[发明专利]客户的分类方法和装置

权利要求书

1.一种客户的分类方法，其特征在于，包括：

校验模块根据客户的交易数据对所述客户进行校验；

若所述客户符合校验要求，则评分模块确定所述客户的信用评分和/或反欺诈评分；

阈值确定模块确定每个维度指标特征的规则集合，并根据每个维度的指标特征的规则集合以及决策函数，确定每个维度指标特征对应的目标阈值；所述指标特征是根据所述客户的交易数据衍生得到的特征；

分类模块根据所述客户的信用评分和/或反欺诈评分，以及每个维度的指标特征的目标阈值，确定所述客户的分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个维度的指标特征的规则集合确定每个维度指标特征对应的目标阈值包括：

所述阈值确定模块确定每个指标特征的规则集合中规则的阈值所形成的阈值集合；

所述阈值确定模块根据所述规则集合、所述阈值集合以及所述规则集合与所述阈值集合之间的超参数空间，形成决策函数；

所述阈值确定模块根据预设的约束条件求解所述决策函数，所述决策函数的解为所述每个维度指标特征对应的目标阈值，所述每个维度指标特征对应的目标阈值能够使得所述决策函数取最大值或最小值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述指标特征至少包括以下一个或多个维度：社交特征、行为偏好特征、信用履约历史特征以及反欺诈特征；所述规则集合是从央行征信数据源或者其他第三方数据源中提取每个维度的指标特征对应的规则所形成的集合。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，评分模块确定所述客户的信用评分包括：

评分模块根据所述客户的交易数据进行特征衍生处理；

所述评分模块从衍生得到的特征中选择指标特征；

所述评分模块确定每个维度指标特征对应的信用评分；

所述评分模块将每个指标特征对应的信用评分相加，并将加和作为所述客户的信用评分。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述评分模块确定每个维度指标特征对应的信用评分包括：

所述评分模块确定每个维度指标特征的证据权重；

所述评分模块根据所述证据权重以及逻辑回归模型，确定每个维度指标特征对应的信用评分。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分类模块根据所述客户的信用评分、反欺诈评分以及每个维度的指标特征的目标阈值确定所述客户的分类结果包括：

根据每个维度指标特征对应的目标阈值确定分数线；

根据所述客户的信用评分、反欺诈评分以及所述分数线，对所述客户进行分段处理，以得到所述客户的分类结果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，校验模块根据客户的交易数据对所述客户进行校验包括：

校验模块从客户的交易数据中获取客户信息，所述客户信息至少包括：身份信息和/或生物信息；

所述校验模块判断所述客户信息与预存客户信息是否一致；

若所述客户的客户信息与预存客户信息不一致，则所述校验模块认定客户不满足校验要求；

若所述客户的客户信息与预存客户信息一致，则所述校验模块判断所述客户是否在至少一个预设黑名单中；

若所述客户在至少一个预设黑名单中，则所述校验模块认定所述客户不符合校验要求；

若所述客户不在至少一个预设黑名单中，则所述校验模块根据所述客户的交易数据，则所述校验模块认定所述客户符合校验要求。

8.一种行为分类装置，其特征在于，包括：

校验模块，用于根据客户的交易数据对所述客户进行校验；

评分模块，用于若所述客户符合校验要求，则确定所述客户的信用评分和/或反欺诈评分；

阈值确定模块，用于确定每个维度指标特征的规则集合，并根据每个维度的指标特征的规则集合确定每个维度指标特征对应的目标阈值；所述指标特征是根据所述客户的交易数据衍生得到的特征；

分类模块，用于根据所述客户的信用评分和/或反欺诈评分，以及每个维度的指标特征的目标阈值，确定所述客户的分类结果。