(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 202210717910.6 (22)申请日 2022.06.21 (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 党娜　刘洋　李昊　 (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 李辉　樊一槿 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 10/10(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种贷款审批方法和装置 (57)摘要 本发明实施例提供了一种贷款审批方法和 装置， 可用于 人工智能技术领域， 所述方法包括： 对获取的用户数据进行特征提取， 得到每个属性 类别下的最优特征值； 通过构建的审批模型， 根 据每个属性类别下的最优特征值， 得到贷款审批 结果， 自动对贷 款进行审批， 审批过程客观， 提高 审批正确性和审批效率， 从而提升用户体验。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115205016 A 2022.10.18 CN 115205016 A 1.一种贷款审批方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 对获取的用户数据进行 特征提取， 得到每 个属性类别下的最优特 征值； 通过构建的审批模型， 根据每 个属性类别下的最优特 征值， 得到贷款审批结果。 2.根据权利要求1所述的贷款审批方法， 其特征在于， 所述对获取的用户数据进行特征 提取， 得到每 个属性类别下的最优特 征值， 包括： 通过决策树模型， 对所述用户数据进行 特征提取， 得到每 个属性类别下的最优特 征值。 3.根据权利要求2所述的贷款审批方法， 其特征在于， 所述用户数据包括多个属性类别 和每个属性类别下的用户特 征； 所述通过决策树模型， 对所述用户数据进行特征提取， 得到每个属性类别下的最优特 征值， 包括： 对所述每 个属性类别下的用户特 征进行计算， 得到每 个属性类别下的信息增益； 根据所述信息增益， 从所述用户特 征中提取 出每个属性类别下的最优特 征值。 4.根据权利要求1所述的贷款审批方法， 其特征在于， 在所述通过构建的审批模型， 根 据每个属性类别下的最优特 征值， 得到贷款审批结果之前， 还 包括： 获取历史数据； 通过所述历史数据， 对支持向量机算法进行训练， 构建出 所述审批模型。 5.根据权利要求1所述的贷款审批方法， 其特征在于， 所述用户数据包括用户征信、 用 户收入证明、 用户房产信息、 是否为首套购房、 用户年龄、 用户职 业信息、 用户婚姻状态和用 户流水信息 。 6.一种贷款审批装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 特征提取单元， 用于对获取的用户数据进行特征提取， 得到每个属性类别下的最优特 征值； 审批单元， 用于通过构建的审批模型， 根据每个属性类别下的最优特征值， 得到贷款审 批结果。 7.根据权利要求6所述的贷款审批装置， 其特 征在于， 特征提取单元， 具体用于通过决策树模型， 对所述用户数据进行特征提取， 得到每个属 性类别下的最优特 征值。 8.根据权利要求7所述的贷款审批装置， 其特征在于， 所述用户数据包括多个属性类别 和每个属性类别下的用户特 征； 特征提取单元， 具体用于对所述每个属性类别下的用户特征进行计算， 得到每个属性 类别下的信息增益； 根据所述信息增益， 从所述用户特征中提取出每个属 性类别下 的最优 特征值。 9.根据权利要求6所述的贷款审批装置， 其特 征在于， 所述装置还 包括： 获取单元， 用于获取历史数据； 训练单元， 用于通过所述历史数据， 对支持向量机算法进行训练， 构建出所述审批模 型。 10.一种计算机可读介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执行 时实现如权利要求1至 5任一项所述的贷款审批方法。 11.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器用于存储包括程序指令的信权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115205016 A 2息， 所述处理器用于控制程序指 令的执行， 其特征在于， 所述程序指 令被处理器加载并执行 时实现权利要求1至 5任一项所述的贷款审批方法。 12.一种计算机程序产品， 包括计算机程序/指令， 其特征在于， 所述计算机程序/指令 被处理器执行时实现权利要求1至 5任一项所述的贷款审批方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115205016 A 3