(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210408385.X (22)申请日 2022.04.19 (71)申请人 中国工商银行股份有限公司 地址 100140 北京市西城区复兴门内大街 55号 (72)发明人 何带容　黄肇敏　暨光耀　张浩　 (74)专利代理 机构 中科专利商标代理有限责任 公司 11021 专利代理师 周天宇 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) (54)发明名称 贷款违约预测方法、 装置、 电子设备及 介质 (57)摘要 本公开提供一种贷款违约预测方法， 涉及大 数据技术领域， 可应用金融科技领域， 方法包括： 获取用户对获取用户信息的授权； 在得到所述用 户对获取用户信息的授权后获取所述用户对应 的用户信息； 通过第一模型并根据所述用户信息 预测所述用户的贷款违约概率； 获取宏观经济数 据； 通过第二模 型并根据所述宏观经济数据预测 失业率； 根据所述贷款违约概率和所述失业率预 测所述用户的贷款违约信息。 本公开还提供一种 贷款违约预测装置、 电子设备、 计算机可读存储 介质及计算机程序 产品。 权利要求书2页 说明书30页 附图12页 CN 114723550 A 2022.07.08 CN 114723550 A 1.一种贷款违约预测方法， 包括： 获取用户对获取用户信息的授权； 在得到所述用户对获取用户信息的授权后获取 所述用户对应的用户信息； 通过第一模型并根据所述用户信息预测所述用户的贷款违约概 率； 获取宏观经济数据； 通过第二模型并根据所述宏观经济数据预测失业 率； 根据所述贷款违约概 率和所述失业 率预测所述用户的贷款违约信息 。 2.根据权利要求1所述的贷款违约预测方法， 其中， 所述通过第 一模型并根据 所述用户 信息预测所述用户的贷款违约概 率包括： 将所述用户信息中所有第一特征指标输入所述第一模型计算每一第一特征指标对应 的第一显著性特 征值； 响应于所述第 一显著性特征值小于第 一预设特征值， 将小于第 一预设特征值的第 一显 著性特征值对应的第一特 征指标确定为第一显著性特 征指标； 通过所述第一模型并根据所述第一显著性特 征指标预测所述贷款违约概 率； 其中， 所述第一显著性特征指标包括用户账户、 贷款期数、 信用卡评分、 年龄和就业状 态。 3.根据权利要求2所述的贷款违约预测方法， 其中， 所述通过第 一模型并根据 所述用户 信息预测所述用户的贷款违约概 率还包括： 计算所述用户信息中每一第一特 征指标对应的方差膨胀因子； 响应于所述方差膨胀因子小于预设值， 确定小于所述预设值的方差膨胀因子对应的第 一特征指标为所述第一显著性特 征指标； 通过所述第一模型并根据所述第一显著性特 征指标预测所述贷款违约概 率。 4.根据权利要求1所述的贷款违约预测方法， 其中， 所述通过第 二模型并根据 所述宏观 经济数据预测失业 率包括： 将所述宏观经济数据中所有第二特征指标输入第三模型计算每一第二特征指标对应 的相关度值； 响应于所述相关度值小于预设相关度阈值， 将小于预设相关度阈值的相关度值对应的 第二特征指标确定为第二显著性特征指标； 通过所述第二模型并根据所述第二显著 性特征 指标预测所述失业 率； 其中， 所述第 二显著性特征指标包括进出口总额、 财政收入速度、 财政支出和人口自然 增长率。 5.根据权利要求4所述的贷款违约预测方法， 其中， 所述第 一模型包括逻辑 回归模型或 泊松回归模型； 所述第二模型包括基于广义幂变换 的线性回归模型； 所示第三模型包括逐 步回归模型。 6.根据权利要求1所述的贷款违约预测方法， 其中， 所述根据所述贷款违约 概率和所述 失业率预测所述用户的贷款违约信息包括： 设置概率阈值； 根据所述贷款违约概率与所述概率阈值和所述失业率之间的大小关系确定所述用户 是否违约。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114723550 A 27.根据权利要求6所述的贷款违约预测方法， 其中， 所述根据所述贷款违约 概率与所述 概率阈值和所述失业 率之间的大小关系确定所述用户是否违约包括： 将所述失业 率与预设系数相乘后再与所述 概率阈值求和， 得到基准 值； 响应于所述贷款违约概 率大于等于所述基准 值， 确定所述用户违约； 响应于所述贷款违约概 率小于所述基准 值， 确定所述用户不违约。 8.根据权利要求6或7 所述的贷款违约预测方法， 所述预测方法还 包括： 根据所述宏观经济数据确定经济发展趋势， 其中， 所述经济发展趋势包括经济上升期 和经济下 行期； 响应于所述经济发展趋势为经济上升期， 上调所述 概率阈值； 响应于所述经济发展趋势为经济下 行期， 下调所述 概率阈值。 9.根据权利要求8所述的贷款违约预测方法， 其中， 在经济发展趋势为经济上升期， 将 所述预设系数设置为 正系数； 在经济发展趋势为经济下 行期， 将所述预设系数设置为负系数。 10.一种贷款违约预测装置， 包括： 第一获取模块， 用于获取用户对获取用户信息的授权； 第二获取模块， 用于在得到所述用户对获取用户信 息的授权后获取所述用户对应的用 户信息； 第一预测模块， 用于通过第一模型并根据所述用户信息预测所述用户的贷款违约概 率； 第三获取模块， 用于获取宏观经济数据； 第二预测模块， 用于通过第二模型并根据所述宏观经济数据预测失业 率； 第三预测模块， 用于根据所述贷款违约 概率和所述失业率预测所述用户的贷款违约信 息。 11.一种电子设备， 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 处理器实现权利要求1至9中任一项所述的方法。 12.一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 器实现权利要求1至9中任一项所述的方法。 13.一种计算机程序产品， 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至9中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114723550 A 3