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申请/专利权人：深圳金石创新科技有限公司

摘要：本发明涉及授信评定技术领域，且公开了基于电商大数据征信的人工智能金融风控授信评定系统，包括数据统计模块、信用风险预测模型构建模块、数据输入模块、数据采集模块、信用风险分析模块、平台权重分析模块、电商维度授信评定模块以及人机交互模块；通过设有信用风险预测模型构建模块，有利于基于数据统计模块的数据对信用风险预测模型进行构建，基于信用风险预测模型来准确识别和评估借贷人的信用风险，结构简洁，并且可以提供准确的预测，计算量小且计算效率非常高，可以更好地评估和分析信用风险，并且提高了准确性；通过构建信用风险预测模型，为后续对待评定用户的信用风险进行评定奠定了基础。

主权项：1.基于电商大数据征信的人工智能金融风控授信评定系统，其特征在于：包括数据统计模块、信用风险预测模型构建模块、数据输入模块、数据采集模块、信用风险分析模块、平台权重分析模块、电商维度授信评定模块以及人机交互模块；所述数据统计模块用于对各电商平台的借贷数据进行统计，统计n名借贷人在m个电商平台的借贷数据；所述信用风险预测模型构建模块基于数据统计模块的数据对信用风险预测模型进行构建，并传输至信用风险分析模块进行信用风险分析；所述数据输入模块用于对待评定用户进行输入，并向数据采集模块传输数据采集指令；所述数据采集模块用于接收数据输入模块的数据采集指令，从数据统计模块中采集输入的待评定用户的数据，并传输至信用风险分析模块；所述信用风险分析模块基于信用风险预测模型构建模块构建的模型，对待评定用户的信用风险进行预测分析，得出待评定用户在各电商平台的信用风险状态值，将各电商平台信用风险状态值依次记为Ud1、Ud2、Ud3……Udm，并传输至平台权重分析模块与电商维度授信评定模块；所述平台权重分析模块用于对各电商平台的信用风险权重系数进行计算，并传输至电商维度授信评定模块；所述电商维度授信评定模块用于对待评定用户在电商平台的可授信指数进行计算，并传输至人机交互模块；所述人机交互模块用于对数据进行人机交互显示；所述信用风险预测模型构建模块构建信用风险预测模型的具体过程为：步骤S01：输入第i名借贷人在第j个电商平台的借贷数据Xij，，其中，xijk为第i名借贷人在第j个电商平台的第k项借贷数据内容，k=1、2、3……K；X为自变量；i=1、2、3……n；j=1、2、3……m；步骤S02：对Sigmoid函数进行变换，得到公式：，其中，yij为因变量，具有两种不同的状态，分别为0和1；zij为线性组合函数，公式为：，其中，zij为第i名借贷人在第j个电商平台的线性组合函数，令，，则；则公式①为：；i=1、2、3……n；j=1、2、3……m；其中，yij为第i名借贷人在第j个电商平台的借贷违约概率，取值范围为0到1之间，表示借贷人存在信用风险的程度；步骤S03：进行Logit转换，得到公式：；则转换后的Logit公式为：；i=1、2、3……n；j=1、2、3……m；步骤S04：输出因变量yij的状态：令uij=Logityij，则公式为：；其中，g（uij）为因变量yij的状态值，即信用风险状态值；i=1、2、3……n；j=1、2、3……m。

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