一种基于多数据源维度的用户信用评估方法及设备

本申请涉及一种基于多数据源维度的用户信用评估方法及设备，方法包括：获取用户身份信息数据；根据用户身份信息数据，获取用户在各厂商的用户信用数据；以厂商为单位，根据用户信用数据，训练各厂商对应的子信用评估模型；将各子信用评估模型通过逻辑回归进行融合，得到多种融合信用评估模型；基于预设的模型考量指标，在多种融合信用评估模型中，确定终选信用评估模型；终选信用评估模型用于在输入用户的信用数据时，输出用户的风险评估结果；其中，融合信用评估模型至少由两个子信用评估模型进行组合。本技术方案，实现了多个数据源的用户信用数据的精准融合和整合，提升了数据的完整性和准确性，且终选信用评估模型更加精确和可靠。