[发明专利]客户风险评级方法、服务器及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种客户风险评级方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括：

构建多维度的客户风险评级模型；

获取终端设备中的客户资料信息；

根据客户资料信息，通过多维度的客户风险评级模型从多个维度分别评估客户的风险等级；

获取各个维度的风险等级评估结果；

从多个风险等级中取最高的作为该客户的最终风险等级；

将客户的最终风险等级反馈至终端设备。

2.如权利要求1所述的客户风险评级方法，其特征在于，所述方法还包括如下步骤：

设定风险事件维度的风险评估规则：设定风险等级高的金融交易事件；

判断客户是否触发风险等级高的金融交易事件；

若是，则将该客户的最终风险等级调整为高风险等级。

3.如权利要求1所述的客户风险评级方法，其特征在于，所述根据客户资料信息，通过多维度的客户风险评级模型从多个维度分别评估客户的风险等级步骤，具体包括如下步骤：

设定客户属性、应用场景及风险积分三个维度的风险评估规则；

根据所述风险评估规则，分别从所述客户属性、应用场景及风险积分维度三个维度评估客户的风险等级。

4.如权利要求2所述的客户风险评级方法，其特征在于，所述设定客户属性维度的评估规则，具体为：

设定名单范畴与风险等级的映射关系；

从所述客户属性维度的风险评估客户风险等级的步骤，具体为：

从所述客户资料信息获取身份信息；

根据所述身份信息判断所述客户落入哪个名单范畴，并根据名单范畴与风险等级的映射关系，得到所述客户的风险等级。

5.如权利要求2所述的客户风险评级方法，其特征在于，所述设定应用场景维度的评估规则，具体为：

设定金融交易业务与风险等级的映射关系；

从所述应用场景维度评估客户风险等级的步骤，具体为：

获取客户涉及的金融交易业务信息；

根据所述金融交易业务与风险等级的映射关系，得到客户的风险等级。

6.如权利要求2所述的客户风险评级，其特征在于，所述风险积分维度的评估规则，具体为：

设定客户特性、地域风险、金融交易及客户职业维度的权重；

设定权重加总与风险等级的映射关系；

从所述风险积分维度评估客户风险等级的步骤，具体为：

根据客户资料信息，分别计算客户特性、地域风险、金融交易及客户职业维度的得分，进而根据权重计算权重加总得分；

根据设定权重加总与风险等级的映射关系得到客户的风险等级。

7.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的客户风险评级系统，所述客户风险评级系统被所述处理器执行时实现如下步骤：

构建多维度的客户风险评级模型；

获取终端设备中的客户资料信息；

根据客户资料信息，通过多维度的客户风险评级模型从多个维度分别评估客户的风险等级；

获取各个维度的风险等级评估结果；

从多个风险等级中取最高的作为该客户的最终风险等级；

将客户的最终风险等级反馈至终端设备。

8.如权利要求7所述的服务器，其特征在于，所述客户风险评级系统被所述处理器执行时，还实现如下步骤：

设定风险事件维度的风险评估规则：设定风险等级高的金融交易事件；

判断客户是否触发风险等级高的金融交易事件；

若是，则将该客户的最终风险等级调整为高风险等级；

所述根据客户资料信息，通过多维度的客户风险评级模型从多个维度分别评估客户的风险等级步骤，具体包括如下步骤：

设定客户属性、应用场景及风险积分三个维度的风险评估规则；

根据所述风险评估规则，分别从所述客户属性、应用场景及风险积分维度三个维度评估客户的风险等级。