[发明专利]个体征信值评估方法及计算机可读存储介质

权利要求书

1.个体征信值评估方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标个体在电子商务平台的消费数据；

基于所述消费数据，通过多维度建模技术获得多个征信子模型；以及

根据所述多个征信子模型获取所述目标个体的征信值。

2.根据权利要求1所述的个体征信值评估方法，其特征在于，所述消费数据包括个人基本信息、个人地址信息、交易评价信息、退换货信息、交易纠纷信息、交易完成信息和支付方式信息。

3.根据权利要求2所述的个体征信值评估方法，其特征在于，所述多个征信子模型包括：

人口属性及兴趣模型，其根据所述个人基本信息形成；

近期消费能力模型，其根据所述交易评价信息形成；

退货退款习惯模型，其根据所述退换货信息形成；

投诉仲裁与举报模型，其根据交易纠纷信息形成；

消费系数模型，其根据所述交易完成信息完成；以及

消费属性模型，其根据所述支付方式信息形成。

4.根据权利要求2或3所述的个体征信值评估方法，其特征在于，所述个人基本信息至少包括个人手机号码、邮箱、血型、兴趣爱好和自我评价。

5.根据权利要求2或3所述的个体征信值评估方法，其特征在于，所述个人地址信息至少包括最近的收货地址、收货次数最多的地址以及默认收货地址。

6.根据权利要求2或3所述的个体征信值评估方法，其特征在于，所述交易评价信息至少包括浏览数据、评价数据、搜索数据、收藏商品及店铺数据。

7.根据权利要求2或3所述的个体征信值评估方法，其特征在于，所述退换货信息至少包括退货数据、退款数据、换货数据和取消订单数据。

8.根据权利要求2或3所述的个体征信值评估方法，其特征在于，所述交易纠纷信息至少包括举报数据和投诉仲裁数据。

9.根据权利要求2或3所述的个体征信值评估方法，其特征在于，所述交易完成信息至少包括交易商品总额、下单总数、下单的商品总数、下单的店铺总数、每月下单频次、最近下单时间、首单消费时间、首单距今时间、尾单距今时间、最小消费金额、最大消费金额、累积使用代金券金额、累积使用代金券次数和累积使用积分次数。

10.根据权利要求2或3所述的个体征信值评估方法，其特征在于，所述支付方式信息至少包括微信支付、支付宝支付、银联支付、他人代付、代金券抵扣、积分抵扣和分期付款。

11.根据权利要求1至3中任一项所述的个体征信值评估方法，其特征在于，根据所述多个征信子模型获取所述目标个体的征信值，包括：

计算所述多个征信子模型中的每个征信子模型的评分值；

对所述每个征信子模型的评分值求和，获得所述目标个体的征信值。

12.根据权利要求2或3所述的个体征信值评估方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过位置数据模型监控所述目标个体在要求征信值的行为发生后的异常行为，并作出预警。

13.根据权利要求12所述的个体征信值评估方法，其特征在于，所述位置数据模型根据所述个人地址信息形成。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机代码，所述计算机代码配置成由处理器运行时执行权利要求1至13中任一项所述的个体征信值评估方法的步骤。