用户类型划分方法、系统、计算机设备和存储介质技术方案

本发明专利技术涉及证券投资领域，特别是涉及用户类型划分方法、系统、计算机设备和存储介质。方法包括：调用调查问卷并获得用户信息，通过获取的分值列表得到用户信息对应的得分，调用风险评价模型，将用户信息的得分输入风险评价模型，获取风险评价模型输出的抗风险能力值，将多个用户的抗风险能力值进行汇总，对汇总的抗风险能力值划分出多个阈值范围，每个阈值范围对应一种用户类型，根据每个用户的抗风险能力值落在的阈值范围，确定每个用户的用户类型。本发明专利技术根据调查问卷获得的答案了解用户的多项信息，并通过风险评价模型得到抗风险能力值，对抗风险能力值划分得到用户类型，得到的用户类型更加可靠准确。

【技术实现步骤摘要】
用户类型划分方法、系统、计算机设备和存储介质
本专利技术涉及证券投资领域，特别是涉及用户类型划分方法方法、系统、计算机设备和存储介质。
技术介绍
在基金行业中，通常需要对用户的风险类型进行划分，根据用户抗风险能力的不同，为其制定不同的投资方案。传统的用户风险类型划分一般基于用户的经济实力和风险偏好两个维度，其中风险偏好的指标很难把握，因为该维度完全依赖于用户对于问题的主观判断，由于在实际工作中，部分用户对于调查问卷中的主观问题的回应较为随意，由此就会影响用户类型划分，故划分结果并不精确，无法挖掘出数据中更深层次的信息。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统用户风险类型划分结果不精确，无法确定用户的风险类型的问题，提供一种用户类型划分方法、系统、计算机设备和存储介质。一种用户类型划分方法，包括：调用预设在数据库中的调查问卷，根据所述调查问卷获得用户信息，所述用户信息是用户对于所述调查问卷的答案；获取预设在所述数据库中的分值列表，所述分值列表包含有所述调查问卷的答案对应的得分，通过所述分值列表得到所述用户信息对应的得分；调用预设在所述数据库中的风险评价模型，将所述用户信息的得分输入所述风险评价模型，获取所述风险评价模型输出的抗风险能力值；将多个用户的所述抗风险能力值进行汇总，对汇总的所述抗风险能力值划分出多个阈值范围，每个阈值范围对应一种用户类型；根据每个用户的抗风险能力值落在的所述阈值范围，确定每个所述用户的所述用户类型。在其中一个实施例中，所述调用预设在数据库中的调查问卷，根据所述调查问卷获得用户信息，包括：调用预设在所述数据库中的人机交互界面，所述人机交互界面用于与所述用户进行信息交互，将所述调查问卷呈现于所述人交互界面中，收集所述用户对所述调查问卷的答案，将所述答案设置为所述用户信息，所述调查问卷包括用户基本信息、资金实力、风险偏好、投资经验、流动性偏好，人口属性和投资目的七个维度的信息，所述调查问卷的每个维度包括至少一个选择题，每个选择题包括至少两个选项，所述答案是用户对每个选择题选出的至少一个选项。在其中一个实施例中，所述通过所述分值列表得到所述用户信息对应的得分，包括：对所述用户信息的每个答案在所述分值列表中进行查询，得到每个所述答案对应的得分，所述调查问卷的每个选择题对应的每个选项在所述分值列表中都有一个对应的得分。在其中一个实施例中，所述风险评价模型，包括：为所述七个维度的信息各设置一个维度权重，所述维度权重之和为1，为所述调查问卷的每个维度下的选择题设置一个选项权重，同一维度下的所述选择题的选项权重之和为1；将所述调查问卷下同一维度下的各所述选择题的得分，乘上各自对应的所述选项权重后求和，得出所述调查问卷每个维度的信息得分；将所述调查问卷每个维度的信息得分，乘上各自对应的所述维度权重后求和，得出所述调查问卷各个维度的总得分，所述总得分为所述抗风险能力值。在其中一个实施例中，所述抗风险能力值的算法，包括：其中，R为所述抗风险能力值，wi为第i维度的权重，Di为所述第i维度的总得分；xij为所述第i维度第j个选择题的选项权重，Pij为所述第i维度第j个选择题的得分；所述抗风险能力值的约束条件为：表示各个所述维度权重wi之和应为1；表示所述第i个维度下各个选项权重之和为1。在其中一个实施例中，所述对汇总的所述抗风险能力值划分出多个阈值范围，每个阈值范围对应一种用户类型，包括：对汇总的所述抗风险能力值划分出五个阈值范围，分别为1-1.5、1.5-2.5、2.5-3.5、3.5-4.5、4.5-5；五个所述阈值范围分别对应保守型、稳健型、成长型、积极型和激进型五种所述用户类型，其中所述阈值范围为1-1.5时对应保守型用户类型，所述阈值范围为1.5-2.5时对应稳健型用户类型，所述阈值范围为2.5-3.5时对应成长型用户类型，所述阈值范围为3.5-4.5时对应积极型用户类型，所述阈值范围为4.5-5时对应激进型用户类型。基于相同的技术构思，一种用户类型划分系统，包括：信息获取单元，用于调用预设在数据库中的调查问卷，根据所述调查问卷获得用户信息，所述用户信息是用户对于所述调查问卷的答案；用户信息得分单元，用于获取预设在所述数据库中的分值列表，所述分值列表包含有所述调查问卷的答案对应的得分，通过所述分值列表得到所述用户信息对应的得分；抗风险能力值获取单元，用于调用预设在所述数据库中的风险评价模型，将所述用户信息的得分输入所述风险评价模型，获取所述风险评价模型输出的抗风险能力值；划分阈值范围单元，用于将多个用户的所述抗风险能力值进行汇总，对汇总的所述抗风险能力值划分出多个阈值范围，每个阈值范围对应一种用户类型；确定用户类型单元，用于根据每个用户的抗风险能力值落在的所述阈值范围，确定所述用户类型。基于相同的技术构思，本专利技术提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述用户类型划分方法的步骤。基于相同的技术构思，本专利技术还提供了一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述用户类型划分方法的步骤。上述用户类型划分方法、系统、计算机设备和存储介质，包括调用预设在数据库中的调查问卷，根据所述调查问卷获得用户信息，所述用户信息是用户对于所述调查问卷的答案；获取预设在所述数据库中的分值列表，所述分值列表包含有所述调查问卷的答案对应的得分，通过所述分值列表得到所述用户信息对应的得分；调用预设在所述数据库中的风险评价模型，将所述用户信息的得分输入所述风险评价模型，获取所述风险评价模型输出的抗风险能力值；将多个用户的所述抗风险能力值进行汇总，对汇总的所述抗风险能力值划分出多个阈值范围，每个阈值范围对应一种用户类型；根据每个用户的抗风险能力值落在的所述阈值范围，确定每个所述用户的所述用户类型。本专利技术根据调查问卷获得的答案了解用户的多项信息，并通过风险评价模型得到抗风险能力值，对抗风险能力值划分得到用户类型，整个用户类型划分基础均以用户提供的信息为基础，得到的用户类型更加可靠准确。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是本专利技术的限制。图1为本专利技术一个实施例中一种用户类型划分方法的流程图；图2为本专利技术一个实施例中一种用户类型划分系统的结构图；图3为一个实施例中抗风险能力值获取单元的结构图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本专利技术的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、程序、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、程序、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。图1为本专利技术一个实施例中的用户类型划分方法的流程图，如图1所示，一种用户类型划分方法，包括以下步骤：步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户类型划分方法，其特征在于，包括：调用预设在数据库中的调查问卷，根据所述调查问卷获得用户信息，所述用户信息是用户对于所述调查问卷的答案；获取预设在所述数据库中的分值列表，所述分值列表包含有所述调查问卷的答案对应的得分，通过所述分值列表得到所述用户信息对应的得分；调用预设在所述数据库中的风险评价模型，将所述用户信息的得分输入所述风险评价模型，获取所述风险评价模型输出的抗风险能力值；将多个用户的所述抗风险能力值进行汇总，对汇总的所述抗风险能力值划分出多个阈值范围，每个阈值范围对应一种用户类型；根据每个用户的抗风险能力值落在的所述阈值范围，确定每个所述用户的所述用户类型。

【技术特征摘要】
1.一种用户类型划分方法，其特征在于，包括：调用预设在数据库中的调查问卷，根据所述调查问卷获得用户信息，所述用户信息是用户对于所述调查问卷的答案；获取预设在所述数据库中的分值列表，所述分值列表包含有所述调查问卷的答案对应的得分，通过所述分值列表得到所述用户信息对应的得分；调用预设在所述数据库中的风险评价模型，将所述用户信息的得分输入所述风险评价模型，获取所述风险评价模型输出的抗风险能力值；将多个用户的所述抗风险能力值进行汇总，对汇总的所述抗风险能力值划分出多个阈值范围，每个阈值范围对应一种用户类型；根据每个用户的抗风险能力值落在的所述阈值范围，确定每个所述用户的所述用户类型。2.根据权利要求1所述的一种用户类型划分方法，其特征在于，所述调用预设在数据库中的调查问卷，根据所述调查问卷获得用户信息，包括：调用预设在所述数据库中的人机交互界面，所述人机交互界面用于与所述用户进行信息交互，将所述调查问卷呈现于所述人交互界面中，收集所述用户对所述调查问卷的答案，将所述答案设置为所述用户信息，所述调查问卷包括用户基本信息、资金实力、风险偏好、投资经验、流动性偏好，人口属性和投资目的七个维度的信息，所述调查问卷的每个维度包括至少一个选择题，每个选择题包括至少两个选项，所述答案是用户对每个选择题选出的至少一个选项。3.根据权利要求2所述的一种用户类型划分方法，其特征在于，所述通过所述分值列表得到所述用户信息对应的得分，包括：对所述用户信息的每个答案在所述分值列表中进行查询，得到每个所述答案对应的得分，所述调查问卷的每个选择题对应的每个选项在所述分值列表中都有一个对应的得分。4.根据权利要求2所述的一种用户类型划分方法，其特征在于，所述风险评价模型，包括：为所述七个维度的信息各设置一个维度权重，所述维度权重之和为1，为所述调查问卷的每个维度下的选择题设置一个选项权重，同一维度下的所述选择题的选项权重之和为1；将所述调查问卷下同一维度下的各所述选择题的得分，乘上各自对应的所述选项权重后求和，得出所述调查问卷每个维度的信息得分；将所述调查问卷每个维度的信息得分，乘上各自对应的所述维度权重后求和，得出所述调查问卷各个维度的总得分，所述总得分为所述抗风险能力值。5.根据权利要求4所述的一种用户类型划分方法，其特征在于，所述抗风险能力值的算法，包括：其中，R为所述抗风险能力值，wi为第i维度的权重，Di为所述第i维度的总得分；xij为所述第i维度第j个选择题的选项权重，Pij为所述第i维度第j个选择题的得分；所述抗风险能力值的约束条件为：表示各个所述维度权重wi之和应为1；表示所述第i个维度...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋逸文，胡逸凡，陈泽晖，黄鸿顺，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44