[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

说明书

本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种客户风险评估方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法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。通过本发明，能够适应各种不同的应用场景，极大提升了风险评估结果的准确率。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种客户风险评估方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。

背景技术

在现有技术中，在需要对客户的违约风险进行评估时，普遍会采用一个统一的客户风险评估模型来进行处理，但在实际应用中，所涉及到的具体应用场景往往差别巨大，例如，对于不同区域的客户，其风险评估的标准并不完全相同，若仅使用一个统一的客户风险评估模型，则会导致最终得到的风险评估结果准确率较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种客户风险评估方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备，以解决现有的客户风险评估方法最终得到的风险评估结果准确率较低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种客户风险评估方法，可以包括：

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。

进一步地，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，可以包括：

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。

进一步地，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，可以包括：

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。

进一步地，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，可以包括：

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。

进一步地，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，可以包括：

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。

进一步地，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，可以包括：