【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，具体是指一种基于存量客户的风险分析方法。
技术介绍
1、目前，诸多企业采用存量客户数据进行风险分析。这些数据包括客户的个人信息、购买记录、行为模式等多种因素。通过分析这些数据，企业可以评估每个客户的违约风险、退货风险等，并采取相应的措施以减少损失。
2、尽管目前的基于存量客户的风险分析方法已经有所公开，但仍然存在一些技术问题需要解决，主要包括下述问题：
3、1)数据质量：存量客户数据的质量对分析结果的准确性至关重要，但是如何清洗、整理和补充数据，以保证数据的准确性和完整性是一个需要解决的技术问题；
4、2)数据分析时，不能很好的预测风险水平；
5、3)隐私保护：存量客户数据中可能包含敏感信息，如何在进行风险分析的同时确保客户隐私的保护，是一个需要重视和解决的技术问题。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种基于存量客户的风险分析方法，在基于存量客户的风险分析方面具有明显的优势，在提供数据质量、隐私保护、安全性和风险水平预测准确性等方面发挥重要作用。
2、本专利技术采取的技术方案如下：本专利技术提供的基于存量客户的风险分析方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：数据收集和预处理；
4、步骤s2：风险指标定义和权重设置；
5、步骤s3：数据分析和建模；
6、步骤s4：数据质量改进；对数据进行周期性的监控和验证，确保数据质量的
7、步骤s5：隐私保护措施；对存量客户数据进行敏感信息转换处理；实施严格的访问控制和权限管理机制，确保只有经过授权的人员可以访问敏感信息。
8、进一步地，在步骤s1中，所述数据收集和预处理，具体包括以下步骤：
9、收集存量客户的多维度数据，所述多维度包括数据个人信息、购买记录、行为数据；
10、对多维度数据进行预处理，所述预处理包括清洗、去重和去除异常值，以确保多维度数据的质量和准确性；
11、将预处理过的维度数据进行标准化、归一化处理操作。、
12、进一步地，在步骤s2中，所述风险指标定义和权重设置，具体包括以下步骤：
13、识别并定义适用于企业业务场景的风险指标，所述风险指标包括逾期付款率和退货率；
14、企业根据经验分析，为风险指标匹配相应的权重。权重大小可以反映其在风险评估中的重要性。
15、进一步地，在步骤s3中，所述数据分析和建模，具体包括以下步骤：
16、使用统计学或机器学习算法，对存量客户的多维度数据进行分析和建模；
17、利用风险模型预测每个客户的风险水平，所述风险水平包括客户违约风险和客户退货风险；
18、生成客户风险评分或分类，以便理解每个客户的风险程度。
19、进一步地，所述风险模型所用公式如下：
20、p＝1/(1+e^(-z))
21、公式中，p：表示风险水平，即客户违约风险和客户退货风险的概率；
22、e：自然对数的底，等于2.71828；z：自变量的线性组合；
23、z＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn
24、其中，x1、x2、...、xn表示自变量的值；
25、β0、β1、β2、...、βn表示回归系数，用来衡量每个自变量对因变量的影响程度；β0、β1、β2、...、βn根据实际情况通过模型训练和参数估计的过程获得的，训练过程通常使用最大似然估计或其他优化算法来找出最优的回归系数，使得模型能够最好地拟合给定的训练数据。对于预测客户违约风险和客户退货风险，每个回归系数表示对应自变量的影响大小。
26、进一步地，在步骤s5中，所述对存量客户数据进行敏感信息转换处理，具体为建立敏感信息转换模型，所述敏感信息转换模型所用公式如下：
27、h(x)＝sha-256(x)
28、在公式中，h(x)：表示对输入值x进行哈希转换后得到的哈希值；
29、x：表示输入的敏感信息，包括客户姓名、身份证号码。
30、sha-256是一种广泛使用的函数，它接受任意长度的输入并输出固定长度的哈希值。sha-256使用了一系列复杂的操作和位运算来计算哈希值，提供了较高的安全性和抗碰撞能力。
31、通过上述敏感信息转换模型可以对敏感信息进行转换，可以实现匿名化，即使通过哈希值无法识别原始敏感信息。因为相同的输入将始终产生相同的哈希值，但由于sha-256函数的性质，很难从哈希值推导出原始数据。
32、采用上述方案本专利技术取得的有益效果如下：
33、本专利技术提供的基于存量客户的风险分析方法，通过数据收集和预处理步骤，可以获得大量客户的多维度数据，包括数据个人信息、购买记录、行为数据等，这使得我们能够全面了解每个客户的情况并建立完整的数据集。
34、对多维度数据进行预处理，采取了一系列技术手段，例如数据清洗、去重和去除异常值等，以保证数据的准确性和完整性，这有助于提高模型的预测能力和鲁棒性。
35、在数据分析和建模这一步骤中，通过使用统计学或机器学习算法，对存量客户的多维度数据进行分析和建模；利用风险模型预测每个客户的风险水平。相比于传统的统计方法，具有更好的可解释性和可操作性。风险模型所用的公式将客户的特征与其风险相关联，并通过训练数据来学习最佳的系数。这使得我们可以对每个客户的风险进行量化和预测，从而更好地了解其潜在风险，为决策制定提供依据。
36、在隐私保护措施步骤中，建立敏感信息转换模型，对存量客户数据进行敏感信息转换处理，可以保护客户的隐私。将敏感信息转化为固定长度的哈希值，使得无法从哈希值推导出原始数据。这有助于防止客户的个人敏感信息被泄露或滥用，在数据分析和建模过程中提供了更高的安全性和隐私保护。
37、通过使用上述步骤方法，我们能够获得每个客户的风险水平预测结果。利用这些预测结果，可以及时发现高风险客户、制定个性化的风险管理策略、降低坏账风险，并优化业务决策。同时，我们可以对模型的预测能力和稳定性进行评估，根据评估结果不断改进模型，提高风险分析的精度和可靠性。本专利技术提供的方法在基于存量客户的风险分析方面具有明显的优势，在提供数据质量、隐私保护、安全性和风险水平预测准确性等方面发挥重要作用。
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1.一种基于存量客户的风险分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于存量客户的风险分析方法，其特征在于：在步骤S1中，所述数据收集和预处理，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于存量客户的风险分析方法，其特征在于：在步骤S2中，所述风险指标定义和权重设置，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于存量客户的风险分析方法，其特征在于：在步骤S3中，所述数据分析和建模，具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于存量客户的风险分析方法，其特征在于：所述风险模型所用公式如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于存量客户的风险分析方法，其特征在于：在步骤S5中，所述对存量客户数据进行敏感信息转换处理，具体为建立敏感信息转换模型，所述敏感信息转换模型所用公式如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于存量客户的风险分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于存量客户的风险分析方法，其特征在于：在步骤s1中，所述数据收集和预处理，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于存量客户的风险分析方法，其特征在于：在步骤s2中，所述风险指标定义和权重设置，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于存...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晓东，
申请(专利权)人：中海华晟数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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