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申请/专利权人：杭银消费金融股份有限公司

摘要：本发明提供一种智能化人行征信数据解析方法与系统，属于数据处理技术领域，具体包括：基于人行征信数据的解析结果进行用户的信用基础特征的构建，通过信用基础特征以及规则评分模型确定用户的风险规则评分，基于风险规则评分确定用户不存在信贷风险时，通过不同的信用基础特征的更新数据确定不同的信用基础特征的更新概率和疑似变动特征，获取用户的疑似变动特征的特征数据以及高质量特征的特征数据，并结合用户的风险规则评分确定是否能够进行授信申请的处理，避免了由于人行征信数据更新不及时导致的授信申请的处理结果不够准确的技术问题。

主权项：1.一种智能化人行征信数据解析方法，其特征在于，具体包括：基于人行征信数据的解析结果进行用户的信用基础特征的构建，通过所述信用基础特征以及规则评分模型确定所述用户的风险规则评分，基于所述风险规则评分确定所述用户不存在信贷风险时，进入下一步骤；基于历史更新数据确定所述用户的人行征信数据在不同的历史更新次数下的信用基础特征的更新情况，并结合存在信用基础特征更新的历史更新次数的时间以及所述人行征信数据的更新时间确定所述用户的人行征信数据的实时性，当实时性不满足要求时，进入下一步骤；通过不同的信用基础特征的更新数据确定不同的信用基础特征的更新概率和疑似变动特征，并根据不同的疑似变动特征与授信申请结果的相关系数确定不同的疑似变动特征的特征评分以及疑似变动特征中的高质量特征；获取所述用户的疑似变动特征的特征数据以及高质量特征的特征数据，并结合所述用户的风险规则评分确定是否能够进行授信申请的处理；基于所述规则评分模型确定所述用户的不同的信用基础特征对应的特征评分，并根据所述用户的不同的信用基础特征对应的特征评分确定所述用户的风险规则评分；所述用户的人行征信数据的实时性的确定的方法为：基于所述人行征信数据的最近一次的更新时间以及当前时间确定所述人行征信数据的未更新时长，并通过所述未更新时长进行所述用户的人行征信数据的基础实时性的确定；通过所述人行征信数据在不同的历史更新次数下的信用特征的更新情况进行数据更新次数的确定，并通过在不同的时间划分区间内的数据更新次数、不同的数据更新次数的更新时间以及不同的数据更新次数下的信用基础特征的更新数量确定不同的时间划分区间内的数据变动评估量；基于不同的时间划分区间的基础权重值以及数据变动评估量对所述用户的人行征信数据的基础实时性进行修正得到所述用户的人行征信数据的实时性；当所述实时性满足要求时，则确定能够进行授信申请的处理；所述信用基础特征的更新概率的确定的方法为：当所述信用基础特征的更新次数小于预设特征更新次数，则确定所述信用基础特征不属于疑似变动特征；当所述信用基础特征的更新次数不小于预设特征更新次数，通过信用基础特征在不同的更新次数的更新时间确定在不同的时间划分区间内的信用基础特征的更新次数，当临近时间段内的信用基础特征的更新次数大于更新次数阈值时，则确定所述信用基础特征属于疑似变动特征；当所述临近时间段内的信用基础特征的更新次数不大于更新次数阈值时，基于在不同的时间划分区间内的信用基础特征的更新次数、不同的更新次数的更新时间与当前时间的时间差确定不同的时间划分区间内的信用基础特征的更新评估量，当所述临近时间段内的更新评估量不满足要求时，则确定所述信用基础特征属于疑似变动特征；当所述临近时间段内的更新评估量满足要求时，基于不同的时间划分区间内的信用基础特征的更新评估量以及不同的时间划分区间的基础权重值确定所述信用基础特征的更新概率；所述临近时间段根据预设时长进行确定，具体的将最近的预设时长内的时段作为临近时间段；确定是否能够进行授信申请的处理，具体包括：获取所述用户的疑似变动特征的数量，当所述用户的疑似变动特征的数量不大于预设特征数量限定值，则确定能够进行授信申请的处理；当所述用户的疑似变动特征的数量大于预设特征数量限定值，通过高质量特征的特征数据确定所述高质量特征的数量，并结合不同的高质量特征的更新概率以及特征评分确定所述高质量特征的更新影响值，当所述高质量特征的更新影响值不满足要求时，则确定不能够进行授信申请的处理；当所述高质量特征的更新影响值满足要求时，通过疑似变动特征的特征数据确定所述疑似变动特征的数量，并结合不同的疑似变动特征的更新概率以及特征评分确定所述疑似变动特征的更新影响值，判断所述疑似变动特征的更新影响值是否满足要求，若否，则确定不能够进行授信申请的处理，若是，则进入下一步骤；基于所述高质量特征的更新影响值、疑似变动特征的更新影响值以及所述用户的风险规则评分确定所述用户的授信风险值，并通过所述授信风险值确定是否能够进行授信申请的处理；当所述疑似变动特征的特征评分在预设分数区间内时，则确定所述疑似变动特征为高质量特征；所述人行征信数据根据所述用户的人行征信报告的解析结果进行确定；所述信用基础特征的构建的方法为:将所述用户的人行征信数据传输至现有的自动特征衍生系统，并基于所述自动特征衍生系统进行信用基础特征的构建；采用预设的规则评分模型实现对用户的风险规则评分的确定；所述用户的人行征信数据的实时性的取值范围在0到1之间，其中当所述用户的人行征信数据的实时性小于实时性限定值时，则确定所述用户的人行征信数据的实时性不满足要求。

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