[發明專利]客戶風險承受力量化方法及系統、資產配置方法及系統

有效

• 申請號: 201711458044.9
• 申請日: 2017-12-28
• 公開（公告）號: CN109978300B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發明（設計）人: 常劍;馬明;巫鋼;於今
• 申請（專利權）人: 百融至信（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/0635
• 分類號: G06Q10/0635;G06Q40/06
• 代理公司: 北京鼎佳達知識產權代理事務所(普通合伙) 11348
• 代理人: 劉鐵生;孟阿妮

1.一種客戶風險承受力量化方法，其特征在于，包括：

獲取現存客戶的金融行為信息；

根據現存客戶的金融行為信息，設定聚類維度，并將現存客戶在不同的聚類維度下進行聚類；

獲取每個聚類維度下的每個類簇中所有現存客戶的金融行為總數、每條金融行為所涉及的金融行為類型、以及每條金融行為在其所涉及的每種金融行為類型的金額，統計每個聚類維度下的每個類簇中每種金融行為類型在金融行為總數中出現的加權值構成的特征向量；

獲取待評估客戶的金融行為信息，將待評估客戶在每個聚類維度下劃分至對應的類簇中；

根據待評估客戶在每個聚類維度下所在的類簇中每種金融行為類型在金融行為總數中出現的加權值的特征向量，以及待評估客戶的需求，針對待評估客戶的每種需求，建立風險承受力回歸模型，并計算該待評估客戶的綜合風險承受力。

2.根據權利要求1所述的客戶風險承受力量化方法，其特征在于，采用k-means聚類算法將客戶在不同的聚類維度下進行聚類，其中，將客戶在不同的聚類維度下進行聚類時，對現存客戶的各聚類維度數據進行歸一化處理，采用誤差平方和最小準則作為k-means聚類算法的目標。

3.根據權利要求1所述的客戶風險承受力量化方法，其特征在于，統計其中一個類簇中每種金融行為類型在金融行為總數中出現的加權值構成的特征向量，包括：

根據類簇中所有現存客戶的金融行為總數、每條金融行為所涉及的金融行為類型、以及每條金融行為在其所涉及的每種金融行為類型的金額，獲取該類簇中存在的金融行為類型，并獲取該類簇中每條金融行為的行為向量，x_i＝(x_i,1,x_i,2...x_i,j...x_i,m)，1≤i≤N，1≤j≤m，其中，N為類簇中所有現存客戶的金融行為總數，m為金融行為類型的總數，x_i為第i條金融行為的行為向量，x_i,j為第i條金融行為中涉及第j種金融行為類型的金額；

根據類簇中每條金融行為的行為向量，獲取該類簇中每種金融行為類型在金融行為總數中出現的加權值，P＝(p₁,p₂...p_s...p_m)，1≤s≤m，其中，P為由類簇中每種金融行為類型在金融行為總數中出現的加權值構成的加權值向量，P可作為類簇中每種金融行為類型在金融行為總數中出現的加權值構成的特征向量，p_s為第s種金融行為類型在金融行為總數中出現的加權值。

4.根據權利要求3所述的客戶風險承受力量化方法，其特征在于，獲取該類簇中每種金融行為類型在金融行為總數中出現的加權值后，統計其中一個類簇中每種金融行為類型在金融行為總數中出現的加權值構成的特征向量，還包括：

對加權值向量P中每個加權值進行G級特征處理，其中，G≥1；

獲取對加權值向量P中每個加權值進行G級特征處理后形成的加權值構成的特征向量，z_t＝(z_1,t,z_2,t...z_s,t...z_m,t)，1≤t≤G，z_t為對加權值向量P中每個加權值進行t級特征處理后形成的加權值構成的特征向量，z_s,t為對第s種金融行為類型在金融行為總數中出現的加權值進行t級特征處理后形成的加權值。

5.根據權利要求1所述的客戶風險承受力量化方法，其特征在于，采用隨機森林和深度神經元網絡模型算法，計算待評估客戶的綜合風險承受力。