[發(fā)明專利]一種基于馬爾科夫鏈的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)估計(jì)方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110336559.1
• 申請(qǐng)日: 2021-03-29
• 公開（公告）號(hào): CN113077333A
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳宇;高煥英;曹飛可;施明強(qiáng);劉志斌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 信用生活（廣州）智能科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q40/02
• 分類號(hào): G06Q40/02;G06Q40/08;G06Q10/06;G06K9/62
• 代理公司: 廣東高端專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 44346
• 代理人: 李彩鳳

本發(fā)明公開了一種基于馬爾科夫鏈的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)估計(jì)方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取客戶的信貸數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹分類模型得到風(fēng)險(xiǎn)分群結(jié)果；采用馬爾科夫鏈對(duì)客群中客戶的信貸數(shù)據(jù)及分期辦理賬齡進(jìn)行計(jì)算，得到每一客群的置信調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)矩陣；基于置信調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)矩陣及產(chǎn)品收入/成本數(shù)據(jù)，計(jì)算最低定價(jià)；調(diào)整最低定價(jià)得到每一客群的最優(yōu)定價(jià)。可見，以決策樹分類模型對(duì)客戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分群來識(shí)別客戶在未來的風(fēng)險(xiǎn)狀況，為差異化定價(jià)提供支持；通過置信調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)矩陣優(yōu)化客群資產(chǎn)組合，調(diào)整產(chǎn)品規(guī)模，實(shí)現(xiàn)市場占有率提高；此外，核算最低定價(jià)并調(diào)整得到差異化的客群的最優(yōu)定價(jià)，顯著提高客戶對(duì)產(chǎn)品的響應(yīng)概率，從而提高產(chǎn)品規(guī)模與產(chǎn)品收益。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于馬爾科夫鏈的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)估計(jì)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

當(dāng)前，市面上金融信貸產(chǎn)品種類繁多，且客戶群體數(shù)量龐大，由于不同客戶對(duì)產(chǎn)品的價(jià)格敏感度不同，因而在面對(duì)不同產(chǎn)品時(shí)的響應(yīng)概率存在較大差異；此外，在客戶接受產(chǎn)品并申請(qǐng)辦理信貸業(yè)務(wù)的情況下，還需根據(jù)客戶的信貸風(fēng)險(xiǎn)程度對(duì)客戶進(jìn)行審核。現(xiàn)有的信貸產(chǎn)品雖針對(duì)不同客戶有不同的定價(jià)，但定價(jià)策略往往依據(jù)歷史數(shù)據(jù)與專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)定，難以貼合當(dāng)前市場的客戶實(shí)際情況，這使得產(chǎn)品在投放后客戶的響應(yīng)概率達(dá)不到預(yù)期，造成產(chǎn)品規(guī)模縮水；另外，客戶的信貸風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重影響產(chǎn)品的實(shí)際收益，當(dāng)前人工配合機(jī)器審查的方式不足以準(zhǔn)確鑒別客戶的信貸風(fēng)險(xiǎn)，容易產(chǎn)生信貸逾期的問題，產(chǎn)品營收不佳。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例公開一種基于馬爾科夫鏈的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)估計(jì)方法及系統(tǒng)，以決策樹分類模型對(duì)客戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分群來識(shí)別客戶在未來的風(fēng)險(xiǎn)狀況，為差異化定價(jià)提供支持；通過置信調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)矩陣優(yōu)化客群資產(chǎn)組合，調(diào)整產(chǎn)品規(guī)模，實(shí)現(xiàn)市場占有率提高；此外，核算最低定價(jià)并調(diào)整得到差異化的客群的最優(yōu)定價(jià)，顯著提高客戶對(duì)產(chǎn)品的響應(yīng)概率，從而提高產(chǎn)品規(guī)模與產(chǎn)品收益。

本發(fā)明實(shí)施例第一方面公開一種基于馬爾科夫鏈的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)估計(jì)方法，所述方法包括：

獲取客戶的信貸數(shù)據(jù)，構(gòu)建決策樹分類模型，基于決策樹節(jié)點(diǎn)得到風(fēng)險(xiǎn)分群結(jié)果；其中，所述風(fēng)險(xiǎn)分群結(jié)果包括若干客群，每一所述客群包括若干客戶；

采用馬爾科夫鏈對(duì)每一所述客群中客戶的信貸數(shù)據(jù)及分期辦理賬齡進(jìn)行計(jì)算，得到每一所述客群的置信調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)矩陣；

基于所述置信調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)矩陣及產(chǎn)品收入/成本數(shù)據(jù)，計(jì)算得到每一所述客群的最低定價(jià)；

綜合風(fēng)險(xiǎn)維度、分期響應(yīng)率及分期收益調(diào)整所述最低定價(jià)，得到每一所述客群的最優(yōu)定價(jià)。

作為一種可選的實(shí)施方式，在本發(fā)明實(shí)施例第一方面中，所述獲取客戶的信貸數(shù)據(jù)，構(gòu)建決策樹分類模型，基于決策樹節(jié)點(diǎn)得到風(fēng)險(xiǎn)分群結(jié)果，包括：

獲取每一所述客戶的信貸數(shù)據(jù)構(gòu)建衍生變量，評(píng)估得到內(nèi)部行為評(píng)分；

綜合每一所述客戶的內(nèi)部行為評(píng)分及外部征信評(píng)分，構(gòu)造若干決策參數(shù)；

基于所述若干決策參數(shù)，采用多叉分類樹構(gòu)建若干分類模型；

依據(jù)預(yù)設(shè)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)所述若干分類模型，選取評(píng)價(jià)得分最高的任一分類模型作為所述決策樹分類模型；

計(jì)算所述決策樹分類模型中所包括若干所述決策樹節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的壞賬率；

基于所述壞賬率及預(yù)設(shè)壞賬率閾值進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分群，得到所述風(fēng)險(xiǎn)分群結(jié)果。

作為一種可選的實(shí)施方式，在本發(fā)明實(shí)施例第一方面中，所述采用馬爾科夫鏈對(duì)每一所述客群中客戶的信貸數(shù)據(jù)及分期辦理賬齡進(jìn)行計(jì)算，得到每一所述客群的置信調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)矩陣，包括：

根據(jù)分期周期對(duì)所述信貸數(shù)據(jù)進(jìn)行拓展，得到分期關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；

基于所述分期關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)及分期辦理賬齡建立風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移矩陣；

采用馬爾科夫鏈處理所述風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移矩陣，得到風(fēng)險(xiǎn)矩陣；