一种基于大数据的信用评估方法与流程

1.本发明涉及信用评估技术领域，尤其涉及一种基于大数据的信用评估方法。


背景技术：

2.信用评估是指对个人或企业的信用情况进行评估和分析，以判断其信用状况和风险等级。在现代社会中，信用评估已经成为了金融、商业、法律等领域中不可或缺的一部分。
3.信用评估的目的在于提高金融机构、企业和个人的风险管理能力，降低交易成本，促进经济发展。通过对个人或企业的信用记录、财务状况、社会背景等多方面进行综合评估，可以更准确地预测其未来的还款能力和违约风险，从而制定更加科学合理的贷款、担保、保险等业务决策。
4.经检索，中国专利申请号为cn202110468832.6的专利，公开了一种基于区块链的信用评估方法、装置及存储介质。其中，基于区块链的信用评估方法应用于信用评估系统，其中信用评估系统包括数据存储子系统和信用评估子系统，并且数据存储子系统运行有区块链，该方法包括：信用评估子系统从数据存储子系统获取用户操作数据，其中用户操作数据为待进行信用评估的用户产生的操作数据；信用评估子系统利用预设的信用评估模型，对用户操作数据进行评估，确定用户的信用评估分值。上述专利中的信用评估方法存在以下不足：虽然能够满足一定的评估需求，但是评估方式相对单一，不能够从多种因素，如社交关系等，综合判断，以至于评估的准确性不足。


技术实现要素：

5.本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于大数据的信用评估方法。
6.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
7.一种基于大数据的信用评估方法，基于信用评估系统实现，所述信用评估系统包括：
8.数据采集模块：用于收集用户的个人信息、行为数据以及与该用户相关的社交网络信息；
9.数据分析模块：利用机器学习算法对用户的行为数据进行分析，提取出用户的特征向量，并根据特征向量对用户的信用进行评估；
10.信用评估模型建立模块：通过大数据分析和统计学方法，建立不同类型用户的信用评估模型，并不断优化模型参数，提高评估精度；
11.信用评估结果输出模块：将评估结果以分数或等级的形式输出给用户，并提供信用报告和建议；
12.信用风险控制模块：通过对用户历史行为的分析，识别潜在的信用风险，并采取相应的措施进行控制；
13.用户管理模块：用于管理用户的个人信息、账户状态等，并提供用户认证和授权功
能；
14.数据存储和管理模块：用于存储和管理系统中产生的数据。
15.优选的：所述信用评估系统还包括：
16.社交网络分析模块：该模块用于收集用户的社交网络信息，并对其进行分析；
17.朋友关系分析模块：该模块用于分析用户在社交网络中的地位和影响力；
18.互信关系建立模块：该模块用于建立用户之间的互信关系，以提高信用评估的准确性和可靠性。
19.优选的：所述社交网络分析模块的分析方法，包括：
20.s1：用户授权：基于用户授权，获取其社交网络信息；
21.s2：数据采集：系统通过爬虫等方式，从用户的社交网络平台上获取相关信息，包括好友列表、动态、评论；
22.s3：数据分析：利用机器学习算法对用户在社交网络上的行为进行分析，提取出用户的特征向量，并结合其他特征向量进行综合评估。
23.优选的：所述朋友关系分析模块的分析方法，包括：
24.s11：好友关系分析：根据用户的好友关系及其互动情况，判断其在社交网络中的地位和影响力；
25.s12：互惠关系分析：通过分析用户与其他用户之间的互惠关系，包括借贷、合作关系，了解其在社交网络中的信任度和可靠性；
26.s13：行为轨迹分析：通过对用户在社交网络上的行为轨迹进行分析，包括发布动态、评论、点赞，了解其社交习惯和偏好。
27.优选的：所述互信关系建立模块的实现方法，包括：
28.s21：用户认证：在系统中，用户需要先进行认证，以证明其身份和信用状况；
29.s22：互信关系建立：系统通过智能合约等方式，建立用户之间的互信关系，并记录其交互历史和信用状况；
30.s23：信用评估：系统根据用户之间的互信关系和历史交互情况，对用户的信用进行评估，并输出评估结果。
31.优选的：所述数据采集模块的实现方法包括：
32.s31：用户授权：在系统中，基于用户的授权，获取其个人信息和社交网络信息；
33.s32：数据采集：系统通过爬虫等方式，从不同的数据源中获取相关信息，包括公共数据库、企业内部数据库、社交媒体平台；
34.s33：用户画像的生成：将不同来源的数据整合到一起，形成完整的用户画像。
35.优选的：所述数据分析模块的实现方法包括：
36.s41：特征提取：根据用户的历史行为和其他相关信息，提取出用户的特征向量，包括用户的年龄、性别、职业、收入水平、消费习惯；
37.s42：模型训练：对提取出的用户特征向量进行训练，建立不同类型用户的信用评估模型。
38.优选的：所述信用评估结果输出模块的实现方法包括：
39.s51：结果输出：将评估结果以分数或等级的形式输出给用户，并提供信用报告和建议；
40.s52：风险控制：通过对用户历史行为的分析，识别潜在的信用风险，并采取相应的措施进行控制；
41.s53：用户管理：用于管理用户的个人信息、账户状态，并提供用户认证和授权功能。
42.优选的：所述信用评估系统中，社交网络分析模型具体如下：
[0043][0044]
其中，a表示网页集合，an表示网页a中第n个页面被引用的次数，d表示阻尼因子。
[0045]
优选的：所述信用评估系统还包括：
[0046]
智能合约模块：该模块用于建立智能合约机制，实现自动化的信用评估和还款流程；
[0047]
风险控制模块：该模块用于识别和评估用户的风险，并采取相应的措施进行控制；
[0048]
所述智能合约模块的实现方法包括：
[0049]
s61：合约设计：根据不同的应用场景和用户需求，设计智能合约的具体条款和条件；
[0050]
s62：合约执行：当用户出现违约行为时，智能合约自动执行相应的惩罚措施，包括降低用户的信用等级、限制用户的借款额度；
[0051]
s63：合约监管：对智能合约的执行过程进行监管。
[0052]
本发明的有益效果为：
[0053]
1.本发明综合考虑了用户的个人信息、行为数据以及社交关系等多种因素，从而能够更全面地了解用户的信用状况，提高评估的准确性和可靠性。
[0054]
2.本发明可以根据不同的应用场景和需求进行定制化开发，具有较强的灵活性和适应性；通过建立智能合约机制和风险控制策略等方式，有效地识别和控制用户的风险，提高了系统的安全性和可靠性。
[0055]
3.本发明通过将用户的行为数据与社交关系相结合，激发用户的参与度和积极性，从而提高了系统的使用效果和社会影响力。
附图说明
[0056]
图1为本发明提出的一种基于大数据的信用评估方法的流程图图。
具体实施方式
[0057]
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
[0058]
实施例1：
[0059]
一种基于大数据的信用评估方法，基于信用评估系统实现，所述信用评估系统包括：
[0060]
数据采集模块：用于收集用户的个人信息、行为数据以及与该用户相关的社交网络信息；
[0061]
数据分析模块：利用机器学习算法对用户的行为数据进行分析，提取出用户的特
征向量，并根据特征向量对用户的信用进行评估；
[0062]
信用评估模型建立模块：通过大数据分析和统计学方法，建立不同类型用户的信用评估模型，并不断优化模型参数，提高评估精度；
[0063]
信用评估结果输出模块：将评估结果以分数或等级的形式输出给用户，并提供信用报告和建议；
[0064]
信用风险控制模块：通过对用户历史行为的分析，识别潜在的信用风险，并采取相应的措施进行控制；
[0065]
用户管理模块：用于管理用户的个人信息、账户状态等，并提供用户认证和授权功能；
[0066]
数据存储和管理模块：用于存储和管理系统中产生的数据。
[0067]
其中，所述信用评估系统还包括：
[0068]
社交网络分析模块：该模块用于收集用户的社交网络信息，并对其进行分析；
[0069]
朋友关系分析模块：该模块用于分析用户在社交网络中的地位和影响力；
[0070]
互信关系建立模块：该模块用于建立用户之间的互信关系，以提高信用评估的准确性和可靠性。
[0071]
其中，所述社交网络分析模块的分析方法，包括：
[0072]
s1：用户授权：基于用户授权，获取其社交网络信息；
[0073]
s2：数据采集：系统通过爬虫等方式，从用户的社交网络平台上获取相关信息，如好友列表、动态、评论等；
[0074]
s3：数据分析：利用机器学习算法对用户在社交网络上的行为进行分析，提取出用户的特征向量，并结合其他特征向量进行综合评估。
[0075]
其中，所述朋友关系分析模块的分析方法，包括：
[0076]
s11：好友关系分析：根据用户的好友关系及其互动情况，判断其在社交网络中的地位和影响力；
[0077]
s12：互惠关系分析：通过分析用户与其他用户之间的互惠关系，如借贷、合作关系等，了解其在社交网络中的信任度和可靠性；
[0078]
s13：行为轨迹分析：通过对用户在社交网络上的行为轨迹进行分析，如发布动态、评论、点赞等，了解其社交习惯和偏好。
[0079]
其中，所述互信关系建立模块的实现方法，包括：
[0080]
s21：用户认证：在系统中，用户需要先进行认证，以证明其身份和信用状况；
[0081]
s22：互信关系建立：系统通过智能合约等方式，建立用户之间的互信关系，并记录其交互历史和信用状况；
[0082]
s23：信用评估：系统根据用户之间的互信关系和历史交互情况，对用户的信用进行评估，并输出评估结果。
[0083]
本发明通过将社交网络分析、朋友关系分析和互信关系建立等模块融入到信用评估系统中，可以更全面地了解用户的信用状况，提高评估的准确性和可靠性。
[0084]
其中，所述数据采集模块的实现方法包括：
[0085]
s31：用户授权：在系统中，基于用户的授权，获取其个人信息和社交网络信息；
[0086]
s32：数据采集：系统通过爬虫等方式，从不同的数据源中获取相关信息，如公共数
据库、企业内部数据库、社交媒体平台等；
[0087]
s33：用户画像的生成：将不同来源的数据整合到一起，形成完整的用户画像。
[0088]
其中，所述数据分析模块的实现方法包括：
[0089]
s41：特征提取：根据用户的历史行为和其他相关信息，提取出用户的特征向量，包括用户的年龄、性别、职业、收入水平、消费习惯等；
[0090]
s42：模型训练：对提取出的用户特征向量进行训练，建立不同类型用户的信用评估模型。
[0091]
其中，所述信用评估结果输出模块的实现方法包括：
[0092]
s51：结果输出：将评估结果以分数或等级的形式输出给用户，并提供信用报告和建议；
[0093]
s52：风险控制：通过对用户历史行为的分析，识别潜在的信用风险，并采取相应的措施进行控制；
[0094]
s53：用户管理：用于管理用户的个人信息、账户状态等，并提供用户认证和授权功能。
[0095]
其中，所述信用评估系统中，信用评分模型具体如下：
[0096]
逻辑回归模型：
[0097][0098]
其中，yi表示第i个样本的预测值，表示经过算法计算得到的预测值。
[0099]
决策树模型：
[0100][0101]
其中，yi表示第i个样本的预测值，featurei表示第i个特征的取值。
[0102]
其中，所述信用评估系统中，社交网络分析模型具体如下：
[0103][0104]
其中，a表示网页集合，an表示网页a中第n个页面被引用的次数，d表示阻尼因子。
[0105]
实施例2：
[0106]
一种基于大数据的信用评估方法，基于信用评估系统实现，所述信用评估系统包括：
[0107]
数据采集模块：用于收集用户的个人信息、行为数据以及与该用户相关的社交网络信息；
[0108]
数据分析模块：利用机器学习算法对用户的行为数据进行分析，提取出用户的特征向量，并根据特征向量对用户的信用进行评估；
[0109]
信用评估模型建立模块：通过大数据分析和统计学方法，建立不同类型用户的信用评估模型，并不断优化模型参数，提高评估精度；
[0110]
信用评估结果输出模块：将评估结果以分数或等级的形式输出给用户，并提供信
用报告和建议；
[0111]
信用风险控制模块：通过对用户历史行为的分析，识别潜在的信用风险，并采取相应的措施进行控制；
[0112]
用户管理模块：用于管理用户的个人信息、账户状态等，并提供用户认证和授权功能；
[0113]
数据存储和管理模块：用于存储和管理系统中产生的数据。
[0114]
其中，所述信用评估系统还包括：
[0115]
社交网络分析模块：该模块用于收集用户的社交网络信息，并对其进行分析；
[0116]
朋友关系分析模块：该模块用于分析用户在社交网络中的地位和影响力；
[0117]
互信关系建立模块：该模块用于建立用户之间的互信关系，以提高信用评估的准确性和可靠性。
[0118]
其中，所述社交网络分析模块的分析方法，包括：
[0119]
s1：用户授权：基于用户授权，获取其社交网络信息；
[0120]
s2：数据采集：系统通过爬虫等方式，从用户的社交网络平台上获取相关信息，如好友列表、动态、评论等；
[0121]
s3：数据分析：利用机器学习算法对用户在社交网络上的行为进行分析，提取出用户的特征向量，并结合其他特征向量进行综合评估。
[0122]
其中，所述朋友关系分析模块的分析方法，包括：
[0123]
s11：好友关系分析：根据用户的好友关系及其互动情况，判断其在社交网络中的地位和影响力；
[0124]
s12：互惠关系分析：通过分析用户与其他用户之间的互惠关系，如借贷、合作关系等，了解其在社交网络中的信任度和可靠性；
[0125]
s13：行为轨迹分析：通过对用户在社交网络上的行为轨迹进行分析，如发布动态、评论、点赞等，了解其社交习惯和偏好。
[0126]
其中，所述互信关系建立模块的实现方法，包括：
[0127]
s21：用户认证：在系统中，用户需要先进行认证，以证明其身份和信用状况；
[0128]
s22：互信关系建立：系统通过智能合约等方式，建立用户之间的互信关系，并记录其交互历史和信用状况；
[0129]
s23：信用评估：系统根据用户之间的互信关系和历史交互情况，对用户的信用进行评估，并输出评估结果。
[0130]
本发明通过将社交网络分析、朋友关系分析和互信关系建立等模块融入到信用评估系统中，可以更全面地了解用户的信用状况，提高评估的准确性和可靠性。
[0131]
其中，所述数据采集模块的实现方法包括：
[0132]
s31：用户授权：在系统中，基于用户的授权，获取其个人信息和社交网络信息；
[0133]
s32：数据采集：系统通过爬虫等方式，从不同的数据源中获取相关信息，如公共数据库、企业内部数据库、社交媒体平台等；
[0134]
s33：用户画像的生成：将不同来源的数据整合到一起，形成完整的用户画像。
[0135]
其中，所述数据分析模块的实现方法包括：
[0136]
s41：特征提取：根据用户的历史行为和其他相关信息，提取出用户的特征向量，包
括用户的年龄、性别、职业、收入水平、消费习惯等；
[0137]
s42：模型训练：对提取出的用户特征向量进行训练，建立不同类型用户的信用评估模型。
[0138]
其中，所述信用评估结果输出模块的实现方法包括：
[0139]
s51：结果输出：将评估结果以分数或等级的形式输出给用户，并提供信用报告和建议；
[0140]
s52：风险控制：通过对用户历史行为的分析，识别潜在的信用风险，并采取相应的措施进行控制；
[0141]
s53：用户管理：用于管理用户的个人信息、账户状态等，并提供用户认证和授权功能。
[0142]
其中，所述信用评估系统还包括：
[0143]
智能合约模块：该模块用于建立智能合约机制，实现自动化的信用评估和还款流程；
[0144]
风险控制模块：该模块用于识别和评估用户的风险，并采取相应的措施进行控制。
[0145]
其中，所述智能合约模块的实现方法包括：
[0146]
s61：合约设计：根据不同的应用场景和用户需求，设计智能合约的具体条款和条件；
[0147]
s62：合约执行：当用户出现违约行为时，智能合约会自动执行相应的惩罚措施，如降低用户的信用等级、限制用户的借款额度等；
[0148]
s63：合约监管：对智能合约的执行过程进行监管。
[0149]
其中，所述风险控制模块的实现方法包括：
[0150]
s71：风险评估：通过对用户历史行为的分析和模型预测，对用户的风险进行评估；
[0151]
s72：风险控制策略：根据不同的风险情况，采取相应的风险控制策略，如提高贷款利率、加强审核流程等；
[0152]
s73：风险监测：定期对用户的信用状况进行监测和评估。
[0153]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于大数据的信用评估方法，其特征在于，基于信用评估系统实现，所述信用评估系统包括：数据采集模块：用于收集用户的个人信息、行为数据以及与该用户相关的社交网络信息；数据分析模块：利用机器学习算法对用户的行为数据进行分析，提取出用户的特征向量，并根据特征向量对用户的信用进行评估；信用评估模型建立模块：通过大数据分析和统计学方法，建立不同类型用户的信用评估模型，并不断优化模型参数，提高评估精度；信用评估结果输出模块：将评估结果以分数或等级的形式输出给用户，并提供信用报告和建议；信用风险控制模块：通过对用户历史行为的分析，识别潜在的信用风险，并采取相应的措施进行控制；用户管理模块：用于管理用户的个人信息、账户状态等，并提供用户认证和授权功能；数据存储和管理模块：用于存储和管理系统中产生的数据。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信用评估方法，其特征在于，所述信用评估系统还包括：社交网络分析模块：该模块用于收集用户的社交网络信息，并对其进行分析；朋友关系分析模块：该模块用于分析用户在社交网络中的地位和影响力；互信关系建立模块：该模块用于建立用户之间的互信关系，以提高信用评估的准确性和可靠性。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的信用评估方法，其特征在于，所述社交网络分析模块的分析方法，包括：s1：用户授权：基于用户授权，获取其社交网络信息；s2：数据采集：系统通过爬虫等方式，从用户的社交网络平台上获取相关信息，包括好友列表、动态、评论；s3：数据分析：利用机器学习算法对用户在社交网络上的行为进行分析，提取出用户的特征向量，并结合其他特征向量进行综合评估。4.根据权利要求2所述的一种基于大数据的信用评估方法，其特征在于，所述朋友关系分析模块的分析方法，包括：s11：好友关系分析：根据用户的好友关系及其互动情况，判断其在社交网络中的地位和影响力；s12：互惠关系分析：通过分析用户与其他用户之间的互惠关系，包括借贷、合作关系，了解其在社交网络中的信任度和可靠性；s13：行为轨迹分析：通过对用户在社交网络上的行为轨迹进行分析，包括发布动态、评论、点赞，了解其社交习惯和偏好。5.根据权利要求2所述的一种基于大数据的信用评估方法，其特征在于，所述互信关系建立模块的实现方法，包括：s21：用户认证：在系统中，用户需要先进行认证，以证明其身份和信用状况；s22：互信关系建立：系统通过智能合约等方式，建立用户之间的互信关系，并记录其交
互历史和信用状况；s23：信用评估：系统根据用户之间的互信关系和历史交互情况，对用户的信用进行评估，并输出评估结果。6.根据权利要求2所述的一种基于大数据的信用评估方法，其特征在于，所述数据采集模块的实现方法包括：s31：用户授权：在系统中，基于用户的授权，获取其个人信息和社交网络信息；s32：数据采集：系统通过爬虫等方式，从不同的数据源中获取相关信息，包括公共数据库、企业内部数据库、社交媒体平台；s33：用户画像的生成：将不同来源的数据整合到一起，形成完整的用户画像。7.根据权利要求2所述的一种基于大数据的信用评估方法，其特征在于，所述数据分析模块的实现方法包括：s41：特征提取：根据用户的历史行为和其他相关信息，提取出用户的特征向量，包括用户的年龄、性别、职业、收入水平、消费习惯；s42：模型训练：对提取出的用户特征向量进行训练，建立不同类型用户的信用评估模型。8.根据权利要求2所述的一种基于大数据的信用评估方法，其特征在于，所述信用评估结果输出模块的实现方法包括：s51：结果输出：将评估结果以分数或等级的形式输出给用户，并提供信用报告和建议；s52：风险控制：通过对用户历史行为的分析，识别潜在的信用风险，并采取相应的措施进行控制；s53：用户管理：用于管理用户的个人信息、账户状态，并提供用户认证和授权功能。9.根据权利要求2所述的一种基于大数据的信用评估方法，其特征在于，所述信用评估系统中，社交网络分析模型具体如下：其中，a表示网页集合，a
n
表示网页a中第n个页面被引用的次数，d表示阻尼因子。10.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信用评估方法，其特征在于，所述信用评估系统还包括：智能合约模块：该模块用于建立智能合约机制，实现自动化的信用评估和还款流程；风险控制模块：该模块用于识别和评估用户的风险，并采取相应的措施进行控制；所述智能合约模块的实现方法包括：s61：合约设计：根据不同的应用场景和用户需求，设计智能合约的具体条款和条件；s62：合约执行：当用户出现违约行为时，智能合约自动执行相应的惩罚措施，包括降低用户的信用等级、限制用户的借款额度；s63：合约监管：对智能合约的执行过程进行监管。

技术总结
本发明公开了一种基于大数据的信用评估方法，涉及信用评估技术领域；基于信用评估系统实现，所述信用评估系统包括：数据采集模块：用于收集用户的个人信息、行为数据以及与该用户相关的社交网络信息；数据分析模块：利用机器学习算法对用户的行为数据进行分析，提取出用户的特征向量，并根据特征向量对用户的信用进行评估；信用评估模型建立模块：通过大数据分析和统计学方法，建立不同类型用户的信用评估模型，并不断优化模型参数，提高评估精度。本发明综合考虑了用户的个人信息、行为数据以及社交关系等多种因素，从而能够更全面地了解用户的信用状况，提高评估的准确性和可靠性。提高评估的准确性和可靠性。提高评估的准确性和可靠性。


技术研发人员：黄碧华
受保护的技术使用者：北京万合恒安科技有限公司
技术研发日：2023.06.25
技术公布日：2023/9/19