[發明專利]一種基于多維度實現決策評估的方法

在審

• 申請號: 202110135844.7
• 申請日: 2021-02-01
• 公開（公告）號: CN112508689A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 江海;李開宇
• 申請（專利權）人: 四川新網銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06N3/08;G06N3/04;G06F16/2458
• 代理公司: 成都智言知識產權代理有限公司 51282
• 代理人: 濮云杉

1.一種基于多維度實現決策評估的方法，其特征在于，包括：

步驟A：對客戶的風險特征數據和收益特征數據進行采集，并存儲至大數據平臺中；

步驟B：將步驟A中采集的所有客戶數據進行匯總整理，然后進行加工；

步驟C：對加工后的數據進行清洗，包括去重和壞樣本清除，同時確認目標變量與總量特征，然后進行特征工程，通過對連續特征進行分桶或歸一化，通過計算IG、卡方值進行特征重要性評估，配合統計指標進行特征維度篩選，所述統計指標包括缺失率，然后將全量樣本分割成N個折，并選擇對應的風控模型和收益模型進行模型訓練與參數調優，最終得到訓練好的模型文件；

步驟D：將所述模型文件封裝成API接口服務,所述API接口服務的輸入為模型所需特征，輸出為模型預測的結果；

步驟E：客戶在前端交互工具中申請授信時，在服務流程的過程中完成對客戶授信所需數據的采集；

步驟F:將步驟E采集的信息進行匹配整合以及加工，加工邏輯與步驟B中的加工邏輯一一對應，然后將加工后的數據通過步驟D生成的API接口服務，得到不同模型對應的輸出值，并根據輸出值匹配不同類型的決策規則，確定客戶的客群劃分，得到客戶的個性化定價，并計算客戶的預期收益；

步驟G：將所述個性化定價通過前端交互工具展示反饋給客戶。

2.根據權利要求1所述的一種基于多維度實現決策評估的方法，其特征在于，步驟A中：所述客戶的風險特征數據和收益特征數據包括客戶的征信數據、第三方數據、交易數據和客戶行為數據，所述征信數據和第三方數據來源于外部系統，所述交易數據來源于企業數據，所述客戶行為數據基于前端埋點工具采集。

3.根據權利要求1所述的一種基于多維度實現決策評估的方法，其特征在于，步驟B中：將客戶相關的所有數據，按照客戶唯一ID進行匹配對齊，然后對數據進行統計，最后進行基礎加工，包括：空值、異常值標準化、碼值統一轉化。

4.根據權利要求1所述的一種基于多維度實現決策評估的方法，其特征在于，步驟C包括：

步驟C1：對加工后的數據進行清洗，同時確認不同的目標變量與總量特征，所述風控模型的目標變量包括客戶存不存在逾期、存不存在壞賬行為，收益模型的目標變量包括客戶存不存在提款、存不存在復借行為，分別將風險特征和收益特征作為不同的目標變量選擇，所述數據清洗包括數據去重和壞樣本清除工作，所述壞樣本為缺失值大于50%的數據；

步驟C2：對連續性特征進行分桶或歸一化，計算IG、卡方值進行特征重要性評估，配合統計指標進行特征維度篩選；

步驟C3：使用5倍或10倍交叉驗證集，將篩選后的全部樣本分割成N個折，并選擇對應的模型；

步驟C4：通過選擇的模型進行模型訓練，并進行參數調優，得到訓練好的模型文件。

5.根據權利要求1所述的一種基于多維度實現決策評估的方法，其特征在于，步驟E包括：客戶在申請授信的服務流程中，對客戶授信所需的數據進行采集，所述數據采集包括：客戶錄入的基本信息、客戶行為數據、根據客戶唯一ID調用第三方服務匹配的信息和根據客戶唯一ID匹配企業內部的交易數據。

6.根據權利要求4所述的一種基于多維度實現決策評估的方法，其特征在于，步驟F包括：所述輸出值為不同模型對應風險預測值和收益預測值，將得到的預測值集合通過決策規則庫進行匹配，確定客戶的客群劃分；并同時針對客戶進行“收益計算”，量化客戶的預期收益。

7.根據權利要求6所述的一種基于多維度實現決策評估的方法，其特征在于：所述風險預測值和收益預測值包括提款率、額度使用率、復借概率、流失概率和提前結清概率，所述“收益計算”具體為：客戶預期收益 =（權重1*提款率）*（權重2*額度使用率）*額度*（權重3*提款周期預測值*利率）+ (權重4*復借概率)*（權重2*額度使用率）*額度*（權重3*提款周期預測值*利率）- (權重5*流失概率)*運營成本 - (權重6*提前結清概率)* 結清額度，所述權重為默認使用預測值的準確率，支持實際應用場景調整；并通過不斷豐富預測概率，提升客戶預期收益的精準度。