[發明專利]金融目標客戶確定方法、裝置及電子設備在審
| 申請號: | 201911290914.5 | 申請日: | 2019-12-16 |
| 公開(公告)號: | CN111179051A | 公開(公告)日: | 2020-05-19 |
| 發明(設計)人: | 張潮華;高明宇 | 申請(專利權)人: | 北京淇瑀信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q40/02 | 分類號: | G06Q40/02 |
| 代理公司: | 北京清誠知識產權代理有限公司 11691 | 代理人: | 喬東峰 |
| 地址: | 100012 北京市朝陽*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 金融 目標 客戶 確定 方法 裝置 電子設備 | ||
1.一種金融目標客戶確定方法,其特征在于,包括:
基于多個客戶的金融信息和風險評分模型確定所述多個客戶的風險評分;
提取所述風險評分大于閾值的至少一個客戶;
基于所述至少一個客戶的金融信息和利潤評分模型確定所述至少一個客戶的利潤評分;以及
基于所述利潤評分由所述至少一個客戶中確定目標客戶。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,還包括:
通過歷史客戶的還款信息對第一機器學習模型進行訓練,生成所述風險評分模型,所述風險評分模型用于生成客戶違約還款的風險評分。
3.如權利要求1-2所述的方法,其特征在于,通過歷史客戶的還款信息對第一機器學習模型進行訓練,包括:
通過歷史客戶的還款信息對梯度提升決策樹模型進行訓練。
4.如權利要求1-3所述的方法,其特征在于,還包括:
通過歷史客戶的收益信息對第二機器學習模型進行訓練,生成所述利潤評分模型,所述利潤評分模型用于生成客戶帶來的年化收益的利潤評分。
5.如權利要求1-4所述的方法,其特征在于,通過歷史客戶的收益信息對第二機器學習模型進行訓練,包括:
通過歷史客戶的收益信息對卡方自動交互檢測決策樹模型進行訓練。
6.如權利要求1-5所述的方法,其特征在于,提取所述風險評分大于閾值的至少一個客戶,包括:
通過歷史經驗數據確定所述閾值;以及
將所述多個客戶的風險評分與所述閾值進行比較以提取所述至少一個客戶。
7.如權利要求1-6所述的方法,其特征在于,基于所述利潤評分由所述至少一個客戶中確定目標客戶,包括:
將所述至少一個客戶按照其對應的利潤評分進行排序;
基于排序結果和預設條件由所述至少一個客戶中確定目標客戶。
8.一種金融目標客戶確定裝置,其特征在于,包括:
風險模塊,用于基于多個客戶的金融信息和風險評分模型確定所述多個客戶的風險評分;
提取模塊,用于提取所述風險評分大于閾值的至少一個客戶;
利潤模塊,用于基于所述至少一個客戶的金融信息和利潤評分模型確定所述至少一個客戶的利潤評分;以及
目標模塊,用于基于所述利潤評分由所述至少一個客戶中確定目標客戶。
9.一種電子設備,其特征在于,包括:
一個或多個處理器;
存儲裝置,用于存儲一個或多個程序;
當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行,使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1-7中任一所述的方法。
10.一種計算機可讀介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一所述的方法。
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