本技術(shù)涉及一種數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種確定客群逾期狀況的方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、分期付款在金融行業(yè)中是一種常見(jiàn)的信貸方式，是指消費(fèi)者通過(guò)分期償還的方式購(gòu)買某商品。隨著分期付款的普及，每一還款期的逾期狀況變成一個(gè)越來(lái)越重要的指標(biāo)。

2、常見(jiàn)的計(jì)算目標(biāo)客群在某一還款期或某幾還款期的逾期狀況通常是根據(jù)歷史上其他客群的逾期狀況得到的，例如，若計(jì)算目標(biāo)客群在第一還款期的逾期狀況，可以確定一個(gè)與目標(biāo)客群相似的其他客群，根據(jù)該其他客群的第一還款期的逾期狀況作為目標(biāo)客群在第一還款期的逾期狀況；或者確定多個(gè)與目標(biāo)客群相似的其他客群，根據(jù)多個(gè)相似的其他客群的第一還款期的逾期狀況做加權(quán)計(jì)算，得到目標(biāo)客群在第一還款期的逾期狀況。然而這種預(yù)估方式往往不夠準(zhǔn)確。

3、因此，亟需一種更準(zhǔn)確的確定客群逾期狀況的方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種確定客群逾期狀況的方法及裝置，用于提高確定客群逾期狀況的準(zhǔn)確性。

2、第一方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種確定客群逾期狀況的方法，該方法可以由確定客群逾期狀況的裝置執(zhí)行，所述方法包括：獲取屬于同一客群的多個(gè)目標(biāo)客戶各自在第k還款期的交易特征；k為正整數(shù)；針對(duì)至少一個(gè)目標(biāo)客戶，將所述目標(biāo)客戶在第k還款期的交易特征分別輸入第一模型和第二模型，確定所述第一模型輸出的第一逾期轉(zhuǎn)移概率和所述第二模型輸出的第二逾期轉(zhuǎn)移概率，所述第一逾期轉(zhuǎn)移概率表示目標(biāo)客戶由未逾期轉(zhuǎn)移為逾期的概率，所述第二逾期轉(zhuǎn)移概率表示目標(biāo)客戶由逾期維持逾期的概率；所述第一模型和所述第二模型是根據(jù)多個(gè)樣本客戶的交易特征訓(xùn)練得到的；根據(jù)所述第一逾期轉(zhuǎn)移概率和所述第二逾期轉(zhuǎn)移概率，確定所述目標(biāo)客戶在第k還款期的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，所述狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率表示第一狀態(tài)轉(zhuǎn)移為第二狀態(tài)的概率，所述第一狀態(tài)和所述第二狀態(tài)均為逾期或未逾期中的任一種；根據(jù)所述目標(biāo)客戶在第k還款期的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和第k-1還款期的逾期概率，確定所述目標(biāo)客戶在第k還款期的逾期概率，所述逾期概率表示未按時(shí)還款的概率；針對(duì)屬于同一客群的多個(gè)目標(biāo)客戶，根據(jù)所述多個(gè)目標(biāo)客戶在第k還款期的逾期概率，確定所述多個(gè)目標(biāo)客戶所屬客群在第k還款期的逾期狀況。

3、采用上述方法，通過(guò)訓(xùn)練好的第一模型和第二模型預(yù)測(cè)逾期轉(zhuǎn)移概率進(jìn)而得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，根據(jù)第k還款期的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和第k-1還款期的逾期概率，確定第k還款期的逾期概率。如此，由于第一模型和第二模型是經(jīng)過(guò)大量訓(xùn)練樣本訓(xùn)練得到的，因此第一模型的和第二模型輸出的逾期轉(zhuǎn)移概率的準(zhǔn)確性較高，進(jìn)而可以提高確定客群逾期狀況的準(zhǔn)確性。此外，結(jié)合模型確定客群逾期的狀況操作較為簡(jiǎn)單，節(jié)省了人力。

4、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，獲取屬于同一客群的多個(gè)目標(biāo)客戶各自第k還款期的交易特征，包括：獲取屬于同一客群的多個(gè)目標(biāo)客戶當(dāng)前所處第m還款期時(shí)已發(fā)生交易的交易信息；m為正整數(shù)，第m還款期早于第k還款期；將所述已發(fā)生交易的交易信息以及第k還款期，作為所述第k還款期的交易特征。

5、采用上述方法，在交易成交時(shí)間獲得交易的交易信息，根據(jù)交易信息和各還款期數(shù)可以確定各還款期的交易特征，如此，在成交時(shí)間便可以獲取交易完整生命周期中每一個(gè)還款期的逾期狀況，可以做到早期預(yù)警，以及準(zhǔn)確的預(yù)估未來(lái)一段時(shí)間范圍內(nèi)的損失，對(duì)于確定必要的損失準(zhǔn)備金和維持財(cái)務(wù)穩(wěn)定具有重要意義。還可以通過(guò)預(yù)估完整生命周期的逾期狀況，監(jiān)測(cè)經(jīng)濟(jì)周期的波動(dòng)和市場(chǎng)環(huán)境的變化，從而更好的適應(yīng)經(jīng)濟(jì)大環(huán)境。

6、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述第一模型和所述第二模型是根據(jù)多個(gè)樣本客戶的交易特征訓(xùn)練得到的，包括：針對(duì)每個(gè)樣本客戶中每個(gè)交易的還款期數(shù)，獲取每個(gè)還款期對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本，每個(gè)訓(xùn)練樣本包括交易特征和交易特征對(duì)應(yīng)的逾期狀態(tài)；根據(jù)每個(gè)訓(xùn)練樣本在上一還款期的逾期狀態(tài)，將所述多個(gè)訓(xùn)練樣本分為第一類訓(xùn)練樣本和第二類訓(xùn)練樣本；所述第一訓(xùn)練樣本中的樣本客戶在上一還款期對(duì)應(yīng)的逾期狀態(tài)為未逾期；所述第二訓(xùn)練樣本中的樣本客戶在上一還款期對(duì)應(yīng)的逾期狀態(tài)為已逾期；根據(jù)所述第一類訓(xùn)練樣本訓(xùn)練得到所述第一模型，并根據(jù)所述第二類訓(xùn)練樣本訓(xùn)練得到所述第二模型。

7、采用上述方法，通過(guò)單獨(dú)訓(xùn)練兩個(gè)模型，可以提高兩個(gè)模型的準(zhǔn)確性。

8、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，每個(gè)訓(xùn)練樣本的交易特征包括截止至訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的上一個(gè)還款期已發(fā)生交易的交易信息及訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的還款期；或每個(gè)訓(xùn)練樣本的交易特征包括訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的貸款生效時(shí)已發(fā)生交易的交易信息及訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的還款期。

9、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率為2*2的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；所述狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為

10、

11、其中，表示第i個(gè)目標(biāo)客戶在第k還款期的第一未逾期轉(zhuǎn)移概率，表示第i個(gè)目標(biāo)客戶在第k還款期的第一逾期轉(zhuǎn)移概率，表示第i個(gè)目標(biāo)客戶在第k還款期的第二未逾期轉(zhuǎn)移概率，表示第i個(gè)目標(biāo)客戶在第k還款期的第二逾期轉(zhuǎn)移概率。

12、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)所述目標(biāo)客戶在第k還款期的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和第k-1還款期的逾期概率，確定所述目標(biāo)客戶在第k還款期的逾期概率，包括：針對(duì)所述目標(biāo)客戶，根據(jù)第k-1還款期的未逾期概率與所述第一逾期轉(zhuǎn)移概率確定第一乘積；根據(jù)第k-1還款期的逾期概率與所述第二逾期轉(zhuǎn)移概率，確定第二乘積；根據(jù)所述第一乘積和所述第二乘積，確定第k還款期的逾期概率，所述第k-1還款期的未逾期概率和所述第k-1還款期的逾期概率之和為1。

13、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述逾期狀況為逾期率；根據(jù)所述多個(gè)目標(biāo)客戶在第k還款期的逾期概率，確定所述多個(gè)目標(biāo)客戶所屬客群在第k還款期的逾期狀況，包括：根據(jù)所述多個(gè)目標(biāo)客戶在第k還款期的逾期概率和所述多個(gè)目標(biāo)客戶的貸款金額，確定所述多個(gè)目標(biāo)客戶所屬客群在第k還款期的逾期率。

14、第二方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種確定客群逾期狀況的裝置，所述裝置包括，獲取模塊，用于獲取屬于同一客群的多個(gè)目標(biāo)客戶各自在第k還款期的交易特征；k為正整數(shù)；處理模塊，用于針對(duì)至少一個(gè)目標(biāo)客戶，將所述目標(biāo)客戶在第k還款期的交易特征分別輸入第一模型和第二模型，確定所述第一模型輸出的第一逾期轉(zhuǎn)移概率和所述第二模型輸出的第二逾期轉(zhuǎn)移概率，所述第一逾期轉(zhuǎn)移概率表示目標(biāo)客戶由未逾期轉(zhuǎn)移為逾期的概率，所述第二逾期轉(zhuǎn)移概率表示目標(biāo)客戶由逾期維持逾期的概率；所述第一模型和所述第二模型是根據(jù)多個(gè)樣本客戶的交易特征訓(xùn)練得到的；確定模塊，用于根據(jù)所述第一逾期轉(zhuǎn)移概率和所述第二逾期轉(zhuǎn)移概率，確定所述目標(biāo)客戶在第k還款期的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，所述狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率表示第一狀態(tài)轉(zhuǎn)移為第二狀態(tài)的概率，所述第一狀態(tài)和所述第二狀態(tài)均為逾期或未逾期中的任一種；以及，根據(jù)所述目標(biāo)客戶在第k還款期的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和第k-1還款期的逾期概率，確定所述目標(biāo)客戶在第k還款期的逾期概率，所述逾期概率表示未按時(shí)還款的概率；所述確定模塊還用于，針對(duì)屬于同一客群的多個(gè)目標(biāo)客戶，根據(jù)所述多個(gè)目標(biāo)客戶在第k還款期的逾期概率，確定所述多個(gè)目標(biāo)客戶所屬客群在第k還款期的逾期狀況。

15、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述獲取模塊具體用于，獲取屬于同一客群的多個(gè)目標(biāo)客戶當(dāng)前所處第m還款期時(shí)已發(fā)生交易的交易信息；m為正整數(shù)，第m還款期早于第k還款期；將所述已發(fā)生交易的交易信息以及第k還款期，作為所述第k還款期的交易特征。

16、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述獲取模塊還用于，針對(duì)每個(gè)樣本客戶中每個(gè)交易的還款期數(shù)，獲取每個(gè)還款期對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本，每個(gè)訓(xùn)練樣本包括交易特征和交易特征對(duì)應(yīng)的逾期狀態(tài)；所述處理模塊還用于，根據(jù)每個(gè)訓(xùn)練樣本在上一還款期的逾期狀態(tài)，將所述多個(gè)訓(xùn)練樣本分為第一類訓(xùn)練樣本和第二類訓(xùn)練樣本；所述第一訓(xùn)練樣本中的樣本客戶在上一還款期對(duì)應(yīng)的逾期狀態(tài)為未逾期；所述第二訓(xùn)練樣本中的樣本客戶在上一還款期對(duì)應(yīng)的逾期狀態(tài)為已逾期；以及，根據(jù)所述第一類訓(xùn)練樣本訓(xùn)練得到所述第一模型，并根據(jù)所述第二類訓(xùn)練樣本訓(xùn)練得到所述第二模型。

17、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方法中，所述確定模塊具體用于，針對(duì)所述目標(biāo)客戶，根據(jù)第k-1還款期的未逾期概率與所述第一逾期轉(zhuǎn)移概率確定第一乘積；根據(jù)第k-1還款期的逾期概率與所述第二逾期轉(zhuǎn)移概率，確定第二乘積；根據(jù)所述第一乘積和所述第二乘積，確定第k還款期的逾期概率，所述第k-1還款期的未逾期概率和所述第k-1還款期的逾期概率之和為1。

18、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方法中，所述確定模塊還用于，根據(jù)所述多個(gè)目標(biāo)客戶在第k還款期的逾期概率和所述多個(gè)目標(biāo)客戶的貸款金額，確定所述多個(gè)目標(biāo)客戶所屬客群在第k還款期的逾期率。

19、第三方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供一種確定客群逾期狀況的設(shè)備，該設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序或指令；所述處理器用于調(diào)用所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序或指令，執(zhí)行如第一方面任一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中的方法。

20、第四方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有指令，當(dāng)計(jì)算機(jī)讀取并執(zhí)行所述指令時(shí)，使得所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行如第一方面任一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中的方法。

21、第五方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品中存儲(chǔ)有指令，當(dāng)計(jì)算機(jī)讀取并執(zhí)行所述指令時(shí)，使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行上述第一方面任一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中的方法。