[發明專利]一種風險評級方法及裝置

在審

• 申請號: 201910590901.3
• 申請日: 2019-07-02
• 公開（公告）號: CN110245879A
• 公開（公告）日: 2019-09-17
• 發明（設計）人: 郭會;孫琳
• 申請（專利權）人: 中國農業銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/02
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 劉穎

1.一種風險評級方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標客戶的客戶信息、合約信息和交易信息；

從所述目標客戶的客戶信息、合約信息和交易信息中提取出預設特征的特征值，形成所述目標客戶的特征點集；所述特征點集中的各特征值按照預定順序排列；

分別計算所述目標客戶的特征點集與預先建立的每個歷史客戶的特征點集的距離，按由小到大的順序對計算出的多個距離進行排序，確定前K個距離對應的K個歷史客戶；所述K為正整數；

依據所述K個歷史客戶的已審核評級數據，確定所述目標客戶的風險評級。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，

所述從所述目標客戶的客戶信息、合約信息和交易信息中提取出預設特征的特征值，包括：

從所述客戶信息中提取年齡、地址和職業的特征值；

從所述合約信息中提取合約開立關閉時間、合約信息最近更新日距上一個更新日時間、合約余額和合約近預設時間段內的交易對手個數的特征值；

從所述交易信息中提取近預設時間段內的交易筆數、最近一筆交易金額、近預設時間段內的交易平均金額、最近一筆非線上交易地點和最近預設筆非線上交易地點最遠距離的特征值。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述歷史客戶的特征點集按照以下步驟建立：

從大數據平臺獲取客戶數據、合約數據、交易數據和已審核評級數據；

去除所述客戶數據、合約數據、交易數據和已審核評級數據中的重復數據和噪聲數據；

從去除重復數據和噪聲數據之后的數據中提取出預設特征的特征值；

針對每個所述已審核評級數據對應的歷史客戶，統計屬于所述歷史客戶的特征值，并按照預設順序排列所述屬于所述歷史客戶的各特征值，得到所述歷史客戶的特征點集。

4.如權利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述K為按照如下步驟確定的最優值：

選取建立的多個歷史客戶的特征點集中的第一部分歷史客戶的特征點集作為訓練集，第二部分歷史客戶的特征點集作為測試集；

按照設定的參數取值范圍，依次取出一個參數值；所述參數值為正整數；

基于每次取出的參數值和所述訓練集確定所述測試集中各個歷史客戶的風險評級，并基于所述測試集中各個歷史客戶的已審核風險評級和確定出的各個歷史客戶的風險評級計算風險評級的準確率；

將準確率最高時采用的參數值作為最優值；

其中，基于取出的參數值和所述訓練集確定測試集中每個歷史客戶的風險評級的過程包括：

分別計算該歷史客戶的特征點集與所述訓練集中每個歷史客戶的特征點集的距離，按由小到大的順序對計算出的多個距離進行排序，確定前預設數量個距離對應的預設數量個歷史客戶；所述預設數量為所述參數值；依據確定出的所述預設數量個歷史客戶的已審核評級數據，確定該歷史客戶的風險評級。

5.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述得到每個歷史客戶的特征點集之后，還包括：

對得到的所述每個歷史客戶的特征點集中各個特征值進行特征規范化處理；

所述得到所述目標客戶的特征點集之后，還包括：

對得到的所述目標客戶的特征點集中各個特征值進行特征規范化處理。

6.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述去除所述客戶數據、合約數據、交易數據和已審核評級數據中的重復數據和噪聲數據，包括：

將所述客戶數據、合約數據、交易數據和已審核評級數據加載至分布式文件系統；以觸發所述分布式文件系統利用分布式計算框架按照預設規則去除所述客戶數據、合約數據、交易數據和已審核評級數據中的重復數據和噪聲數據。

7.如權利要求1所述的方法，所述依據所述K個歷史客戶的已審核評級數據，確定所述目標客戶的風險評級包括：

確定所述K個歷史客戶的已審核評級數據中數量最多的風險評級；

將所述數量最多的風險評級作為所述目標客戶的風險評級。