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申请/专利权人：杭银消费金融股份有限公司

摘要：本发明提供一种风控策略自动化生成方法与系统，属于金融信息技术领域，具体包括：根据历史用户的逾期情况确定不同维度的信用特征与逾期结果的关联因子，并结合授信审批平台的逾期数据和剩余信贷额度对所述初始划分层级进行二次划分得到划分层级，利用划分层级将不同维度的信用特征进行划分得到划分结果，对不同的组合空间进行依次拒绝得到在不同的目标下的不同的组合空间被拒绝后的梯度变化量，利用梯度变化量确定不同的组合空间的综合拒绝顺序，利用不同的组合空间的综合拒绝顺序依次选取子空间进行拒绝，并结合预设限制条件进行风控策略的生成，保证了风控策略的生成处理的准确性。

主权项：1.一种风控策略自动化生成方法，其特征在于，具体包括：根据历史用户的类型将所述历史用户划分为逾期用户和正常用户，通过逾期用户和正常用户的不同维度的信用特征的分布情况进行不同维度的信用特征的初始划分层级的确定；根据历史用户的逾期情况确定不同维度的信用特征与逾期结果的关联因子，并结合授信审批平台的逾期数据和剩余信贷额度对所述初始划分层级进行二次划分得到划分层级，利用所述划分层级将不同维度的信用特征进行划分得到划分结果；基于不同维度的信用特征的划分结果进行组合得到多个组合空间，并对不同的组合空间进行测算值标定，对不同的组合空间进行依次拒绝得到在不同的目标下的不同的组合空间被拒绝后的梯度变化量，利用所述梯度变化量确定不同的组合空间的综合拒绝顺序；利用不同的组合空间的综合拒绝顺序依次选取子空间进行拒绝，并结合预设限制条件进行风控策略的生成；所述信用特征包括用户风险、授信额度、授信定价、用户活跃度；所述信用特征的初始划分层级的确定的方法为:根据逾期用户的信用特征的分布情况将所述逾期用户的信用特征划分至不同的区间，并基于不同的区间的逾期用户的信用特征的分布情况进行所述逾期用户的信用特征的分布聚集度的确定；根据正常用户的信用特征的分布情况将所述正常用户的信用特征划分至不同的区间，并基于不同的区间的正常用户的信用特征的分布情况进行所述正常用户的信用特征的分布聚集度的确定；通过所述逾期用户的信用特征的分布聚集度以及正常用户的信用特征的分布聚集度进行信用特征的聚集系数的确定，利用所述聚集系数进行所述信用特征的初始划分层级的确定；所述划分层级的确定的方法为:通过所述授信审批平台的逾期数据进行所述授信审批平台的逾期用户的数量的确定，并结合所述信用特征与逾期结果的关联因子进行所述信用特征的风险修正因子的确定；通过所述授信审批平台的剩余信贷额度以及所述信用特征与逾期结果的关联因子进行所述信用特征的额度可用修正因子的确定；基于所述信用特征的风险修正因子、额度可用修正因子的乘积进行修正因子的确定，并通过所述修正因子对所述初始划分层级进行二次划分得到划分层级；所述组合空间的测算值根据组合空间内的不同的历史用户在不同维度的信用特征的特征数据进行确定；所述梯度变化量的确定的方法为：根据不同的组合空间被拒绝后对应的测算值进行拒绝测算阈值的确定；基于所述拒绝测算阈值确定不同的组合空间被拒绝后涉及的历史用户的数量的变动情况的确定，并基于所述涉及的历史用户的数量的变动情况进行梯度变化量的确定。

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