[發明專利]基于大數據的用戶風險類型評估方法、存儲介質和設備

在審

• 申請號: 201811232407.1
• 申請日: 2018-10-22
• 公開（公告）號: CN109636084A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發明（設計）人: 胡雨佳
• 申請（專利權）人: 中國平安人壽保險股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/06
• 代理公司: 深圳市立智方成知識產權代理事務所(普通合伙) 44468
• 代理人: 王增鑫

本發明提供一種基于大數據的用戶風險類型評估方法，包括：采集與目標用戶的風險承受能力相關聯的用戶特征信息和第一行為數據；根據所述用戶特征信息和第一行為數據，計算所述目標用戶的風險承受能力值；將所述目標用戶的風險承受能力值與取樣用戶群中用戶的風險承受能力值進行排序，得到排序結果；根據所述目標用戶的風險承受能力值對應的排序結果，確定所述目標用戶的風險承受能力等級。本發明基于大數據分析的評估方式可顯著提高用戶風險承受能力等級評估結果的準確性，進而提高用戶體驗滿意度。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，具體而言，本發明涉及一種基于大數據的用戶風險類型評估方法、裝置、計算機可讀存儲介質和計算機設備。

背景技術

隨著互聯網技術的迅速快展，越來越多人選擇在線上處理金融業務，特別是金融產品的選購業務。通常地，在用戶買入金融產品之前，相關金融業務平臺會評估或獲取用戶的風險類型，以向用戶推薦與其風險類型相匹配的金融產品。

目前，用戶風險類型評估通常通過問卷調查的方式實現，其局限性在于，需用戶耗費時間完成問卷，用戶風險類型評估效率低下，且現有評估方式籠統地將用戶的風險類型劃分為若干風險等級中的一級，風險類型評估結果無法使用戶認清自身的風險承受能力，可能更多地體現用戶主觀考慮的風險偏好，從而誤導用戶購置超出其風險承受能力的金融產品，存在評估結果與用戶自身實際情況不符的問題，難以保證用戶風險類型評估的準確性，用戶體驗滿意度較低。

發明內容

為至少能解決上述的技術缺陷之一，本發明提供了以下技術方案的基于大數據的用戶風險類型評估方法及對應的裝置、計算機可讀存儲介質和計算機設備。

本發明的實施例根據一個方面，提供了一種基于大數據的用戶風險類型評估方法，包括如下步驟：

采集與目標用戶的風險承受能力相關聯的用戶特征信息和第一行為數據；

根據所述用戶特征信息和第一行為數據，計算所述目標用戶的風險承受能力值；

將所述目標用戶的風險承受能力值與取樣用戶群中用戶的風險承受能力值進行排序，得到排序結果；

根據所述目標用戶的風險承受能力值對應的排序結果，確定所述目標用戶的風險承受能力等級。

優選地，所述用戶風險類型評估方法還包括：

采集與所述目標用戶的風險偏好相關聯的第二行為數據；

根據所述第二行為數據，計算所述目標用戶的風險偏好值；

將所述目標用戶的風險偏好值與取樣用戶群中用戶的風險偏好值進行排序，得到排序結果；

根據所述目標用戶的風險偏好值對應的排序結果，確定所述目標用戶的風險偏好等級。

進一步地，所述根據所述目標用戶的風險偏好值對應的排序結果，確定所述目標用戶的風險偏好等級之后，還包括：

根據所述風險承受能力等級和所述風險偏好等級，生成所述目標用戶的風險類型評估結果；

向所述目標用戶反饋所述風險類型評估結果。

優選地，所述根據所述目標用戶的風險承受能力值對應的排序結果，確定所述目標用戶的風險承受能力等級之后，還包括：

根據所述目標用戶的風險承受能力等級，從預置的金融產品庫中確定與所述風險承受能力等級匹配的金融產品；

向所述目標用戶推薦所述金融產品。

優選地，所述根據所述目標用戶的風險偏好值對應的排序結果，確定所述目標用戶的風險偏好等級之后，還包括：

從取樣用戶群中，獲取與所述目標用戶的所述風險承受能力等級和所述風險偏好等級相同的用戶，組成參考用戶群；