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一种基于广义支付数据的信用积分建模方法

阅读：234发布：2020-05-11

专利汇可以提供一种基于广义支付数据的信用积分建模方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种基于广义支付数据的信用积分建模方法，属于计算机信息技术领域，通过将用户在各方面的支付行为数据进行整合和分析，将分散在各处的局部信息加工融合成为具有完整深度的信息，将用户支付行为信息转化为信用评级依据，开发用户兑付能力的行为模型，通过该行为模型的汇集层将用户的相关收入收益和支出消费数据进行统计、归纳和汇总，并在该行为模型的风控层进行数据核对、数据清理和数据交换，最终以∑支付积分总额的形式展现。本发明将分散的局部信息加工融合成为具有完整深度信息，将用户支付行为信息转化为信用评级依据，开发用户兑付能力的行为模型，弥补央行个人征信信息的不足，解决商业和社交过程中的信息不对称问题。，下面是一种基于广义支付数据的信用积分建模方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于广义支付数据的信用积分建模方法，其特征在于，通过将用户在各方面的支付行为数据进行整合和分析，将分散在各处的局部信息加工融合成为具有完整深度的信息，将用户支付行为信息转化为信用评级依据，开发用户兑付能力的行为模型，通过该行为模型的汇集层将用户的相关收入收益和支出消费数据进行统计、归纳和汇总，并在该行为模型的风控层进行数据核对、数据清理和数据交换，最终以∑支付积分总额的形式展现。
2.如权利要求1所述的一种基于广义支付数据的信用积分建模方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤1：计算用户银行账户进账金额增量△r；
步骤2：计算用户提供的社保金额增量△s，并与互联网数据进行核对；
步骤3：计算用户提供的公积金金额增量△f，并与互联网数据进行核对；
步骤4：计算用户上传的账户支出增量△e；
步骤5：计算用户的发票票据金额△x，并与互联网数据进行核对；
步骤6：计算用户账户取现金额总量∑c；
步骤7：设置一定时间、区间内进行数据去重核对，获得重复金额∑t；
步骤8：行为模型进行△r+△s+△f+△e+△x-∑c-∑t运算形成∑收支总额，并据此生成信用积分。
3.如权利要求2所述的一种基于广义支付数据的信用积分建模方法，其特征在于，步骤
1中，计算用户银行账户进账金额是指各家银行账户进帐总额，获取方式可以是用户上传或者授权读取，发票票据可以是纸质发票或电子发票形式。
4.如权利要求2所述的一种基于广义支付数据的信用积分建模方法，其特征在于，步骤
2、步骤3和步骤5中，计算用户提供的社保金额增量△s、公积金金额增量△f和发票票据金额△x，获取方式可以是用户上传或者授权读取，发票票据可以是纸质发票或电子发票形式。
5.如权利要求2所述的一种基于广义支付数据的信用积分建模方法，其特征在于，步骤
2中、步骤3和步骤5中，计算用户提供的社保金额增量△s、公积金金额增量△f和发票票据金额△x与互联网数据进行核对，可以是与社保数据、公积金数据和发票票据数据联网共享。
6.如权利要求1所述的一种基于广义支付数据的信用积分建模方法，其特征在于，所述行为模型包括汇集层和风控层。
7.如权利要求6所述的一种基于广义支付数据的信用积分建模方法，其特征在于，所述汇集层包括进账数据、出账数据和消费数据。
8.如权利要求7所述的一种基于广义支付数据的信用积分建模方法，其特征在于，所述进账数据包括银行账户增加额、社保增加额和公积金增加额；
所述出账数据和消费数据包括各类发票、信用卡账单、电子支付账单、网站购物账单和银行对账单。
9.如权利要求6所述的一种基于广义支付数据的信用积分建模方法，其特征在于，所述风控层包括数据去重、云接口核对和数据交换机制。
10.如权利要求9所述的一种基于广义支付数据的信用积分建模方法，其特征在于，所述数据去重包括同额判断去重、同类判断去重和时间判断去重；
所述云接口核对包括发票云比对和银行接口比对；
所述数据交换机制包括数据扣除、数据冻结和数据增减。

说明书全文

一种基于广义支付数据的信用积分建模方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种信用积分建模方法，特别是涉及一种基于广义支付数据的信用积分建模方法，属于计算机信息技术领域。

背景技术

[0002] 如何全面和准确地评估个人信用风险状况，是金融业务经营过程中的痛点，金融机构在个人信用风险评估环节中，由于存在信息孤岛，无法获得其他金融机构的信息，因此过于倚重央行的个人征信系统，但该系统的覆盖面不足，且数据记录主要为负面清单，缺乏用户在其他机构的收入和消费数据来源，在数据全面性和层次性上存在短板。

发明内容

[0003] 本发明的主要目的是为了解决上述问题，而提供一种基于广义支付数据的信用积分建模方法。

[0004] 本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到：

[0005] 一种基于广义支付数据的信用积分建模方法，通过将用户在各方面的支付行为数据进行整合和分析，将分散在各处的局部信息加工融合成为具有完整深度的信息，将用户支付行为信息转化为信用评级依据，开发用户兑付能力的行为模型，通过该行为模型的汇集层将用户的相关收入收益和支出消费数据进行统计、归纳和汇总，并在该行为模型的风控层进行数据核对、数据清理和数据交换，最终以∑支付积分总额的形式展现。

[0006] 优选的，该基于广义支付数据的信用积分建模方法，具体包括以下步骤：

[0007] 步骤1：计算用户银行账户进账金额增量△r；

[0008] 步骤2：计算用户提供的社保金额增量△s，并与互联网数据进行核对；

[0009] 步骤3：计算用户提供的公积金金额增量△f，并与互联网数据进行核对；

[0010] 步骤4：计算用户上传的账户支出增量△e；

[0011] 步骤5：计算用户的发票票据金额△x，并与互联网数据进行核对；

[0012] 步骤6：计算用户账户取现金额总量∑c；

[0013] 步骤7：设置一定时间、区间内进行数据去重核对，获得重复金额∑t；

[0014] 步骤8：行为模型进行△r+△s+△f+△e+△x-∑c-∑t运算形成∑收支总额，并据此生成信用积分。

[0015] 优选的，步骤1中，计算用户银行账户进账金额是指各家银行账户进帐总额，获取方式可以是用户上传或者授权读取，发票票据可以是纸质发票或电子发票形式。

[0016] 优选的，步骤2中，计算用户提供的社保金额增量△s、公积金金额增量△f和发票票据金额△x，获取方式可以是用户上传或者授权读取，发票票据可以是纸质发票或电子发票形式。

[0017] 优选的，步骤2中，计算用户提供的社保金额增量△s、公积金金额增量△f和发票票据金额△x与互联网数据进行核对，可以是与社保数据、公积金数据和发票票据数据联网共享。

[0018] 优选的，所述行为模型包括汇集层和风控层。

[0019] 优选的，所述汇集层包括进账数据、出账数据和消费数据。

[0020] 优选的，所述进账数据包括银行账户增加额、社保增加额和公积金增加额；

[0021] 所述出账数据和消费数据包括各类发票、信用卡账单、电子支付账单、网站购物账单和银行对账单。

[0022] 优选的，所述风控层包括数据去重、云接口核对和数据交换机制。

[0023] 优选的，所述数据去重包括同额判断去重、同类判断去重和时间判断去重；

[0024] 所述云接口核对包括发票云比对和银行接口比对；

[0025] 所述数据交换机制包括数据扣除、数据冻结和数据增减。

[0026] 本发明的有益技术效果：本发明提供的基于广义支付数据的信用积分建模方法，广义的支付数据不仅包含银行支付流水，还包括个人的现金消费数据、社保数据、公积金数据等，广义支付数据的累积运算为个人信用风险评估提供了一种新的方法，通过将用户在各方面的支付行为数据进行整合和分析，将分散在各处的局部信息加工融合成为具有完整深度信息，将用户支付行为信息转化为信用评级依据，开发用户兑付能力的行为模型，弥补央行个人征信信息的不足，解决商业和社交过程中的信息不对称问题。附图说明

[0027] 图1为按照本发明的基于广义支付数据的信用积分建模方法的一优选实施例的汇集层逻辑图；

[0028] 图2为按照本发明的基于广义支付数据的信用积分建模方法的一优选实施例的风控层逻辑图。

具体实施方式

[0029] 为使本领域技术人员更加清楚和明确本发明的技术方案，下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

[0030] 如图1和图2所示，本实施例提供的基于广义支付数据的信用积分建模方法，通过将用户在各方面的支付行为数据进行整合和分析，将分散在各处的局部信息加工融合成为具有完整深度的信息，将用户支付行为信息转化为信用评级依据，开发用户兑付能力的行为模型，通过该行为模型的汇集层将用户的相关收入收益和支出消费数据进行统计、归纳和汇总，并在该行为模型的风控层进行数据核对、数据清理和数据交换，最终以∑支付积分总额的形式展现，该基于广义支付数据的信用积分建模方法，具体包括以下步骤：

[0031] 步骤1：计算用户银行账户进账金额增量△r；

[0032] 步骤2：计算用户提供的社保金额增量△s，并与互联网数据进行核对；

[0033] 步骤3：计算用户提供的公积金金额增量△f，并与互联网数据进行核对；

[0034] 步骤4：计算用户上传的账户支出增量△e；

[0035] 步骤5：计算用户的发票票据金额△x，并与互联网数据进行核对；

[0036] 步骤6：计算用户账户取现金额总量∑c；

[0037] 步骤7：设置一定时间、区间内进行数据去重核对，获得重复金额∑t；

[0038] 步骤8：行为模型进行△r+△s+△f+△e+△x-∑c-∑t运算形成∑收支总额。

[0039] 在本实施例中，如图1和图2所示，步骤1中，计算用户银行账户进账金额是指各家银行账户进帐总额，获取方式可以是用户上传或者授权读取，发票票据可以是纸质发票或电子发票形式，计算用户提供的社保金额增量△s、公积金金额增量△f和发票票据金额△x，获取方式可以是用户上传或者授权读取，发票票据可以是纸质发票或电子发票形式，计算用户提供的社保金额增量△s、公积金金额增量△f和发票票据金额△x与互联网数据进行核对，可以是与社保数据、公积金数据和发票票据数据联网共享。

[0040] 在本实施例中，如图1和图2所示，行为模型包括汇集层和风控层，汇集层包括进账数据、出账数据和消费数据，进账数据包括银行账户增加额、社保增加额和公积金增加额；出账数据和消费数据包括各类发票、信用卡账单、电子支付账单、网站购物账单和银行对账单；积分交易包括借入积分和贷出积分；风控层包括数据去重、云接口核对和数据交换机制，数据去重包括同额判断去重、同类判断去重和时间判断去重；云接口核对包括发票云比对和银行接口比对；数据交换机制包括数据扣除、数据冻结和数据增减。

[0041] 综上所述，在本实施例中，本实施例提供的基于广义支付数据的信用积分建模方法，是基于支付数据的信用建模方法，是指在获得用户许可的情况下，将用户主动上传或者授权读取的相关收入收益和支出消费数据进行统计、归纳和汇总，并在该行为模型的风控层进行数据核对、数据清理和数据交换，最终以∑积分的形式展现。

[0042] 以上所述，仅为本发明进一步的实施例，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明所公开的范围内，根据本发明的技术方案及其构思加以等同替换或改变，都属于本发明的保护范围。

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