技术特征：
1.一种存款利率确定方法，其特征在于，包括：获取第一信息和第一模型，所述第一信息包括客户利率第一敏感性分值信息；将所述第一信息进行数据清洗和数据组合后获得第二信息，所述第二信息包括客户的存款数据；根据所述存款数据对客户群体进行筛选，得到第三信息，所述第三信息包括所述存款数据处于第三预设范围内的客户群体的利率第一敏感性分值信息；将所述第三信息分为第一子信息、第二子信息和第三子信息，所述第一子信息为所述存款数据处于第三预设范围内的客户两年前的利率第一敏感性分值信息，所述第二子信息为所述存款数据处于第三预设范围内的客户一年前的利率第一敏感性分值信息，所述第三子信息为所述存款数据处于第三预设范围内的客户本年的利率第一敏感性分值信息；将所述第一子信息和所述第二子信息输入所述第一模型获得第四信息，所述第四信息包括拟合优度的确定系数评估指标；判断所述第四信息是否达到阈值，若所述第四信息达到阈值，则将所述第三子信息带入所述第一模型中计算，获得第一预测数据集，所述第一预测数据集包括每个客户活期利率的预测值。2.根据权利要求1所述的存款利率确定方法，其特征在于，所述获得第二信息，包括：将所述第一信息进行数据格式转换、缺失值填充、去除非建模字段和异常值处理后获得的第四子信息；所述第四子信息包括客户的基本属性分值信息、客户的重要属性分值信息、客户行为分值信息和市场利率关联性分值信息；将所述第四子信息的客户的基本属性分值信息、客户的重要属性分值信息、客户行为分值信息和市场利率关联性分值信息相互组合后获得第五子信息。3.根据权利要求1所述的存款利率确定方法，其特征在于，所述获得第三信息，包括：根据所述存款数据对客户群体进行筛选，筛选出存款数据处于第一预设范围内的客户，将处于所述第一预设范围内的客户的利率第一敏感性分值信息记为第六子信息；根据所述存款数据对客户群体进行筛选，筛选出存款数据处于第二预设范围的客户，将处于所述第二预设范围内的客户的利率第一敏感性分值信息记为第七子信息；根据所述存款数据对客户群体进行筛选，筛选出存款数据处于所述第三预设范围内的客户，将处于所述第三预设范围内的客户的利率第一敏感性分值信息记为第八子信息。4.根据权利要求1所述的存款利率确定方法，其特征在于，所述获得第四信息，包括：将所述第一子信息输入所述第一模型训练，得到第一训练集数据，然后将所述第二子信息输入所述第一模型内测试，获得第一测试集数据，通过对所述第一训练集数据与所述第一测试集数据交叉验证获得第四信息，所述第四信息包括拟合优度的确定系数评估指标。5.根据权利要求1所述的存款利率确定方法，其特征在于，所述获得第一预测数据集，还包括：若所述第四信息没有达到阈值，则获取第五信息，所述第五信息为除所述第一信息外的客户外的利率第二敏感性分值信息；将所述第一信息与所述第五信息进行数据清洗和数据组合后获得第六信息；根据所述第六信息和所述第三信息得到第七信息，所述第七信息包括所述存款数据处
于所述第三预设范围内的客户群体的利率第二敏感性分值信息；将所述第七信息分为第九子信息、第十子信息和第十一子信息，所述第九子信息为所述存款数据处于所述第三预设范围内的客户两年前的利率第二敏感性分值信息，所述第十子信息为所述存款数据处于所述第三预设范围内的客户一年前的利率第二敏感性分值信息，所述第十一子信息为所述存款数据处于所述第三预设范围内的客户本年的利率第二敏感性分值信息；将所述第九子信息输入所述第一模型进行训练，得到第二训练集数据，将所述第十子信息输入所述第一模型进行测试，得到第二测试集数据，通过将所述第二训练集数据和所述第二测试集数据交叉验证得到第八信息，所述第八信息包括第二训练集数据和第二测试集数据交叉验证的拟合优度的确定系数评估指标；根据所述第八信息，实时判断所述第八信息是否达到阈值；若所述第八信息达到阈值，则将所述第十一子信息带入所述第一模型中计算，得到第二预测数据集，所述第二预测数据集包括每个客户活期利率的预测值；若所述第八信息没有达到阈值，重复进行上述方法。6.根据权利要求1所述的存款利率确定方法，其特征在于，所述获得第二信息，还包括：获得第十二子信息，所述第十二子信息包括辖内各地区客户价格分布信息、辖内各地区客户价格迁徙信息和影响客户议价能力的信息；根据第十二子信息，获得第十三子信息，所述第十三子信息包括辖内客户价格全景图、客户价格迁徙图和客户议价能力画像。7.一种存款利率确定装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取模块，用于获取第一信息和第一模型，所述第一信息包括客户利率第一敏感性分值信息；第一处理模块，用于将所述第一信息进行数据清洗和数据组合后获得第二信息，所述第二信息包括客户的存款数据；第二处理模块，用于根据所述存款数据对客户群体进行筛选，得到第三信息，所述第三信息包括所述存款数据处于第三预设范围内的客户群体的利率第一敏感性分值信息；第三处理模块，用于将所述第三信息分为第一子信息、第二子信息和第三子信息，所述第一子信息为所述存款数据处于第三预设范围内的客户两年前的利率第一敏感性分值信息，所述第二子信息为所述存款数据处于第三预设范围内的客户一年前的利率第一敏感性分值信息，所述第三子信息为所述存款数据处于第三预设范围内的客户本年的利率第一敏感性分值信息；第四处理模块，用于将所述第一子信息和所述第二子信息输入所述第一模型获得第四信息，所述第四信息包括拟合优度的确定系数评估指标；第五处理模块，用于判断所述第四信息是否达到阈值，若所述第四信息达到阈值，则将所述第三子信息带入所述第一模型中计算，获得第一预测数据集，所述第一预测数据集包括每个客户活期利率的预测值。8.根据权利要求7所述的一种存款利率确定装置，其特征在于，所述第一处理模块，包括：第一处理子单元，用于将所述第一信息进行数据格式转换、缺失值填充、去除非建模字
段和异常值处理后获得的第四子信息；所述第四子信息包括客户的基本属性分值信息、客户的重要属性分值信息、客户行为分值信息和市场利率关联性分值信息；第二处理子单元，用于将所述第四子信息的客户的基本属性分值信息、客户的重要属性分值信息、客户行为分值信息和市场利率关联性分值信息相互组合后获得第五子信息。9.根据权利要求7所述的一种存款利率确定装置，其特征在于，所述第二处理模块，包括：第三处理子单元，用于根据所述存款数据对客户群体进行筛选，筛选出存款数据处于第一预设范围内的客户，将处于所述第一预设范围内的客户的利率第一敏感性分值信息记为第六子信息；第四处理子单元，用于根据所述存款数据对客户群体进行筛选，筛选出存款数据处于第二预设范围的客户，将处于所述第二预设范围内的客户的利率第一敏感性分值信息记为第七子信息；第五处理子单元，用于根据所述存款数据对客户群体进行筛选，筛选出存款数据处于所述第三预设范围内的客户，将处于所述第三预设范围内的客户的利率第一敏感性分值信息记为第八子信息。10.根据权利要求7所述的一种存款利率确定装置，其特征在于，所述第四处理模块，包括：第六处理子单元，用于将所述第一子信息输入所述第一模型训练，得到第一训练集数据，然后将所述第二子信息输入所述第一模型内测试，获得第一测试集数据，通过对所述第一训练集数据与所述第一测试集数据交叉验证获得第四信息，所述第四信息包括拟合优度的确定系数评估指标。11.根据权利要求7所述的一种存款利率确定装置，其特征在于，所述第五处理模块，还包括：第七处理子单元，用于若所述第四信息没有达到阈值，则获取第五信息，所述第五信息为除所述第一信息外的客户外的利率第二敏感性分值信息；第八处理子单元，用于将所述第一信息与所述第五信息进行数据清洗和数据组合后获得第六信息；第九处理子单元，用于根据所述第六信息和所述第三信息得到第七信息，所述第七信息包括所述存款数据处于所述第三预设范围内的客户群体的利率第二敏感性分值信息；第十处理子单元，用于将所述第七信息分为第九子信息、第十子信息和第十一子信息，所述第九子信息为所述存款数据处于所述第三预设范围内的客户两年前的利率第二敏感性分值信息，所述第十子信息为所述存款数据处于所述第三预设范围内的客户一年前的利率第二敏感性分值信息，所述第十一子信息为所述存款数据处于所述第三预设范围内的客户本年的利率第二敏感性分值信息；第十一处理子单元，用于将所述第九子信息输入所述第一模型进行训练，得到第二训练集数据，将所述第十子信息输入所述第一模型进行测试，得到第二测试集数据，通过将所述第二训练集数据和所述第二测试集数据交叉验证得到第八信息，所述第八信息包括第二训练集数据和第二测试集数据交叉验证的拟合优度的确定系数评估指标；第十二处理子单元，用于根据所述第八信息，实时判断所述第八信息是否达到阈值；若
所述第八信息达到阈值，则将所述第十一子信息带入所述第一模型中计算，得到第二预测数据集，所述第二预测数据集包括每个客户活期利率的预测值；第十三处理子单元，用于若所述第八信息没有达到阈值，重复进行上述方法。12.根据权利要求7所述的一种存款利率确定装置，其特征在于，所述第一处理模块，还包括：第一获取子单元，用于获得第十二子信息，所述第十二子信息包括辖内各地区客户价格分布信息、辖内各地区客户价格迁徙信息和影响客户议价能力的信息；第十四处理子单元，用于根据第十二子信息，获得第十三子信息，所述第十三子信息包括辖内客户价格全景图、客户价格迁徙图和客户议价能力画像。13.一种存款利率确定设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述存款利率确定方法的步骤。14.一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述存款利率确定方法的步骤。
技术总结
本发明涉及金融技术领域，具体而言，涉及一种存款利率确定方法、装置、设备及可读存储介质。所述方法包括获取第一信息和第一模型，将所述第一信息进行处理后获得第二信息，根据所述第二信息对客户群体进行筛选，得到第三信息，将所述第三信息分为第一子信息、第二子信息和第三子信息，将所述第一子信息和所述第二子信息输入所述第一模型获得第四信息，判断所述第四信息是否达到阈值，若所述第四信息达到阈值，则将所述第三子信息带入所述第一模型中计算得到所述第一预测数据集。本发明实现了在总成本可控条件下客户活期存款利率差异化定价的功能，使得不同的客户活期利率合理定价。使得不同的客户活期利率合理定价。使得不同的客户活期利率合理定价。
技术研发人员：郭莉 徐美娟 谭鑫 康华 陈石
受保护的技术使用者：中信银行股份有限公司
技术研发日：2021.12.07
技术公布日：2022/3/1