基于聚类的信用卡审批方法、装置、电子设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于聚类的信用卡审批方法、装置、电子设备和介质，其方法包括：获取优良用户和坏账用户分别对应的特征数据；对所述特征数据进行聚类得到若干个类簇，其中，所述优良用户的特征数据用第一颜色点表征，所述坏账用户的特征数据用第二颜色点表征；根据所述类簇中的特征数据分析得到对应的可信发放范围；判断潜在风险用户的特征数据是否在所述可信发放范围内，根据判断结果决定是否向所述潜在风险用户发放信用卡。本发明专利技术减少风险借贷事件的概率，降低信用卡发放后坏账的概率，大大提升银行的资金的安全性。大提升银行的资金的安全性。大提升银行的资金的安全性。

【技术实现步骤摘要】
基于聚类的信用卡审批方法、装置、电子设备和介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，进一步地涉及基于聚类的信用卡审批方法、装置、电子设备和介质。

技术介绍

[0002]随着人们生活水平的不断提高，对于消费的需求日益提高。在此前景下，信用卡的出现，解决了大部分人员的消费需求。
[0003]当然，随着信用卡的普及，越来越多的消费者使用信用卡进行消费，而信用卡推荐为用户办理信用卡带来了很多便利。目前，信用卡推荐方法通常是，直接将可以办理的信用卡推荐给用户，这种方式无法根据用户的个性化需求进行精准的推荐，导致推荐准确性差、推荐失败率高。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的是提供一种基于聚类的信用卡审批方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，降低信用卡的审批风险和提升信用卡的自动审批效率的效果。
[0005]在第一方面，为实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种基于聚类的信用卡审批方法，包括：
[0006]获取优良用户和坏账用户分别对应的特征数据；
[0007]对所述特征数据进行聚类得到若干个类簇，其中，所述优良用户的特征数据用第一颜色点表征，所述坏账用户的特征数据用第二颜色点表征；
[0008]根据所述类簇中的特征数据分析得到对应的可信发放范围；
[0009]判断潜在风险用户的特征数据是否在所述可信发放范围内，根据判断结果决定是否向所述潜在风险用户发放信用卡；
[0010]其中，所述潜在风险用户包括征信报告良好、不存在违法行为中的任意一种或多种行为类型的用户。
[0011]在第二方面，为了解决相同的技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于聚类的信用卡审批装置，包括：
[0012]数据获取模块，用于获取优良用户和坏账用户分别对应的特征数据；
[0013]聚类处理模块，用于对所述特征数据进行聚类得到若干个类簇，其中，所述优良用户的特征数据用第一颜色点表征，所述坏账用户的特征数据用第二颜色点表征；
[0014]分析模块，用于根据所述类簇中的特征数据分析得到对应的可信发放范围；
[0015]处理模块，用于判断潜在风险用户的特征数据是否在所述可信发放范围内，根据判断结果决定是否向所述潜在风险用户发放信用卡；
[0016]其中，所述潜在风险用户包括征信报告良好、不存在违法行为中的任意一种或多种行为类型的用户。
[0017]在第三方面，为了解决相同的技术问题，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括
处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述存储器与所述处理器耦接，且所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述任一项所述的基于聚类的信用卡审批方法中的步骤。
[0018]在第四方面，为了解决相同的技术问题，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行上述任一项所述的基于聚类的信用卡审批方法中的步骤。
[0019]本专利技术实施例提供了一种基于聚类的信用卡审批方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，根据优良用户和坏账用户分别对应的特征数据进行聚类处理，并根据聚类结果分析得到对应的可信发放范围，判断潜在风险用户的特征数据是否在可信发放范围内，进而依据判断结果决定是否来决定是否向该潜在风险用户发放信用卡，这样银行能够降低信用卡发放后坏账的概率，大大提升银行的资金的安全性。此外，提升银行用户对信用卡申请的可信度的同时，还能降低了银行信贷的管理成本和风险，更保障了银行的权益。
附图说明
[0020]下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对本专利技术的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
[0021]图1为本申请实施例提供的基于聚类的信用卡审批方法的一种流程示意图；
[0022]图2为本申请实施例提供的基于聚类的信用卡审批方法的另一种流程示意图；
[0023]图3为本申请实施例提供的基于聚类的信用卡审批方法的另一种流程示意图；
[0024]图4为本申请实施例提供的基于聚类的信用卡审批方法的另一种流程示意图；
[0025]图5为本申请实施例提供的基于聚类的信用卡审批方法的另一种流程示意图；
[0026]图6为本申请实施例提供的基于聚类的信用卡审批方法的另一种流程示意图；
[0027]图7为本申请实施例提供的基于聚类的信用卡审批方法的另一种流程示意图；
[0028]图8为本申请实施例提供的电子设备的一种结构示意图；
[0029]图9为本申请实施例提供的电子设备的另一种结构示意图；
[0030]图10为本申请实施例提供的基于聚类的信用卡审批方法中优良用户的特征数据、坏账用户的特征数据聚类后，通过白点、黑点进行颜色标记的示意图。
具体实施方式
[0031]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其他实施例中也可以实现本申请。在其他情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
[0032]应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所述描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或集合的存在或添加。
[0033]为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本专利技术相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的
部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。
[0034]还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0035]另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0036]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本专利技术的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
[0037]不存在违法行为的用户是指没有违反国家现行法律规定，危害法律所保护的社会关系的行为的用户。征信报告良好包括两种类型，分别为无信贷申请记录的用户或者无征信问题的用户。
[0038]无信贷申请记录的用户是指没有任何一家银行机构发放的信贷记录的用户，而因为信贷都会纳入征信报告，因此，可以从个人征信报告首页上查询用户是否有信贷申请记录(例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于聚类的信用卡审批方法，其特征在于，包括：获取优良用户和坏账用户分别对应的特征数据；对所述特征数据进行聚类得到若干个类簇，其中，所述优良用户的特征数据用第一颜色点表征，所述坏账用户的特征数据用第二颜色点表征；根据所述类簇中的特征数据分析得到对应的可信发放范围；判断潜在风险用户的特征数据是否在所述可信发放范围内，根据判断结果决定是否向所述潜在风险用户发放信用卡；其中，所述潜在风险用户包括征信报告良好、不存在违法行为中的任意一种或多种行为类型的用户。2.根据权利要求1所述的基于聚类的信用卡审批方法，其特征在于，所述获取优良用户和坏账用户分别对应的特征数据包括步骤：获取信用卡的历史申请记录，所述历史申请记录包括所述优良用户和所述坏账用户的用户属性数据；将所述优良用户和所述坏账用户的用户属性数据进行清洗处理；根据清洗处理后的优良用户和坏账用户的用户属性数据，提取得到对应的特征数据。3.根据权利要求1所述的基于聚类的信用卡审批方法，其特征在于，所述对所述特征数据进行聚类得到若干个类簇包括步骤：对所述特征数据设置用户类型标签；所述用户类型标签包括优良用户标签和坏账用户标签；根据预设聚类算法将打标后的特征数据，按照所述特征数据的特征类型进行聚类得到对应的类簇；将所述类簇中设有所述优良用户标签的特征数据对应的点数据，根据所述第一颜色进行标记得到所述第一颜色点；将所述类簇中设有所述坏账用户标签的特征数据对应的点数据，根据所述第二颜色进行标记得到所述第二颜色点。4.根据权利要求3所述的基于聚类的信用卡审批方法，其特征在于，所述根据所述类簇中的特征数据分析得到对应的可信发放范围包括步骤：从所述类簇中查找出全部为第一颜色点的目标类簇，按照预设赋值映射表对所述目标类簇中各个特征数据进行赋值处理；根据所述目标类簇中各个特征数据的赋值数值，统计得到当前特征数据分别对应的第一最大值和第一最小值；根据所述当前特征数据分别对应的第一最大值和第一最小值，得到所述当前特征数据对应的可信发放范围；切换获取下一特征数据的可信发放范围，直至分析得到所有特征数据分别对应的可信发放范围为止。5.根据权利要求4所述的基于聚类的信用卡审批方法，其特征在于，所述根据所述不同的特征数据分别对应的第一最大值和第一最小值，得到各个特征数据对应的可信发放范围包括步骤：从所述类簇中查找出全部为第二颜色点的目标类簇，按照预设赋值映射表对所述参考
类簇中各个特征数据进行赋值处理；根据所述参考类簇中各个特征数据的赋值数值，获得当前特征数据分别对应的第二最大值和第二最小值以得到风险发放范围；将所述可信发放范围和风险发放范围进行交集计算得到最...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪辰，胡永峰，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：