(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 202210593394.0 (22)申请日 2022.05.27 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 朱江波　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 王天尧　王维宁 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 贷款风险控制方法及装置 (57)摘要 本发明提出了一种贷款风险控制方法及装 置， 涉及金融数据处理技术领域， 该方法包括： 对 银行在预定区域内的客户分类； 对客户类别的所 有客户进行聚类； 对于每个客户类别对应的每个 子集合， 依据子集合的贷款客户的交易数据和贷 款数据， 确定子集合对应的交易风险概率、 贷款 金额以及不良率； 确定客户类别的多个参考子集 合； 对于每个客户类别， 确定客户类别的交易风 险概率与不良率的对应关系； 对于每个客户类 别， 确定客户类别的贷款金额与不良率的对应关 系； 当第一客户提交贷款请求时， 依据第一客户 归属的客户类别的交易风险概率与不良率的对 应关系、 贷款金额与不良率的对应 关系以及本次 贷款请求的贷款金额， 确定本次贷款请求的风 险。 权利要求书4页 说明书10页 附图5页 CN 114936921 A 2022.08.23 CN 114936921 A 1.一种贷款 风险控制方法， 其特 征在于， 包括： 依据客户信息， 对银 行在预定区域内的客户分类， 获得多个客户类别； 对于每个客户类别， 获取该客户类别的所有客户的交易数据， 并依据交易数据， 对该客 户类别的所有客户进行聚类， 获得 该客户类别对应的多个子集 合； 对于每个客户类别对应的每个子集合， 依据 该子集合的贷款客户的交易数据和贷款数 据， 确定该子集 合对应的交易 风险概率、 贷款金额以及不良率； 对于每个客户类别， 依据交易 风险概率及不良率， 确定该客户类别的多个参 考子集合； 对于每个客户类别， 依据该客户类别对应的多个参考子集合对应的交易风险概率及不 良率， 确定该客户类别的交易 风险概率与不良率的对应关系； 对于每个客户类别， 依据该客户类别对应的多个参考子集合对应的贷款金额及不良 率， 确定该客户类别的贷款金额与不良率的对应关系； 当第一客户提交贷款请求 时， 依据该第一客户归属的客户类别的交易风险概率与不良 率的对应关系、 贷款金额与不良率的对应关系以及本次贷款请求的贷款金额， 确定本次贷 款请求的风险。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每个客户类别， 获取该客户类别的所有 客户的交易数据， 并依据交易数据， 对 该客户类别的所有客户进 行聚类， 获得该客户类别对 应的多个子集 合， 包括： 依据交易数据， 确定客户对应的距离函数， 其中， 该距离函数用于确定任何两个客户的 距离； 依据客户对应的距离函数， 对该客户类别的所有客户进行聚类， 获得该客户类别对应 的多个子集 合。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每个客户类别对应的每个子集合， 依据 该子集合的贷款客户的交易数据和贷款数据， 确定该子集合对应的交易风险概率、 贷款金 额以及不良率， 包括： 依据该子集 合的贷款 客户的交易数据， 确定该子集 合对应的交易 风险概率； 依据该子集 合的贷款 客户的贷款数据， 确定该子集 合对应的贷款金额以及不良率。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每个客户类别， 依据交易风险概率及不 良率， 确定该客户类别的多个参 考子集合， 包括： 依据交易风险概率及不良率， 确定子集合的偏序， 其中， 该偏序用于确定该客户类别对 应的任何两个子集 合中第一子集 合是否优于第二子集 合； 依据该客户类别的多个子集合对应的不良率的最小值及最大值， 确定该客户类别对应 的不良率区间； 将该客户类别对应的不良率区间划分为多个不良率子区间； 将该客户类别的多个子集合中对应的不良率位于每个不良率子区间的子集合作为该 不良率子区间对应的子集 合； 对于每个不良率子区间， 依据子集合的偏序， 确定该不良率子区间对应的子集合中的 极大子集合， 其中， 极大子集合是该偏序的极大元素； 将该极大子集合作为该客户类别的参 考子集合。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 依据交易风险概率及不良率， 确定子集合的权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114936921 A 2偏序， 包括： 对于该客户类别对应的任何两个子集合， 如果该两个子集合中第 一子集合对应的交易 风险概率小于等于该两个子集合中第二子集合对应的交易风险概率， 且该第一子集合对应 的不良率小于等于该第二子集 合对应的不良率， 则确定该第一子集 合优于该第二子集 合。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每个客户类别， 依据该客户类别对应的 多个参考子集合对应的交易风险概率及不良率， 确定该客户类别的交易风险概率与不良率 的对应关系， 包括： 对于每个参考子集合， 确定一个坐标点样本， 其中， 该坐标点样本的横坐标是该参考子 集合对应的交易 风险概率， 纵坐标 是该参考子集合对应的不良率； 根据确定的多个坐标点样本， 进行函数拟合， 得到该客户类别的交易风险概率与不良 率的对应关系。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每个客户类别， 依据该客户类别对应的 多个参考子集合对应的贷款金额及不良率， 确定该客户类别的贷款金额与不良率的对应关 系， 包括： 对于每个参考子集合， 确定一个坐标点样本， 其中， 该坐标点样本的横坐标是该参考子 集合对应的不良率， 纵坐标 是该参考子集合对应的贷款金额； 根据确定的多个坐标点样本， 进行函数拟合， 得到该客户类别的贷款金额与不良率的 对应关系。 8.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 当第一客户提交贷款请求时， 依据该第一客 户归属的客户类别的交易风险概率与不良率的对应关系、 贷款金额与不良率的对应关系以 及本次贷款请求的贷款金额， 确定 本次贷款请求的风险， 包括： 确定该第一 客户归属的客户类别以及该客户类别对应的子集 合； 依据该第一客户归属的客户类别的交易风险概率与不良率的对应关系及该子集合的 交易风险概率， 确定该第一 客户对应的不良率； 依据本次贷款请求的贷款金额及该第一客户归属的客户类别的贷款金额与不良率的 对应关系， 确定该贷款金额对应的不良率； 如果该贷款金额对应的不良率大于该客户对应的不良率， 则确定本次贷款请求存在风 险。 9.一种贷款 风险控制装置， 其特 征在于， 包括： 客户分类模块， 用于依据客户信息， 对银行在预定区域内的客户分类， 获得多个客户类 别； 聚类模块， 用于对于每个客户类别， 获取该客户类别的所有客户的交易数据， 并依据交 易数据， 对该客户类别的所有客户进行聚类， 获得 该客户类别对应的多个子集 合； 子集合分析模块， 用于对于每个客户类别对应的每个子集合， 依据该子集合的贷款客 户的交易数据和贷款数据， 确定该子集 合对应的交易 风险概率、 贷款金额以及不良率； 参考子集合确定模块， 用于对于每个客户类别， 依据交易风险概率及不良率， 确定该客 户类别的多个参 考子集合； 交易风险概率分析模块， 用于对于每个客户类别， 依据该客户类别对应的多个参考子 集合对应的交易风险概率及不良率， 确定该客户类别的交易风险概率与不良率的对应关权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114936921 A 3