本发明属于金融数据分析,尤其涉及一种客群质量评分方法。
背景技术:
1、风控模型和风控策略是智能风控系统中的核心组件。风控模型输出用户评分,风控策略根据用户评分决定采取正向或反向决策。由于不同的用户的授信申请信息的可靠性以及历史授信申请的通过率的差异导致用户的质量存在一定程度的差异,现有技术方案中对于不同质量的用户采用相同的风控策略,因此有可能导致用户的授信申请的处理结果的准确率难以满足要求,使得金融机构的贷款不良率增加。
2、针对上述技术问题,本发明提供了一种客群质量评分方法。
技术实现思路
1、为实现本发明目的,本发明采用如下技术方案:
2、根据本发明的一个方面,提供了一种客群质量评分方法。
3、一种客群质量评分方法,其特征在于,具体包括:
4、s1根据征信报告的分析结果确定用户的历史授信申请的审批处理结果,并结合所述用户的历史授信申请的审批处理时间确定所述用户的审批质量评分,通过所述审批质量评分确定所述用户的用户类型不属于筛选用户时,进入下一步骤;
5、s2确定所述用户的授信申请信息与所述用户的历史授信申请的授信申请信息的信息相似度,并结合所述用户的授信申请信息的变动数据确定所述用户的授信申请信息的信息质量评分,通过所述信息质量评分确定所述用户的用户类型不属于筛选用户时,进入下一步骤;
6、s3基于所述用户的身份验证数据确定所述用户的身份信息可信度,并结合所述信息质量评分以及审批质量评分确定所述用户的质量评分以及所述用户的用户类型;
7、s4通过用户类型确定所述用户的划分客群,根据所述划分客群的用户数据确定不同的划分客群的客群质量评分以及匹配的风控策略的通过率,并基于划分客群的匹配的风控策略进行用户的审批处理结果的输出。
8、本发明的有益效果在于:
9、1、通过结合用户的身份信息可信度、信息质量评分以及审批质量评分确定用户的质量评分以及用户类型,实现了从多个角度对用户的授信申请信息的质量评分的准确评估,既考虑到由于与历史授信申请信息的相似度存在差异以及历史授信申请的处理结果的差异导致的用户的质量评分的差异,同时通过综合考虑身份验证的可靠性实现了对用户的质量评分的全面评估,也为差异化的实现风控策略的选择奠定了基础。
10、2、根据划分客群的用户数据确定不同的划分客群的客群质量评分以及匹配的风控策略的通过率,从而实现了基于划分客群的差异实现了不同的风控策略的差异化匹配,并且通过划分客群的客群质量评分进行通过率的确定,也实现了从客群质量评分的角度实现了对风控策略的通过率的动态调整,进一步保证了审批处理结果的准确性。
11、进一步的技术方案在于,所述审批处理结果包括审批通过、审批驳回。
12、进一步的技术方案在于,所述用户的审批质量评分的取值范围在0到100之间,其中当所述用户的审批质量评分大于预设分数时,则确定所述用户为筛选用户。
13、进一步的技术方案在于,所述用户的身份信息可信度的确定的方法为:
14、基于所述用户的身份验证数据确定所述用户的身份验证方式,并根据所述身份验证方式确定所述用户的身份信息可信度。
15、进一步的技术方案在于,所述用户的质量评分的确定的方法为:
16、基于所述信息质量评分以及审批质量评分的权重和确定所述用户的信息基础评分,并根据所述身份信息可信度与所述信息基础评分的乘积确定所述用户的质量评分。
17、其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
18、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
1.一种客群质量评分方法,其特征在于,具体包括:
2.如权利要求1所述的客群质量评分方法,其特征在于,所述审批处理结果包括审批通过、审批驳回。
3.如权利要求1所述的客群质量评分方法,其特征在于,所述用户的审批质量评分的确定的方法为:
4.如权利要求3所述的客群质量评分方法,其特征在于,所述用户的审批质量评分的取值范围在0到100之间,其中当所述用户的审批质量评分大于预设分数时,则确定所述用户为筛选用户。
5.如权利要求1所述的客群质量评分方法,其特征在于,所述信息相似度的确定的方法为:
6.如权利要求1所述的客群质量评分方法,其特征在于,所述授信申请信息的变动数据包括所述授信申请信息的信息项中的变动信息项的数量以及变动信息项的类型。
7.如权利要求1所述的客群质量评分方法,其特征在于,所述用户的授信申请信息的信息质量评分的确定的方法为:
8.如权利要求1所述的客群质量评分方法,其特征在于,所述用户的身份信息可信度的确定的方法为:
9.如权利要求1所述的客群质量评分方法,其特征在于,所述划分客群的客群质量评分的确定的方法为:
10.如权利要求1所述的客群质量评分方法,其特征在于,所述通过率根据所述划分客群的客群质量评分进行确定,其中所述划分客群的客群质量评分越大,则所述通过率越高。