[發明專利]服務器、客戶關系挖掘的方法及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201710614491.2
• 申請日: 2017-07-25
• 公開（公告）號: CN107871277B
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發明（設計）人: 任鋼林;楊釗
• 申請（專利權）人: 平安普惠企業管理有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 于志光;高杰

本發明涉及一種服務器、客戶關系挖掘的方法及存儲介質，服務器包括：存儲器、處理器及存儲在存儲器上的系統，該系統被處理器執行時實現：定義負面標簽，并設置客戶之間有關聯關系的多種類型的關聯因子及其優先順序；讀取貸款申請數據，并提取各筆貸款申請中的負面標簽字段，以及關聯因子；從該第一客戶的關聯因子中讀取優先順序最高的關聯因子，在貸款申請數據中查找與該關聯因子相同的其他貸款申請，將查找到的貸款申請加入該客戶團；按照剩余的關聯因子的優先順序，在貸款申請數據中查找與剩余的關聯因子相同的貸款申請并將其加入該客戶團；分析得到該客戶團中貸款申請之間的關聯信息。本發明可以客觀、整體分析客戶與其他客戶的關聯影響。

技術領域

本發明涉及金融技術領域，尤其涉及一種服務器、客戶關系挖掘的方法及計算機可讀存儲介質。

背景技術

目前，關于貸款客戶的風險分析方案中，一般是通過設計風控規則，對客戶進行層層校驗，最終根據客戶對于風控規則的匹配程度，得出不同的風控策略。這種方式停留在對單個客戶的各項指標的校驗，無法客觀、整體分析客戶與其他客戶的關聯影響。

發明內容

本發明的目的在于提供一種服務器、客戶關系挖掘的方法及計算機可讀存儲介質，旨在客觀、整體分析客戶與其他客戶的關聯影響。

為實現上述目的，本發明提供一種服務器，所述服務器包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的客戶關系挖掘的系統，所述客戶關系挖掘的系統被所述處理器執行時實現如下步驟：

設置步驟：定義客戶貸款的負面標簽，并設置客戶之間有關聯關系的多種類型的關聯因子以及多種類型的關聯因子的優先順序；

提取步驟：從數據庫中讀取一預設時間范圍內的貸款申請數據，從所述貸款申請數據中提取各筆貸款申請中的負面標簽字段，以及一個或多個關聯因子；

建團初始步驟：讀取所述貸款申請數據中的一筆貸款申請作為客戶團的第一客戶，從該第一客戶的關聯因子中讀取優先順序最高的關聯因子，在所述貸款申請數據中查找與讀取的關聯因子相同的其他貸款申請，將查找到的貸款申請依次加入該客戶團；

建團擴展步驟：按照讀取的該筆貸款申請的剩余的關聯因子的優先順序，在所述貸款申請數據中依次查找與剩余的關聯因子相同的貸款申請，將查找到的貸款申請依次加入該客戶團；

客戶團關系分析步驟：分析得到該客戶團中貸款申請之間的關聯信息，所述關聯信息包括團中申請關系緊密度、團中人關系緊密度、申請時間密集度、團中負面標簽申請占比及團中負面標簽客戶占比。

優選地，所述關聯因子的類型包括身份證類、電話類、設備類、GPS類及IP類，所述多種類型的關聯因子的優先順序為按照所述身份證類、電話類、設備類、GPS類及IP類的先后順序。

優選地，所述客戶關系挖掘的系統被所述處理器執行時，還實現如下步驟：

若有貸款申請中的關聯因子與讀取的該筆貸款申請中的關聯因子均不相同，則獨立成團，將獨立成團的貸款申請按照所述建團初始步驟及建團擴展步驟進行擴建，直至將所述貸款申請數據劃分為多個客戶團。

優選地，所述客戶關系挖掘的系統被所述處理器執行時，還實現如下步驟：

模型建立步驟：將客戶團的每個貸款申請抽象為頂點、貸款申請之間的關聯關系抽象為邊，構建客戶關系網模型；

標簽步驟：根據貸款申請中的負面標簽字段為所述客戶關系網模型的相應頂點打上負面標簽；

初始賦值步驟：為不同類型的關聯因子賦予不同的因子權重，根據負面標簽的種類為相應頂點的負面標簽賦予相應的初始值；

邊權重計算步驟：根據客戶關系網模型中每條邊代表的關聯因子計算每條邊的權重；