(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 202210329233.0 (22)申请日 2022.03.29 (71)申请人 浙江惠瀜网络科技有限公司 地址 311200 浙江省杭州市萧 山区萧山经 济技术开发区明星路371号1801-1室 (72)发明人 周波　张建业　蔡浴泓　余勇辉　 张风帆　 (74)专利代理 机构 北京知果之信知识产权代理 有限公司 1 1541 专利代理师 高科 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 车贷合作机构的风险识别系统、 方法、 电子 设备及介质 (57)摘要 本发明提供一种车贷合作机构的风险识别 系统、 方法、 电子设备及介质， 车贷合作机构的风 险识别方法包括： 基于车贷合作机构的现有业务 数据信息和三方数据构建业务特征库和三方特 征库； 设定评价样本为高风险样本的阈值， 并基 于业务特征库、 三方特征库和阈值划分样本； 对 正常样本和 高风险样本进行特征筛选得到稳定 指标， 将稳定指标通过相关性检验和多重共线性 计算去除冗余， 得到入模特征； 基于入模特征对 样本进行评分卡模型建模； 通过评分卡模型输出 车贷合作机构的最终评分， 基于最终评分筛选出 高风险的车贷合作机构。 该车贷合作机构的风险 识别方法改善了现有技术中需要车贷合作机构 的风险释放较为完全后才能发现风险的问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 114648405 A 2022.06.21 CN 114648405 A 1.一种车贷合作机构的风险识别方法， 其特 征在于， 所述方法具体包括： 基于车贷合作机构的现有业 务数据信息构建业 务特征库； 基于车贷合作机构的三方 数据信息构建三方 特征库； 设定评价样本为高风险样本的阈值； 基于所述业务特征库、 所述三方特征库和所述阈值划分所述样本， 其中， 所述样本包括 正常样本和高风险样本； 对所述正常样本和所述高风险样本进行特征筛选得到稳定指标， 将所述稳定指标通过 相关性检验和多重共线性计算去除冗余， 得到入 模特征； 基于所述入 模特征对样本进行评分卡模型建模； 通过所述评分卡模型输出车贷合作机构的最终评分， 基于所述最终评分识别出高风险 的车贷合作机构。 2.根据权利要求1所述的车贷合作机构的风险识别方法， 其特征在于， 所述基于车贷合 作机构的现有业 务数据信息构建业 务特征库， 包括： 将车贷合作机构的现有业务数据信 息进行汇总加工， 构建业务特征库， 其中， 所述业务 特征库包括： 基本信息维度指标、 申请维度指标、 通过维度指标、 审核维度指标、 放款 维度指 标、 贷中表现维度指标、 贷后表现维度指标和欺诈情况指标， 所述贷后表现维度指标包括逾 期量指标、 逾期金额指标、 逾期率指标和迁移 率指标； 所述欺诈情况指标包括贷 前欺诈的订 单数指标、 贷后欺诈的订单 数指标、 贷前欺诈率指标、 贷后欺诈率指标和变化趋势指标。 3.根据权利要求1所述的车贷合作机构的风险识别方法， 其特征在于， 所述基于车贷合 作机构的三方 数据信息构建三方 特征库， 包括： 将所述车贷合作机构的三方数据信 息进行汇总加工， 构建三方特征库； 其中， 所述三方 数据库包括： 车贷合作机构信息维度指标、 经营状态维度指标、 公司背景维度指标、 经营风 险维度指标、 司法风险维度指标、 企业评分维度指标、 消费数据信息维度指标。 4.根据权利要求2所述的车贷合作机构的风险识别方法， 其特征在于， 所述设定评价样 本为高风险样本的阈值， 并基于所述业务特征库、 所述三方特征库和所述阈值划分所述样 本， 其中， 所述样本包括 正常样本和高风险样本， 包括： 基于所述业务特征库中的逾期率指标、 欺诈情况指标、 三方特征库和专家经验选取评 价指标， 基于所述评价指标设定 评价样本为高风险样本的阈值。 5.根据权利要求2所述的车贷合作机构的风险识别方法， 其特征在于， 所述对所述正常 样本和所述高风险样本进 行特征筛选得到稳定指标， 将所述稳定指标通过相关性检验和多 重共线性计算去除冗余， 得到入 模特征， 包括： 去除所述贷后表现维度指标和欺诈情况指标， 并根据IV值和PSI值对所述正常样本和 所述高风险样本进行 特征筛选得到稳定指标。 6.一种车贷合作机构的风险识别系统， 其特 征在于， 包括： 构建模块， 用于基于车贷合作机构的现有业务数据信息构建业务特征库， 基于车贷合 作机构的三方 数据信息构建三方 特征库； 设定模块， 用于设定 评价样本为高风险样本的阈值； 划分模块， 用于基于所述业务特征库、 所述三方特征库和所述阈值划分所述样本， 其 中， 所述样本包括 正常样本和高风险样本；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114648405 A 2筛选模块， 用于对所述正常样本和所述高风险样本进行特征筛选得到稳定指标， 将所 述稳定指标通过相关性检验和多重共线性计算去除冗余， 得到入 模特征； 建模模块， 用于基于所述入 模特征对样本进行评分卡模型建模； 通过所述评分卡模型输出 车贷合作机构的最终评分； 识别模块， 用于基于所述 最终评分识别出高风险的车贷合作机构。 7.根据权利要求6所述的车贷合作机构的风险识别系统， 其特征在于， 所述设定模块还 用于： 基于所述业务特征库中的逾期率指标、 欺诈情况指标、 三方特征库和专家经验选取评 价指标， 基于所述评价指标设定 评价样本为高风险样本的阈值。 8.根据权利要求6所述的车贷合作机构的风险识别系统， 其特征在于， 所述筛选模块还 用于： 去除贷后表现维度指标和欺诈情况指标， 并根据IV值和PSI值对所述正常样本和所述 高风险样本进行 特征筛选得到稳定指标。 9.一种电子设备， 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， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中的任一项 所述的方法的步骤。 10.一种非暂态计算机可读介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程 序被处理器执行时实现如权利要求1至 5中的任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114648405 A 3