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申请/专利权人：无锡锡商银行股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于大数据的个人贷款风险评估方法，具体涉及贷款风险评估技术领域，通过从多种渠道获取用于评估借款人违约风险的原始数据，对获取的原始数据进行预处理，从原始数据中提取特征数据，并将获取的特征数据与放贷方制定的个人贷款信用风险指标体系所需的特征数据进行匹配，输出匹配结果，有效处理多源异构数据，充分利用获取的特征数据，提高数据利用效率，当匹配结果为失效匹配时，对失效匹配的失效类型进行分类，根据分类结果生成不同的处理策略，对既定的个人贷款信用风险指标体系所构建的风险预测模型进行预警和优化。

主权项：1.一种基于大数据的个人贷款风险评估方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1，从多种渠道获取用于评估借款人违约风险的原始数据，对获取的原始数据进行预处理，从原始数据中提取特征数据；步骤S2，将获取的特征数据与放贷方制定的个人贷款信用风险指标体系所需的特征数据进行匹配，输出匹配结果，匹配结果包括成功匹配和失效匹配；步骤S3，若匹配结果为成功匹配，则使用放贷方制定的个人贷款信用风险指标体系所构建的风险预测模型对借款人违约风险进行预测，若匹配结果为失效匹配，则对失效匹配的失效类型进行分类；步骤S4，根据分类结果生成不同的处理策略，对既定的个人贷款信用风险指标体系所构建的风险预测模型进行预警和优化；所述的失效类型分类结果包括缺失类型或冗余类型；若失效类型标记为缺失类型时，则生成预警信号，提示工作人员对当前的借款人进行预测误判风险标记；若失效类型标记为冗余类型时，则将借款人冗余的特征数据与标准特征数据集合中的标准特征数据进行相关性分析，评估冗余的特征数据与标准特征数据集合中的标准特征数据的相关性，获取冗余特征相关系数，将借款人冗余的特征数据与预测结果进行重要程度分析，评估借款人冗余的特征数据与预测结果的重要程度，获取冗余特征重要程度系数；将冗余特征相关系数、冗余特征重要程度系数进行归一化处理，根据归一化后的冗余特征相关系数、冗余特征重要程度系数构建冗余特征融合模型，生成冗余特征融合指数，其模型依据的公式如下，式中分别表示冗余特征相关系数、冗余特征重要程度系数的预设比例系数，且均大于0。

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