[發明專利]基于客戶分群的標簽值匹配聯合校驗方法、裝置及計算機設備

在審

• 申請號: 202011621818.7
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112732755A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 羅洋;韋炳田
• 申請（專利權）人: 招商局金融科技有限公司
• 主分類號: G06F16/2455
• 分類號: G06F16/2455;G06F16/28;G06K9/62;G06N20/00;G06Q40/00
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標代理事務所(普通合伙) 44325
• 代理人: 黃章輝

1.一種基于客戶分群的標簽值匹配聯合校驗方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取客戶的全量標簽及標簽值，從所述客戶的全量標簽及標簽值中提取客戶的業務屬性標簽和基本屬性標簽的標簽及標簽值；

根據所述客戶的業務屬性標簽和基本屬性標簽的標簽及標簽值，將客戶分成多個客戶群；

從所述多個客戶群中選擇目標客戶群，為所述目標客戶群的全量標簽匹配第一校驗規則；

根據所述第一校驗規則，對所述目標客戶群的全量標簽進行校驗；

在所述目標客戶群中選擇目標客戶，在所述目標客戶的經過第一校驗規則校驗的標簽中，設置目標標簽和與所述目標標簽對應的參考標簽，為所述目標標簽和與所述目標標簽對應的參考標簽匹配第二校驗規則；

根據所述參考標簽和所述第二校驗規則，對所述目標標簽進行校驗。

2.如權利要求1所述的基于客戶分群的標簽值匹配聯合校驗方法，其特征在于，所述根據所述客戶的業務屬性標簽和基本屬性標簽的標簽及標簽值，將客戶分成多個客戶群包括：

根據所述客戶的業務屬性標簽和基本屬性的標簽及標簽值，采用機器學習算法對客戶進行分群。

3.如權利要求1所述的基于客戶分群的標簽值匹配聯合校驗方法，其特征在于，所述從所述多個客戶群中選擇目標客戶群，為所述目標客戶群的全量標簽匹配第一校驗規則包括：

根據所述目標客戶群的全量標簽，從校驗規則庫中為所述目標客戶群的全量標簽中的每一個標簽匹配對應的第一校驗規則，所述第一校驗規則為校驗所述目標客戶群的全量標簽的標簽值準確性的規則。

4.如權利要求3所述的基于客戶分群的標簽值匹配聯合校驗方法，其特征在于，所述根據所述第一校驗規則，對所述目標客戶群的全量標簽進行校驗包括：

根據所述第一校驗規則，對所述目標客戶群的全量標簽中與所述第一校驗規則對應的標簽的標簽值進行校驗；

將沒有通過所述第一校驗規則校驗的標簽記錄到標簽值異常表中。

5.如權利要求4所述的基于客戶分群的標簽值匹配聯合校驗方法，其特征在于，所述在所述目標客戶群中選擇目標客戶，在所述目標客戶的經過第一校驗規則校驗的標簽中，設置目標標簽和與所述目標標簽對應的參考標簽，為所述目標標簽和與所述目標標簽對應的參考標簽匹配第二校驗規則包括：

在所述目標客戶的同一業務類型的標簽中，根據所述目標標簽和與所述目標標簽對應的參考標簽，從校驗規則庫中為所述目標標簽和與所述目標標簽對應的參考標簽匹配對應的第二校驗規則，所述第二校驗規則為校驗所述目標標簽的標簽值和與所述目標標簽對應的參考標簽的標簽值之間的邏輯關系準確性的規則。

6.如權利要求5所述的基于客戶分群的標簽值匹配聯合校驗方法，其特征在于，在所述根據所述參考標簽和所述第二校驗規則，對所述目標標簽進行校驗之前還包括：

查詢所述標簽值異常表，如果所述參考標簽或者所述目標標簽在所述標簽值異常表中，將所述標簽值異常表中的所述參考標簽或者所述目標標簽標記為待定標簽，根據所述待定標簽的處理狀態，決定是否將其作為參考標簽或者目標標簽。

7.如權利要求6所述的基于客戶分群的標簽值匹配聯合校驗方法，其特征在于，所述根據所述待定標簽的處理狀態，決定是否將其作為參考標簽或者目標標簽包括：

當所述待定標簽的處理狀態為未處理時，不選取所述待定為參考標簽或者目標標簽；

當所述待定標簽的處理狀態為已處理時，選取所述待定為參考標簽或者目標標簽。

8.如權利要求7所述的基于客戶分群的標簽值匹配聯合校驗方法，其特征在于，所述根據所述參考標簽和所述第二校驗規則，對所述目標標簽進行校驗還包括：

根據所述參考標簽的標簽值和所述第二校驗規則校驗所述目標標簽的標簽值是否合理，將沒有通過所述第二校驗規則校驗的所述目標標簽記錄到所述標簽值異常表中。