[发明专利]信用额度的评估方法及其系统、存储介质、电子设备

说明书

本发明揭示了信用额度的评估方法及其系统、存储介质、电子设备。所述信用额度的评估方法包括如下步骤：实时获取用户在历史时段内的订单的总量、总金额以及最近一次购买时间；对用户进行聚类；根据每个类别中的所有用户在近期时段内购买第一产品的总金额，计算该类别的各个分位数下的金额均值以及信用额度不够的用户数量，并配置权重系数；形成多个分位数组合；计算各个分位数组合下的组合均值以及对应的信用额度不够的用户数量占比；选取占比小于第一阈值中组合均值最小的一个分位数组合；每个类别根据选取的分位数组合中对应的分位数，计算各个用户在近期时段内购买第一产品的金额最大值中的分位数金额；将其作为用户购买第一产品的信用额度。

技术领域

本发明涉及一种信用额度的评估方法及其系统、存储介质、电子设备。

背景技术

随着在线旅行社(如携程等)的业务发展，推出了越来越多的信用产品服务，而这些产品依赖于在线旅行社逐步完善的信用体系模型。信用体系模型主要是基于在线旅行社及其相关的公司的用户数据，其中，包括用户在住宿、交通、旅游、以及历史信用等方面的表现。诚信分和信用额度是信用体系模型里最重要的两个部分。只有诚信分满足条件，且信用额度足够，才可以使用信用产品。

在线旅行社会根据每个用户的表现给用户一个诚信分。例如，诚信分为550分以上时可以享受酒店闪住服务，即到店免押金、离店免查房、离店后再扣款等服务；诚信分为650分以上可以享受WIFI租赁免押金等服务；诚信分为710分以上可以享受国内租车免押金等服务。

在信用额度方面，也经历了最初的额度统一到后来的额度差异化。以闪住产品为例，在产品初期，闪住的额度是统一的值，这个额度一方面满足了正常用户对酒店产品的需求，另一方面，也给用户贴上了价值标签。许多的用户在金钱的诱惑下会将自己的账号信息进行售卖以赚取利益，但这种做法对在线旅行社的风险控制造成了很大的困扰。因此，需要给用户配置合理的信用额度，以此减少、避免上述问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种信用额度的评估方法及其系统、存储介质、电子设备，可以针对某一产品对用户消费的信用额度进行评估，既满足正常用户对产品的需求，又保证所给信用额度符合平时的消费能力。

根据本发明的一个方面提供一种信用额度的评估方法，所述信用额度的评估方法包括如下步骤：S10：实时获取每个用户在历史时段内的所有订单的总量、总金额以及最近一次购买时间；S20：根据获取到的所述历史时段内的所有订单的总量、总金额以及最近一次购买时间，对用户的消费状况进行聚类；S30：根据聚类后的每个类别中的所有用户在所述历史时段之后的近期时段内购买第一产品的总金额，计算该类别的各个分位数下的金额均值以及该金额均值下的信用额度不够的用户数量，并配置每个类别的权重系数；S40：形成多个分位数组合，其中，每个所述分位数组合由每个所述类别中择一选取一个分位数下的金额均值进行组合后形成；S50：计算各个所述分位数组合下的组合均值以及该组合均值所对应的信用额度不够的用户数量在所有用户的总数量中的占比，其中，所述组合均值为所述分位数组合中每一个类别中被选定的金额均值与权重系数的乘积的总和；S60：选取所述占比小于第一阈值中所述组合均值最小的一个所述分位数组合；S70：每个所述类别根据所述步骤S60中选取的所述分位数组合中各自对应的分位数，计算该类别中各个用户在所述近期时段内购买第一产品的金额最大值中的对应该分位数的分位数金额；S80：将所述分位数金额作为该类别中的用户当前购买第一产品的信用额度，以供用户购买所述第一产品。

优选地，所述步骤S20之前还包括如下步骤：对获取到的所述历史时段内的所有订单的总量、总金额以及最近一次购买时间进行标准化处理。

优选地，所述步骤S20中使用RFM模型对用户的消费状况进行聚类，其中，所述RFM模型使用的聚类算法为K-means算法。

优选地，所述第一阈值为5％。