一种客户风险评估处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种客户风险评估处理方法及装置，涉及人工智能技术领域，可用于金融领域或其他技术领域。所述方法包括：获取待评估个人贷记卡账户的特征变量；所述特征变量包括与行内数据和征信评分数据分别对应的特征变量；基于预设个人贷记卡账户风险评估模型对所述特征变量进行风险评估，得到客户风险评分；获取所述待评估个人贷记卡账户的历史坏账率数据，利用专家经验规则，并根据所述客户风险评分和所述历史坏账率数据，确定客户风险等级。所述装置执行上述方法。本发明专利技术实施例提供的客户风险评估处理方法及装置，能够提高客户风险评估模型的训练效率，进而能够准确和高效的确定客户风险等级。定客户风险等级。定客户风险等级。

【技术实现步骤摘要】
一种客户风险评估处理方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种客户风险评估处理方法及装置。

技术介绍

[0002]客户风险评估在金融行业是控制风险的核心环节。
[0003]现有客户风险评估方法采用逻辑回归评分卡模型，该模型对坏样本区分效果上能力欠佳；在客户风险评估的应用场景中，涉及大量影响客户风险评估的因素，现有使用人工智能模型评估客户风险的方法，由于影响客户风险评估的因素过多，会由于模型训练过拟合等因素导致模型训练效果不佳的技术问题。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的问题，本专利技术实施例提供一种客户风险评估处理方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
[0005]一方面，本专利技术提出一种客户风险评估处理方法，包括：
[0006]获取待评估个人贷记卡账户的特征变量；所述特征变量包括与行内数据和征信评分数据分别对应的特征变量；
[0007]基于预设个人贷记卡账户风险评估模型对所述特征变量进行风险评估，得到客户风险评分；
[0008]其中，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种客户风险评估处理方法，其特征在于，包括：获取待评估个人贷记卡账户的特征变量；所述特征变量包括与行内数据和征信评分数据分别对应的特征变量；基于预设个人贷记卡账户风险评估模型对所述特征变量进行风险评估，得到客户风险评分；其中，所述预设个人贷记卡账户风险评估模型根据个人贷记卡账户风险评估样本数据训练梯度提升决策树模型得到；获取所述待评估个人贷记卡账户的历史坏账率数据，利用专家经验规则，并根据所述客户风险评分和所述历史坏账率数据，确定客户风险等级。2.根据权利要求1所述的客户风险评估处理方法，其特征在于，所述获取待评估个人贷记卡账户的特征变量，包括：获取与所述行内数据相对应的第一类型特征变量；其中，所述行内数据至少包括客户资产负债数据、代发工资数据、用卡行为数据、还款行为数据、履约违约数据和贷前申请数据。3.根据权利要求1所述的客户风险评估处理方法，其特征在于，所述获取待评估个人贷记卡账户的特征变量，包括：获取与所述征信评分数据相对应的第二类型特征变量；其中，所述征信评分数据至少包括与当前时间相邻的过往预设时段内最近一笔非空的贷中征信分，以及账龄在一年内的与当前时间相邻的过往预设时段内最近一笔非空的贷中征信分与账龄在一年内的最早一笔贷前征信分的差值。4.根据权利要求1所述的客户风险评估处理方法，其特征在于，所述利用专家经验规则，并根据所述客户风险评分和所述历史坏账率数据，确定客户风险等级，包括：对所述客户风险评分进行归一化处理，得到标准客户风险评分；根据所述标准客户风险评分、所述历史坏账率数据和各自对应的权重值，计算客户风险分值；根据预设对应关系和所述客户风险分值所在的分值区间，确定与所述分值区间相对应的客户风险等级；其中，所述预设对应关系包括预设分值区间与预设客户风险等级之间的对应关系。5.根据权利要求1至4任一所述的客户风险评估处理方法，其特征在于，在所述确定客户风险等级的步骤之后，所述客户风险评估处理方法还包括：获取客户类别、客户行为信息和外部风险信息；利用专家经验规则，并根据所述客户风险等级、所述客户类别、所述客户行为信息和所述外部风...

【专利技术属性】
技术研发人员：李可，陈垦，龚娜，裴哲慧，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：