[发明专利]一种客户风险评估方法、装置、可读存储介质及终端设备

权利要求书

1.一种客户风险评估方法，其特征在于，包括：

接收客户风险评估指令，并从所述客户风险评估指令中提取待评估客户的客户标识；

根据所述客户标识从预设的数据集市中获取所述待评估客户的原始客户数据，并对所述原始客户数据进行解析，得到解析客户数据；

在预设的客户风险评估模型集合中选取与所述客户标识匹配的客户风险评估模型，并使用选取的所述客户风险评估模型对所述解析客户数据进行处理，得到模型输出值；

根据所述模型输出值确定所述待评估客户的风险评估结果。

2.根据权利要求1所述的客户风险评估方法，其特征在于，所述根据所述模型输出值确定所述待评估客户的风险评估结果，包括：

在预设的模型阈值配置信息集合中选取与所述客户标识匹配的模型阈值配置信息；

根据所述模型输出值和选取的所述模型阈值配置信息确定所述待评估客户的风险评估结果。

3.根据权利要求1所述的客户风险评估方法，其特征在于，所述在预设的客户风险评估模型集合中选取与所述客户标识匹配的客户风险评估模型，包括：

在预设的客户信息列表中查询目标二级机构，所述目标二级机构为所述客户标识所归属的二级机构；

在所述客户风险评估模型集合中选取与所述目标二级机构对应的客户风险评估模型。

4.根据权利要求2所述的客户风险评估方法，其特征在于，所述在预设的模型阈值配置信息集合中选取与所述客户标识匹配的模型阈值配置信息，包括：

在预设的客户信息列表中查询目标三级机构，所述目标三级机构为所述客户标识所归属的三级机构；

在所述模型阈值配置信息集合中选取与所述目标三级机构对应的模型阈值配置信息。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的客户风险评估方法，其特征在于，所述客户风险评估模型包括特征工程模块和预测模块，所述使用选取的所述客户风险评估模型对所述解析客户数据进行处理，得到模型输出值，包括：

使用所述特征工程模块对所述解析客户数据进行预设的特征工程处理，得到编码数据；

使用所述预测模块对所述编码数据进行预设的神经网络算法处理，得到所述模型输出值。

6.根据权利要求5所述的客户风险评估方法，其特征在于，所述使用所述特征工程模块对所述解析客户数据进行预设的特征工程处理，得到编码数据，包括：

对所述解析客户数据中的各个客户特征进行特征筛选，得到优选客户特征；

对从所述解析客户数据中筛选出的优选客户特征进行特征编码，得到所述编码数据。

7.根据权利要求6所述的客户风险评估模型构建方法，其特征在于，所述对所述解析客户数据中的各个客户特征进行特征筛选，得到优选客户特征，包括：

分别计算所述解析客户数据中的各个客户特征在预设的筛选维度上的评估值；

根据预设的筛选阈值和所述评估值对各个客户特征进行特征筛选，得到所述优选客户特征。

8.一种客户风险评估装置，其特征在于，包括：

客户标识提取模块，用于接收客户风险评估指令，并从所述客户风险评估指令中提取待评估客户的客户标识；

客户数据解析模块，用于根据所述客户标识从预设的数据集市中获取所述待评估客户的原始客户数据，并对所述原始客户数据进行解析，得到解析客户数据；

评估模型选取模块，用于在预设的客户风险评估模型集合中选取与所述客户标识匹配的客户风险评估模型；

客户数据处理模块，用于使用选取的所述客户风险评估模型对所述解析客户数据进行处理，得到模型输出值；

评估结果确定模块，用于根据所述模型输出值确定所述待评估客户的风险评估结果。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的客户风险评估方法的步骤。

10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的客户风险评估方法的步骤。