的主观权重值和客观权重值；其中，主观权重值用于表征经验评价信息，客观权重值用于表征数据计算信息。
67.在一些实施例中，主观权重值是基于金融机构中专家根据经验对每一个维度的评估指标给出的对应的经验值，客观权重值是金融机构根据用户多维度数据通过模型计算得到的实际值。
68.在操作s250，基于主观权重值和客观权重值，计算用户信用值。
69.其中，用户信用值用于表征用户的信用好坏，用户信用值越高，表明用户的信用越好，用户信用值越低，表明用户的信用越差。金融机构可以根据用户信用值衡量用户还款的能力和给予用户贷款额度多少的信息。
70.在操作s260，根据用户信用值调整用户的授信额度。
71.可以理解的是，由于在上述操作s210中，是定时获取用户贷前数据和贷中数据的，所以用户信用值在贷中阶段是不断发生变化的，因此，用户的授信额度调整也是不断变化的，即本公开实施例的方法是一个对用户授信额度动态调整的方法。
72.在操作s270，将用户调整的授信额度与用户原授信额度对比，进行预警；在用户调整的授信额度相较于用户原授信额度下降的情况下，进行预警提示，在用户调整的授信额
度相较于用户原授信额度上升的情况下，可以根据用户请求提高用户的当前授信额度。
73.在一些实施例中，金融机构可以根据授信额度的变化情况对用户贷款行为进行定时更新和维护。在用户调整的授信额度低于用户贷款获得的额度(即用户原授信额度)的条件下，针对该用户对金融机构进行预警提示，金融机构可以针对该情况，采取降低贷款额度等措施，规避用户潜在的贷中行为风险，降低金融机构短期无法预测的信贷损失。在在用户调整的授信额度高于用户贷款获得的额度(即用户原授信额度)的条件下，表明该用户的信用等级较高，可以给予该客户更到的贷款额度，给出用户更合理的产品方案，有利于留存客户，提升客户的潜在价值。
74.本领域技术人员可以理解，根据本公开实施例的授信额度调整方法采用贷前数据和贷中数据相结合共同构建用户画像，利用多维度的数据对用户信用进行评价，不仅改变了现有的金融机构中客户数据散乱及特征数据利用率不高的问题，也从多个维度尽可能全面地描述客户潜在的行为信息，全方位把控及识别客户风险，提高该方法的可靠性。同时，该方法在主观权重值的基础上，加入了客观权重值，改变了各维度由专家根据经验给出的单一模式，融合主客观评价，平衡主客观评价的优劣性，进一步提升贷中授信额度评定的可靠性。
75.图4示意性示出了根据本公开实施例中确定每一个维度主管权重值和客观权重值的流程图。
76.参照图4，该实施例的确定与每一个维度的评估指标对应的主观权重值和客观权重值包括操作s2410～操作s2450。
77.在操作s2410，获取每个维度下多个评估指标的主观权重初值。
78.例如，以两个维度的数据为例进行说明，得到专家根据经验分别对两个维度下的多个评估指标给出的主观权重初值。将第一个维度下的多个评估指标的主观权重初值分别记为：p
01
，p
02
，p
03
…
pm，将第二个维度下的多个评估指标的主观权重初值分别记为：q
01
，q
02
，q
03
…qn
，其中，m和n为各维度下评估指标个数。
79.在操作s2420，根据主观权重初值，计算每个维度评估指标的平均值，得到各维度的主观权重值。
80.例如，将两个维度的主观权重值分别记为p0和q0。
81.则p0＝(p
01
+p
02
+p
03
…
+pm)/m；q0＝(q
01
+q
02
+q
03
…
+qn)/n；即可得到两个维度的主观权重值。
82.在操作s2430，计算每个维度下多个评估指标的初始加权值。
83.在一些实施例中，基于轻量的梯度提升机(light gradient boosting machine，lightgbm)算法，计算每个维度下多个评估指标的初始加权值。
84.例如，还以上述两个维度的数据为例进行说明，得到基于算法分别对两个维度下的多个评估指标计算的初始加权值。将第一个维度下的多个评估指标的主观权重初值分别记为：s
a01
，s
a02
，s
a03
…sam
，将第二个维度下的多个评估指标的初始加权值分别记为：s
b01
，s
b02
，s
b03
…sbn
，其中，m和n为各维度下评估指标个数。
85.在操作s2440，根据初始加权值，计算每个维度评估指标的平均值，得到各维度的综合加权值。
86.在一些实施例中，将第一个维度的综合加权值记为sa，第二个维度的综合加权值
记为sb，则sa＝(s
a01
+s
a02
+s
a03
…
+s
am
)/m；sb＝(s
b01
+s
b02
+s
b03
…
+s
bn
)/n；即可得到两个维度的主观权重值。
87.在操作s2450，根据综合加权值计算各维度的客观权重值。
88.在一些实施例中，还以上述两个维度的评估特征为例，将第一个维度的客观权重值记为p1，第二个维度的客观权重值记为q1。
89.根据本公开实施例，根据综合加权值计算各维度的客观权重值包括：将每个维度的综合加权值进行比值换算，得到各维度的客观权重值。
90.具体地，计算sa和sb占比，例如，sa＝300，sb＝500，则sa比sb3∶5，则p1为3，q1为5。同理，将第一个维度下的多个评估指标的主观权重初值进行比值换算(s
a01
，s
a02
，s
a03
…sam
)，得到第一维度下多个评估指标的第一指标客观权重值，分别将第一维度下的多个评估指标的第一指标客观权重值记为p
11
，p
12
，p
13
…
p
1m
，将第二维度下的多个评估指标的初始加权值进行比值换算(s
b01
，s
b02
，s
b03
…sbn
)，得到第二维度下多个评估指标的第二指标客观权重值，分别将第二维度下的多个评估指标的第一指标客观权重值记为q
11
，q
12
，q
13
…q1n
。
91.图5示意性示出了根据本公开实施例中基于主观权重值和客观权重值计算用户信用值的流程图。
92.参照图5，该实施例的基于主观权重值和客观权重值，计算用户信用值包括操作s2510～操作s2530。
93.在操作s2510，获取主观的加权比值和客观的加权比值；其中，主观加权比值用于表征产品侧对于主观评价的占比信息，客观加权比值用于表征产品侧对于客观评价的占比信息。
94.在一些实施例中，主观的加权比值和客观的加权比值即金融机构结合产品侧产品业务开展情况得到用户的主观评价总值和客观评价总值在计算中分别的占比情况，将主观的加权比值记为ω1，将客观的加权比值记为ω2。
95.在操作s2520，获取用户的主观评价总值和客观评价总值；其中，主观评价总值用于表征经验评价信息，客观评价总值用于表征数据计算信息。
96.具体地，主观评价总值可以是金融机构基于各个维度专家经验得到的数据进行计算后再加和后的总值；主观评价总值为一个数值，通过这一个数值即可表征专家经验对用户评价信息的最终结果。客观评价总值可以是基于lightgbm算法得到的各维度数据进行计算后再进行加和后的总值；客观评价总值为一个数值，通过这一个数值即可表征lightgbm算法结合对维度数据对用户评价信息的最终结果。
97.在操作s2530，根据主观权重值、客观权重值、主观的加权比值、客观的加权比值、主观评价总值和客观评价总值，计算用户信用值。
98.图6示意性示出了根据本公开实施例中主观评价总值和客观评价总值计算的流程图。
99.参照图6，该实施例的获取用户的主观评价总值和客观评价总值包括操作s2521～操作s2526。
100.在操作s2521，获取各维度的主观评价分值；其中，主观评价分值用于表征每个维度经验评价信息。
101.在一些实施例中，主观评价分值可以是，专家根据经验结合每个维度下的各个指
标的信息，对每个维度进行评价得到主观评价分值。还以上述两个维度的数据为例，例如，将每个维度的主观评价分值分别记为ta和tb。其中，在计算ta和tb时，可以先根据专家经验评价每个维度下各个指标的信息，得到每个指标对应的计算值，第一个维度下多个指标对应的计算值可以分别记为：t
al
、t
a2
、t
a3
…
、t
am
；地位个维度下多个指标对应的计算值可以分别记为：t
b1
、t
b2
、t
b3
…
、t
bn
；贝ta＝(t
a1
+t
a2
+t
a3
…
+t
am
)/m；tb＝(t
b1
+t
b2
+t
b3
…
+t
bn
)/n。
102.在操作s2522，确定各维度的主观权重值与对应的主观评价分值的乘积，得到第一值。
103.在一些实施例中，将第一维度的第一值记为c1，则c1＝p0*ta；将第二维度的第一值记为c2，则c2＝q0*tb。
104.在操作s2523，将多个维度的第一值相加，得到主观评价总值。
105.在一些实施例中，将主观评价总值记为s0，则s0＝c1+c2。
106.在操作s2524，获取各维度的综合加权值。
107.在操作s2525，确定各维度的客观权重值与对应的综合加权值的乘积，得到第二值。
108.在一些实施例中，将第一维度的第二值记为d1，则d1＝p1*sa；将第二维度的第二值记为s2，则d2＝q1*sb。
109.在操作s2526，将各维度第二值相加，得到客观评价总值。
110.在一些实施例中，将主观评价总值记为s1，则s1＝d1+d2。
111.图7示意性示出了根据本公开实施例中根据主观的加权比值、客观的加权比值、主观评价总值和客观评价总值计算用户信用值的流程图。
112.参照图7，该实施例的根据主观的加权比值、客观的加权比值、主观评价总值和客观评价总值，计算用户信用值包括操作s2531～操作s2533。
113.在操作s2531，确定主观的加权比值与用户的主观评价总值的乘积，得到第三值；
114.在操作s2532，确定客观的加权比值与用户的客观评价总值的乘积，得到第四值；
115.在操作s2533，将第三值与第四值相加，得到用户信用值。
116.在一些实施例中，将用户信用值记为s，则s＝ω1*s1+ω2*s2＝ω1*(p0*ta+q0*tb)+ω2*(p1*sa+q1*tb)。
117.图8示意性示出了根据本公开实施例中根据用户信用值调整用户的授信额度的流程图。
118.参照图8，该实施例的根据用户信用值调整用户的授信额度包括操作s2610～操作s2630。
119.在操作s2610，获取多因子额度策略矩阵；其中，多因子额度策略矩阵用于表征用于风险评价信息。
120.在操作s2620，获取用户的尽调数据；其中，尽调结果用于表征金融机构对用户的评价结果信息。
121.在一些实施例中，用户的尽调数据可以是金融机构对用户的资产、负债、工作、收入状况等信息进行的一系列调查后，结合信息内容对用户进行综合评价，得到用户的尽调数据，用户的尽调数据通常只有一个结果。
122.在操作s2630，基于多因子额度策略矩阵，根据用户信用值和用户的尽调数据，得
到用户调整的授信额度。
123.图9示意性示出了根据本公开实施例中获取多因子额度策略矩阵的流程图。
124.参照图9，该实施例的获取多因子额度策略矩阵包括操作s2611～操作s2612。
125.在操作s2611，配置信用评级信息和用户尽调结果评定信息。
126.例如，信用评级信息可以为：将用户信用值进行百分制，确定一定的梯度，将百分制的用户信用值划分为不同的等级，a等级对应的用户信用值为80-100，b等级对应的用户信用值为60-80，c等级对应的用户信用值为40-60，d等级对应的用户信用值为20-40，e等级对应的用户信用值为0-20。
127.用户尽调结果评定信息可以为：根据金融机构对用户进行的尽调信息，金融机构对尽调信息进行评价，可以得到优秀、良好、中等、及格和不及格中一种的评定信息，将该评定信息作为用户尽调结果评定信息。
128.在操作s2612，根据信用评级信息和用户尽调数据评定信息，得到多因子额度策略矩阵。
129.其中，对多因子额度策略矩阵的说明结合附图进行说明。
130.图10示意性示出了根据本公开实施例中多因子额度策略矩阵的示例图；
131.在一些实施例中，参照图10，将信用评级信息作为竖列，用户尽调结果评定信息作为横排，形成5
×
5的矩阵，对每个横排对应的竖列中的信息确定授额区间，例如，优秀和a等级对应的授额区间为(15-20]，该授额区间表征了：在用于信用值在a等级，且用户的尽调数据在优秀条件下，得到用户的授额区间为大于15万，小于等于20万的额度。根据得到的不同的用户信用值和用户的尽调数据，在多因子额度策略矩阵中均可查询对应的授额区间。
132.图11示意性示出了根据本公开实施例中根据多因子额度策略矩阵、用户信用值和用户的尽调数据调整用户的授信额度的流程图。
133.参照图11，该实施例的基于多因子额度策略矩阵，根据用户信用值和用户的尽调数据，得到用户调整的授信额度包括操作s2631～操作s2635。
134.在操作s2631，根据用户信用值，获取信用评级信息中对应的最高值和最低值。
135.在操作s2632，将用户信用值减去最低分，得到第一差值，将最高值减去最低值，得到第二差值，将第一差值除以第二差值得到信用评分因子。
136.在操作s2633，根据用户信用值和用户的尽调数据，获取多因子额度策略矩阵中对应的最低额度和最高额度，将最高额度减去最低额度，得到第三差值。
137.在操作s2634，将信用评分因子乘以第三差值，得到调整额度。
138.在操作s2635，将调整额度与基础额度相加，得到用户调整的授信额度。
139.例如，以某一个用户信用值70，用户的尽调数据良好为例，根据该用户信用值70查询信用评级信息，得到该用户位于b等级，且b等级对应的最高值为80，最低值为60；则第一差值＝70-60，第二差值＝80-60，信用评分因子＝(70-60)/(80-60)。根据该用户信用值70，用户的尽调数据良好查询多因子额度策略矩阵，判定该用户的授额区间为(10，12]，则最高额度为12，最低额度为10，第三差值＝12-10。调整额度＝[(70-60)/(80-60)]*(12-10)＝1。本公开实施例将基础额度配置为10，则该用户调整的授信额度＝10+1＝11，单位为：万。
[0140]
需要说明的是，本公开实施例对多因子额度策略矩阵中授额区间的最高额度和最低额度不做具体限定，可以根据实际应用场景调整授额区间的最高额度和最低额度；同时
本公开实施例对基础额度的配置大小也不做具体限定，可以根据实际应用场景调整基础额度。
[0141]
图12示意性示出了根据本公开实施例种对于用户的授信额度预警提示的判断流程图。
[0142]
参照图12，该实施例的将用户调整的授信额度与用户原授信额度对比，进行预警包括操作s2710～操作s2730。
[0143]
在操作s2710，在用户调整的授信额度相较于用户原授信额度下降的情况下，进行预警提示。
[0144]
在一些实施例中，用户原授信额度可以为用户在进行贷款申请时获得的贷款实际审批额度，在用户调整的授信额度低于用户原授信额度，可以对金融机构关于该用户进行风险提示，以便金融机构对该客户及时进行风险管控，降低金融机构信贷业务的风险。
[0145]
在操作s2720，在用户调整的授信额度相较于用户原授信额度上升的情况下，可以根据用户请求提高用户的当前授信额度。
[0146]
在一些实施例中，在用户调整的授信额度高于用户原授信额度，若用户在贷中请求提高用户的当前授信额度，可以对金融机构关于该用户进行提示，以对该用户给出更合理的产品方案，这将有利于留存客户、提升客户价值。
[0147]
图13示意性示出了根据本公开实施例中授信额度调整方法的原理图。
[0148]
以下结合图13对本公开实施例进行说明。
[0149]
参照图13，金融机构对用户的数据资源进行整合，定时获取银行内自有数据、人行征信数据和客户授权的其他数据(包括贷前数据和贷中数据)，对多种数据进行整合，对数据进行加工计算形成标准化的数据库。根据数据库中的用户数据构建贷中的用户画像，基于用户画像提取该用户的贷前变化数据、贷中行为数据、待监测数据和还款行为数据四个维度中多个评估指标的数据信息。确定每一个维度对应的主观权重值和客观权重值，主观权重值基于专家经验得出，客观权重值基于lightgbm算法得出。基于产品的金融属性和用户的数据信息配置信用评级信息和用户尽调数据评定信息，利用信用评级信息和用户尽调数据评定信息构建多因子额度策略矩阵。根据得到的用户信用值和实际的用户的尽调数据，结合多因子额度策略矩阵定时获取该用户调整的授信额度，根据用户调整的授信额度和用户原授信额度对比，进行预警提示。
[0150]
基于上述授信额度调整方法，本公开还提供了一种授信额度调整装置。以下将结合图14对该装置进行详细描述。
[0151]
图14示意性示出了根据本公开实施例的授信额度调整装置的结构框图。
[0152]
如图14所示，该实施例的授信额度调整装置800包括获取模块810、用户画像模块820、提取模块830、确定模块840、计算模块850、调整模块860和预警模块870。
[0153]
获取模块810用于定时获取用户贷前数据和贷中数据；其中，贷前数据包括用户贷款前的基本信息，贷中数据包括用户贷款中的行为信息。在一实施例中，获取模块810可以用于执行前文描述的操作s210，在此不再赘述。
[0154]
用户画像模块820用于根据贷前数据和贷中数据，构建用户画像。在一实施例中，用户画像模块820可以用于执行前文描述的操作s220，在此不再赘述。
[0155]
提取模块830用于提取用户画像中多维度的评估指标；其中，评估指标用于表征用
户标签化的信息数据。在一实施例中，提取模块830可以用于执行前文描述的操作s230，在此不再赘述。
[0156]
确定模块840用于确定与每一个维度对应的主观权重值和客观权重值；其中，主观权重值用于表征经验评价信息，客观权重值用于表征数据计算信息。在一实施例中，提取模块840可以用于执行前文描述的操作s240，在此不再赘述。
[0157]
计算模块850用于基于主观权重值和客观权重值，计算用户信用值。在一实施例中，计算模块850可以用于执行前文描述的操作s250，在此不再赘述。
[0158]
调整模块860用于根据用户信用值调整用户的授信额度。在一实施例中，调整模块860可以用于执行前文描述的操作s260，在此不再赘述。
[0159]
预警模块870用于将用户调整的授信额度与用户原授信额度对比。在一实施例中，预警模块870可以用于执行前文描述的操作s270，在此不再赘述。
[0160]
根据本公开的实施例，获取模块810、用户画像模块820、提取模块830、确定模块840、计算模块850、调整模块860和预警模块870中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，获取模块810、用户画像模块820、提取模块830、确定模块840、计算模块850、调整模块860和预警模块870中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑阵列(pla)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(asic)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，获取模块810、用户画像模块820、提取模块830、确定模块840、计算模块850、调整模块860和预警模块870中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
[0161]
图15示意性示出了根据本公开实施例的适于实现授信额度调整方法的电子设备的方框图。
[0162]
如图15所示，根据本公开实施例的电子设备500包括处理器501，其可以根据存储在只读存储器(rom)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(ram)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器501例如可以包括通用微处理器(例如cpu)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(asic))等等。处理器501还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器501可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
[0163]
在ram 503中，存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理器501、rom 502以及ram503通过总线504彼此相连。处理器501通过执行rom502和/或ram 503中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，程序也可以存储在除rom 502和ram 503以外的一个或多个存储器中。处理器501也可以通过执行存储在一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
[0164]
根据本公开的实施例，电子设备500还可以包括输入/输出(i/o)接口505，输入/输出(i/o)接口505也连接至总线504。电子设备500还可以包括连接至i/o接口505的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示
器(lcd)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至i/o接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
[0165]
本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。
[0166]
根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的rom 502和/或ram 503和/或rom502和ram 503以外的一个或多个存储器。
[0167]
本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的物品推荐方法。
[0168]
在该计算机程序被处理器501执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
[0169]
在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分509被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
[0170]
在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被处理器501执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
[0171]
根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如java，c++，python，“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0172]
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0173]
本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
[0174]
以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

技术特征：
1.一种授信额度调整方法，包括：定时获取用户贷前数据和贷中数据；其中，所述贷前数据包括所述用户贷款前的基本信息，所述贷中数据包括所述用户贷款中的行为信息；根据所述贷前数据和贷中数据，构建用户画像；从多个维度提取所述用户画像中的评估指标；其中，所述评估指标用于表征所述用户标签化的信息数据；确定与每一个维度对应的主观权重值和客观权重值；其中，所述主观权重值用于表征经验评价信息，所述客观权重值用于表征数据计算信息；基于所述主观权重值和所述客观权重值，计算用户信用值；根据所述用户信用值调整用户的授信额度。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定与每一个维度对应的主观权重值和客观权重值包括：获取每个维度下多个所述评估指标的主观权重初值；其中所述主观权重初值用于表征各维度下多个所述评估指标的经验评价信息；根据所述主观权重初值，计算所述每个维度评估指标的平均值，得到各维度的主观权重值；计算每个维度下多个所述评估指标的初始加权值；根据所述初始加权值，计算所述每个维度评估指标的平均值，得到各维度的综合加权值；其中，所述综合加权值用于表征每个维度数据计算信息；根据所述综合加权值计算各维度的客观权重值。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述综合加权值计算各维度的客观权重值包括：将所述每个维度的综合加权值进行比值换算，得到各维度的客观权重值。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述计算每个维度下多个所述评估指标的初始加权值包括：基于轻量的梯度提升机算法，计算每个维度下多个所述评估指标的初始加权值。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述主观权重值和所述客观权重值，计算用户信用值包括：获取主观的加权比值和客观的加权比值；其中，所述主观加权比值用于表征产品侧对于主观评价的占比信息，所述客观加权比值用于表征产品侧对于客观评价的占比信息；获取用户的主观评价总值和客观评价总值；其中，所述主观评价总值用于表征经验评价信息，所述客观评价总值用于表征数据计算信息；根据所述主观的加权比值、所述客观的加权比值、所述主观评价总值和所述客观评价总值，计算用户信用值。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述获取用户的主观评价总值和客观评价总值包括：获取各维度的主观评价分值；其中，所述主观评价分值用于表征每个维度经验评价信息；确定各维度的所述主观权重值与对应的所述主观评价分值的乘积，得到第一值；
将多个维度的所述第一值相加，得到所述主观评价总值；获取各维度的所述综合加权值；确定各维度的所述客观权重值与对应的所述综合加权值的乘积，得到第二值；将各维度所述第二值相加，得到所述客观评价总值。7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述主观的加权比值、所述客观的加权比值、所述主观评价总值和所述客观评价总值，计算用户信用值包括：确定所述主观的加权比值与所述用户的主观评价总值的乘积，得到第三值；确定所述客观的加权比值与所述用户的客观评价总值的乘积，得到第四值；将所述第三值与所述第四值相加，得到所述用户信用值。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述用户信用值调整用户的授信额度包括：获取多因子额度策略矩阵；其中，所述多因子额度策略矩阵用于表征用于风险评价信息；获取用户的尽调数据；其中，所述尽调结果用于表征金融机构对所述用户的评价结果信息；基于所述多因子额度策略矩阵，根据所述用户信用值和所述用户的尽调数据，得到用户调整的授信额度。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述获取多因子额度策略矩阵包括：配置信用评级信息和用户尽调数据评定信息；根据所述信用评级信息和所述用户尽调数据评定信息，得到多因子额度策略矩阵。10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述基于所述多因子额度策略矩阵，根据所述用户信用值和所述用户的尽调数据，得到用户调整的授信额度包括：根据所述用户信用值，获取所述信用评级信息中对应的最高值和最低值；将所述用户信用值减去所述最低值，得到第一差值，将所述最高值减去所述最低值，得到第二差值，将第一差值除以第二差值得到信用评分因子；根据所述用户信用值和所述用户的尽调数据，获取所述多因子额度策略矩阵中对应的最低额度和最高额度，将所述最高额度减去所述最低额度，得到第三差值；将所述信用评分因子乘以第三差值，得到调整额度；将调整额度与基础额度相加，得到所述用户调整的授信额度。11.根据权利要求1所述的方法，还包括：将所述用户调整的授信额度与用户原授信额度对比，进行预警；在所述用户调整的授信额度相较于用户原授信额度下降的情况下，进行预警提示，在用户调整的授信额度相较于用户原授信额度上升的情况下，可以根据用户请求提高用户的当前授信额度。12.一种授信额度调整装置，包括：获取模块，用于定时获取用户贷前数据和贷中数据；其中，所述贷前数据包括所述用户贷款前的基本信息，所述贷中数据包括所述用户贷款中的行为信息；用户画像模块，用于根据所述贷前数据和贷中数据，构建用户画像；提取模块，用于从多个维度提取所述用户画像中的评估指标；其中，所述评估指标用于表征所述用户标签化的信息数据；
确定模块，用于确定与每一个维度对应的主观权重值和客观权重值；其中，所述主观权重值用于表征经验评价信息，所述客观权重值用于表征数据计算信息；计算模块，用于基于所述主观权重值和所述客观权重值，计算用户信用值；以及调整模块，用于根据所述用户信用值调整用户的授信额度。13.一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1～11中任一项所述的方法。14.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～11中任一项所述的方法。15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～11中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种授信额度调整方法、装置、设备、存储介质和程序产品，可以应用于人工智能和金融技术领域。该授信额度调整方法包括：定时获取用户贷前数据和贷中数据；根据所述贷前数据和贷中数据，构建用户画像；从多个维度提取所述用户画像中的评估指标；其中，所述评估指标用于表征所述用户标签化的信息数据；确定与每一个维度对应的主观权重值和客观权重值；其中，所述主观权重值用于表征经验评价信息，所述客观权重值用于表征数据计算信息；基于所述主观权重值和所述客观权重值，计算用户信用值；根据所述用户信用值调整用户的授信额度。授信额度。授信额度。


技术研发人员：陈仁龙
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：2023.04.11
技术公布日：2023/7/25