(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 202210988019.6 (22)申请日 2022.08.17 (71)申请人 奇瑞徽银汽车 金融股份有限公司 地址 241000 安徽省芜湖市沈巷电信大道 （安康路） 东 (72)发明人 王延松　裴茗　何向楠　张磊　 王蒙　 (74)专利代理 机构 芜湖安汇知识产权代理有限 公司 34107 专利代理师 钟雪 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06F 16/9537(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于GPS轨迹数据的车辆贷款逾期风险评估 方法及系统 (57)摘要 本发明公开一种于GPS轨迹数据的车辆贷款 逾期风险评估方法， 包括如下步骤： S1、 获取待评 估用户前M个月的GPS轨迹数据， 从GPS轨迹数据 中提取停留位置； S2、 基于停留位置构建待评估 用户的轨迹行为矩阵， 提取轨迹行为矩阵中的出 行行为特征向量； S3、 将用户在前M个月内的出行 行为特征向量及逾期天数输入逾期识别模型， 逾 期识别模型输出待识别用户在下一个月的逾期 评估结果。 基于贷款用户(待评估用户)的近期 GPS轨迹数据即可实现贷款逾期风险的自动评 估， 减少了贷款用户的贷款逾期风险评估成本 。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115330521 A 2022.11.11 CN 115330521 A 1.一种基于GP S轨迹数据的车辆贷款逾期风险评估方法， 其特 征在于， 所述方法包括： S1、 获取待评估用户前M个月的GP S轨迹数据， 从GP S轨迹数据中提取停留位置； S2、 基于停留位置构建待评估用户的轨迹行为矩阵， 提取轨迹行为矩阵中的出行行为 特征向量； S3、 将用户在前M个月内的出行行为特征向量及逾期天数输入逾期识别模型， 逾期识别 模型输出待识别用户在下一个月的逾期评估结果。 2.如权利要求1所述基于GPS轨迹数据的车辆贷款逾期风险评估方法， 其特征在于， 停 留位置的提取 方法具体如下： 通过采集的GPS轨迹 数据(lngj,alj,tj)计算用户在各位置的停留时间Δtj， 停留时间Δ tj大于停留时间阈值τ 的GPS轨迹数据(lngj,alj,tj)所在位置即为停留点， 放入停留点集合 S中。 3.如权利要求1所述基于GPS轨迹数据的车辆贷款逾期风险评估方法， 其特征在于， 轨 迹行为矩阵的提取 方法具体如下： S21、 基于停留点 集合S中的每日GP S轨迹数据构建待评估用户的日轨 迹行为矩阵； S22、 将前一日的日行为轨迹行为矩阵的尾部轨迹数据拼接至后一日的日轨迹行为矩 阵的头部， 更新每日的日轨 迹行为矩阵； S23、 按照时间顺序将指定时长内的日轨迹行为矩阵进行拼接， 形成多日轨迹行为矩 阵。 4.如权利要求3所述基于GPS轨迹数据的车辆贷款逾期风险评估方法， 其特征在于， 日 轨迹行为矩阵的形成过程具体如下： 将每日按照设定时长进行切断， 形成S个片段； 检测各片段的时间区间内是否存在 GPS轨迹数据， 若检测结果为否， 则将距片段最近时 间的停留点(lngt,alt)作为当前片段的停留点， 用三元组(lngt,alt,0)来表示当前片段； 若 检测结果 为是， 则用三元组(0,0， 1)来表示当前片段。 5.如权利要求3所述基于GPS轨迹数据的车辆贷款逾期风险评估方法， 其特征在于， 用 户的出行行为特征向量提取方法具体如下： 将M个月内的多张多日轨迹行为矩阵按时间顺序依次排列， 通过时间窗的滑动来遍历 所有多日轨迹行为矩阵， 将当前窗口时段内轨迹行为矩阵的输入卷积神经网络， 从卷积神 经网络中提取对应的出 行行为特征， 形成出 行行为特征向量。 6.如权利要求1所述基于GPS轨迹数据的车辆贷款逾期风险评估方法， 其特征在于， 逾 期识别模型包括： 长短时记忆网络， 前馈神经网络及多层感知器神经网络组成， 其中长短时记忆网络， 前 馈神经网络的输出端连接层感知神经网络的输入端， 长 短时记忆网络的输入端输入出行行 为特征向量， 前馈神经网络的输入端输入M个月内的逾期天数， 多层感知器神经网络输出待 识别用户在下一个月的逾期结果预测。 7.如权利要求1所述基于GPS轨迹数据的车辆贷款逾期风险评估方法， 其特征在于， M的 取值为3。 8.如权利要求5所述基于GPS轨迹数据的车辆贷款逾期风险评估方法， 其特征在于， 时 间窗的大小为 4周， 滑动步长为2周。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115330521 A 29.一种基于GPS轨迹数据的车辆贷款逾期风险预评估系统， 其特征在于， 所述系统包 括： 车载GPS， 车载GPS与存储器通讯连接， 存 储器与服 务器连接； 车载GPS将采集到的轨 迹数据实时上传至存 储器； 服务器基于逾期风险评指令读取待评估用户在M个月的GPS轨迹数据， 并基于权利要求 1至8任一权利要求所述基于 GPS轨迹数据的车辆贷款逾期风险评估方法来预评估用户在下 一个月的逾期评估结果。 10.如权利要求9所述基于GPS轨迹数据的车辆贷款逾期风险预评估系统， 其特征在于， 存储器定时更新用户的GP S轨迹数据， 仅保留用户前M个月的GP S轨迹数据。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115330521 A 3