金融数据处理方法及其相关设备技术

本申请实施例属于金融科技技术领域，涉及一种金融数据处理方法及其相关设备，包括识别出审核方的评估质量和规模等级；将所述评估质量、规模等级和每个审核方对应的经费预算作为预设线性优化算法的约束条件，构建资源分配模型；获取历史客户的表征信息，构建客户风险预测模型；根据风险预测模型和和资源分配模型选择审核方对新客户进行风险审核；获取并根据审核结果，判断是否对所述新客户进行业务签约。本申请结合客户风险预测模型和资源分配模型科学的进行核保，既能对客户进行风险审核，也能避免浪费公司审核资源。能避免浪费公司审核资源。能避免浪费公司审核资源。

【技术实现步骤摘要】
金融数据处理方法及其相关设备


[0001]本申请涉及金融科技
，尤其涉及一种金融数据处理方法及其相关设备。

技术介绍

[0002]核保是保险公司承保过程中非常重要的环节，客户在购买产品过程中，保险公司会对客户信息进行审核，避免逆选择、欺诈等风险，实现保险公司的可持续发展。如果对每个客户都进行严格的审核与调查，一方面会加大保险公司对承保环节中审核与调查的成本，另一方面会导致审核环节繁重，审核时间久，降低客户体验，可能导致客户流失。
[0003]对客户进行风险管理，对客户进行风险评级，并进行风险分类，对低风险客户，减少审核、调查中不必要的环节，提高客户体验；对高风险客户，则需要加强审核、调查内容，避免逆选择、欺诈客户的承保带来的损失。当前行业内的做法，主要通过业务岗经验人员的经验知识，在流程中制定基于经验的规则，例如通过地区、年龄、性别等，判定风险等级，根据不同风险等级采取相应的审核策略。这样的做法存在两个不足：不能很好拟合实际风险分布，存在一刀切的问题，判定风险的准确性低；保险公司不同地区、分公司、部门，对应的审核、调查资源和经费不同，导致公司内部资源浪费和资源不足同时存在的情况。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提出一种金融数据处理方法及其相关设备，以便于结合客户风险预测模型和资源分配模型科学的进行核保，既能对客户进行风险审核，也能避免浪费公司审核资源。
[0005]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种金融数据处理方法，采用了如下所述的技术方案：
[0006]一种金融数据处理方法，包括下述步骤：
[0007]根据审核质量评估规则，识别出审核数据供应方的评估质量；
[0008]根据审核规模评估规则，识别出审核数据供应方的规模等级；
[0009]将所述评估质量、规模等级和每个供应方对应的经费预算作为预设线性优化算法的约束条件，构建资源分配模型；
[0010]获取历史客户的表征信息，对所述表征信息进行特征工程，获取每个历史客户对应的特征值，根据所述每个历史客户对应的特征值，构建客户风险预测模型，其中，所述表征信息包括承保和理赔数据；
[0011]根据所述风险预测模型预测新客户对应的风险等级，根据所述资源分配模型选择所述风险等级对应的审核数据供应方对所述新客户进行风险审核；
[0012]获取并根据审核结果，判断是否对所述新客户进行业务签约。
[0013]进一步的，所述根据审核质量评估规则，识别出审核数据供应方的评估质量的步骤，具体包括：
[0014]获取所述审核数据供应方的历史审核数据；
[0015]根据所述历史审核数据，统计被审核客群中被审核出的风险客户的数量与所有被审核个体中所有风险客户的数量间的比例关系，将所述比例关系作为所述供应方对应的风险客户识别率；
[0016]将所述风险客户识别率作为所述审核数据供应方的评估质量。
[0017]进一步的，所述根据审核规模评估规则，识别出审核数据供应方的规模等级的步骤，具体包括：
[0018]获取所述审核数据供应方的历史审核数据；
[0019]根据所述历史审核数据，统计所述供应方对应的最大审核量，根据所述最大审核量表征所述供应方的规模等级。
[0020]进一步的，所述将所述评估质量、规模等级和每个供应方对应的经费预算作为预设线性优化算法的约束条件，构建资源分配模型的步骤，具体包括：
[0021]获取出资方为所有责任分公司提供的审核总预算成本，其中，所述所有责任分公司为所述出资方在各地的子公司；
[0022]获取出资方为每个责任分公司分别提供的预算成本；
[0023]获取各责任分公司为每个供应方分别提供的审核成本预算；
[0024]基于预设约束条件：为预构建的资源分配模型设置资源分配约束，其中，X
ij
表示第i个责任分公司的第j个供应方的规模等级，X
max_ij
表示第i个责任分公司的第j个供应方的规模等级对应的预设最大审核量，表示任意的X
ij
符合0≤X
ij
≤X
max_ij
的条件，表示第i个责任分公司的总审核成本，C
i
表示所述出资方为第i个责任分公司提供的预算成本，表示所有责任分公司的总审核成本，C表示所述出资方为所有责任分公司提供的审核总预算成本；
[0025]基于预设优化算法：X
11
×
r
11
+
…
+X
ij
×
r
ij
+
…
+X
IJ
×
r
IJ
，优化所述资源分配模型对应的客户风险识别率，其中，X
ij
表示第i个责任分公司的第j个供应方的规模等级，表示第i个责任分公司的第j个供应方的评估质量，1≤i≤I,1≤j≤J,I为i的最大值，J为j的最大值；
[0026]将所述审核数据供应方的历史审核数据作为输入变量，输入所述设置完所述约束条件和所述优化算法的资源分配模型，进行训练，获取训练完成的资源分配模型。
[0027]进一步的，所述获取历史客户的表征信息，对所述表征信息进行特征工程，获取每个历史客户对应的特征值，根据所述每个历史客户对应的特征值，构建客户风险预测模型的步骤，具体包括：
[0028]从预设业务信息数据库，获取历史客户的承保和理赔数据，其中，所述承保和理赔数据包括客户属性信息、客户历史行为信息、客户关系信息和对应险种产品的属性信息；
[0029]对所述承保和理赔数据进行预处理，将预处理后的所述承保和理赔数据作为所述客户风险预测模型的待输入特征值，其中，所述预处理步骤包括异常值处理、空值处理、数
值化处理；
[0030]预先根据所述历史客户中存在的风险类行为所述客户风险预测模型设置不同的风险预测等级，将所述不同的风险预测等级作为输出变量；
[0031]根据所述待输入特征值、所述输出变量和预设机器学习分类算法完成所述客户风险预测模型的构建与训练，其中，所述预设机器学习分类算法为决策树算法。
[0032]进一步的，所述根据所述风险预测模型预测新客户对应的风险等级，根据所述资源分配模型选择所述风险等级对应的审核数据供应方对所述新客户进行风险审核的步骤，具体包括：
[0033]获取所述新客户对应的预处理之后的表征信息；
[0034]将所述表征信息输入训练完成的所述客户风险预测模型，获取所述新客户对应的输出变量，根据所述输出变量预测所述新客户对应的风险预测等级；
[0035]将所述新客户对应的预处理之后的表征信息和所述风险预测等级作为输入变量输入所述训练完成的资源分配模型，筛选对应的审核数据供应方对所述新客户进行风险等级审核。
[0036]进一步的，所述获取并根据审核结果，判断是否对所述新客户进行业务签本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种金融数据处理方法，其特征在于，包括下述步骤：根据审核质量评估规则，识别出审核数据供应方的评估质量；根据审核规模评估规则，识别出审核数据供应方的规模等级；将所述评估质量、规模等级和每个供应方对应的经费预算作为预设线性优化算法的约束条件，构建资源分配模型；获取历史客户的表征信息，对所述表征信息进行特征工程，获取每个历史客户对应的特征值，根据所述每个历史客户对应的特征值，构建客户风险预测模型，其中，所述表征信息包括承保和理赔数据；根据所述风险预测模型预测新客户对应的风险等级，根据所述资源分配模型选择所述风险等级对应的审核数据供应方对所述新客户进行风险审核；获取并根据审核结果，判断是否对所述新客户进行业务签约。2.根据权利要求1所述的金融数据处理方法，其特征在于，所述根据审核质量评估规则，识别出审核数据供应方的评估质量的步骤，具体包括：获取所述审核数据供应方的历史审核数据；根据所述历史审核数据，统计被审核客群中被审核出的风险客户的数量与所有被审核个体中所有风险客户的数量间的比例关系，将所述比例关系作为所述供应方对应的风险客户识别率；将所述风险客户识别率作为所述审核数据供应方的评估质量。3.根据权利要求2所述的金融数据处理方法，其特征在于，所述根据审核规模评估规则，识别出审核数据供应方的规模等级的步骤，具体包括：获取所述审核数据供应方的历史审核数据；根据所述历史审核数据，统计所述供应方对应的最大审核量，根据所述最大审核量表征所述供应方的规模等级。4.根据权利要求3所述的金融数据处理方法，其特征在于，所述将所述评估质量、规模等级和每个供应方对应的经费预算作为预设线性优化算法的约束条件，构建资源分配模型的步骤，具体包括：获取出资方为所有责任分公司提供的审核总预算成本，其中，所述所有责任分公司为所述出资方在各地的子公司；获取出资方为每个责任分公司分别提供的预算成本；获取各责任分公司为每个供应方分别提供的审核成本预算；基于预设约束条件：为预构建的资源分配模型设置资源分配约束，其中，X
ij
表示第i个责任分公司的第j个供应方的规模等级，X
max_ij
表示第i个责任分公司的第j个供应方的规模等级对应的预设最大审核量，任分公司的第j个供应方的规模等级对应的预设最大审核量，表示任意的X
ij
符合0≤X
ij
≤X
max_ij
的条件，表示第i个责任分公司的总审核成本，C
i
表示所述出资方为第i个责任分公司提供的预算成本，表示所有责任分公
司的总审核成本，C表示所述出资方为所有责任分公司提供的审核总预算成本；基于预设优化算法：X
11
×
r
11
+
…
+X
ij
×
r
ij
+
…
+X
IJ
×
r
IJ
，优化所述资源分配模型对应的客户风险识别率，其中，X
ij
表示第i个责任分公司的第j个供应方的规模等级，表示第i个责任分公司的第j个供应方的评估质量，1≤i≤I，1≤j≤J，I为i的最大值，J为j的最大值；将所述审核数据供应方的历史审核数据作为输入...

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