一种基于用户在线上贷款推荐应用上的操作行为分析借贷风险的方法

摘要

本发明涉及一种基于用户在线上贷款推荐应用上的操作行为分析借贷风险的方法，包括以下步骤，步骤S1：贷款推荐平台采集用户在其应用中的浏览、点击的操作行为；步骤S2:与贷款推荐平台连接的服务器将操作行为归入各个Bin，同时贷款推荐平台通过大数据检索产生用户的信用数据；步骤S3：将这些整理后的数据连同贷款机构产品提供的用户的信用数据一起输入GBDT机器学习模型，得出损益曲线上的最佳平衡点，即得到风险模型，进而得出借贷指数的映射；之后服务器得到的某用户操作行为的Bin可直接输入风险模型，进而得到某一个用户的借贷指数，将借贷指数传输给贷款机构的产品做进一步风险参考。