客户综合风险量化方法及装置与流程

技术特征：
1.一种客户综合风险量化方法，其特征在于，包括：获取目标客户的信息，所述目标客户的信息包括：所述目标客户的外部环境数据、经营财务信息、履约合作信息以及舆情信息；将所述外部环境数据输入至外部环境子模型，得到所述目标客户的外部环境得分，将所述经营财务信息输入至经营财务子模型，得到所述目标客户的经营财务得分，将所述履约合作信息输入至履约合作子模型，得到所述目标客户的履约合作得分，将所述舆情信息输入至舆情分析子模型，得到所述目标客户的舆情得分；根据预先训练得到的所述外部环境子模型、经营财务子模型、履约合作子模型和舆情分析子模型各自的权重，对所述目标客户的外部环境得分、经营财务得分、履约合作得分和舆情得分进行加权求和，得到所述目标客户的综合风险得分；通过批量接口或联机接口输出所述目标客户的综合风险得分。2.根据权利要求1所述的客户综合风险量化方法，其特征在于，所述方法还包括：采用机器学习方法训练得到所述外部环境子模型、经营财务子模型和履约合作子模型，并根据预先输入的规则确定所述舆情分析子模型；通过逻辑回归算法训练得到所述外部环境子模型、经营财务子模型、履约合作子模型和舆情分析子模型各自的权重。3.根据权利要求2所述的客户综合风险量化方法，其特征在于，采用机器学习方法训练得到所述外部环境子模型，包括：获取客户群的历史外部环境数据，对所述历史外部环境数据进行预处理，得到外部环境数据样本；获取专家基于所述历史外部环境数据给出的历史外部环境得分；利用所述外部环境数据样本和所述历史外部环境得分，训练得到所述外部环境子模型。4.根据权利要求2所述的客户综合风险量化方法，其特征在于，采用机器学习方法训练得到所述经营财务子模型，包括：获取客户群的历史经营财务信息，对所述历史经营财务信息进行预处理，得到经营财务信息样本；获取专家基于所述历史经营财务信息给出的历史经营财务得分；利用所述经营财务信息样本和所述历史经营财务得分，训练得到所述经营财务子模型。5.根据权利要求2所述的客户综合风险量化方法，其特征在于，采用机器学习方法训练得到所述履约合作子模型，包括：获取客户群的历史履约合作信息，对所述历史履约合作信息进行预处理，得到履约合作信息样本；获取专家基于所述历史履约合作信息给出的历史履约合作得分；利用所述履约合作信息样本和所述历史履约合作得分，训练得到所述履约合作子模型。6.根据权利要求2-5中任一项所述的客户综合风险量化方法，其特征在于，所述通过逻辑回归算法训练得到所述外部环境子模型、经营财务子模型、履约合作子模型和舆情分析
子模型各自的权重，包括：获取专家基于所述客户群的历史外部环境数据、历史经营财务信息、历史履约合作信息以及历史舆情信息给出的历史综合风险得分；利用所述历史综合风险得分，通过逻辑回归算法训练得到所述外部环境子模型、经营财务子模型、履约合作子模型和舆情分析子模型各自的权重。7.一种客户综合风险量化装置，其特征在于，包括：客户信息获取模块，用于获取目标客户的信息，所述目标客户的信息包括：所述目标客户的外部环境数据、经营财务信息、履约合作信息以及舆情信息；预测模块，用于将所述外部环境数据输入至外部环境子模型，得到所述目标客户的外部环境得分，将所述经营财务信息输入至经营财务子模型，得到所述目标客户的经营财务得分，将所述履约合作信息输入至履约合作子模型，得到所述目标客户的履约合作得分，将所述舆情信息输入至舆情分析子模型，得到所述目标客户的舆情得分；量化模块，用于根据预先训练得到的所述外部环境子模型、经营财务子模型、履约合作子模型和舆情分析子模型各自的权重，对所述目标客户的外部环境得分、经营财务得分、履约合作得分和舆情得分进行加权求和，得到所述目标客户的综合风险得分；输出模块，用于通过批量接口或联机接口输出所述目标客户的综合风险得分。8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述的客户综合风险量化方法。9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的客户综合风险量化方法。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的客户综合风险量化方法。

技术总结
本发明提供一种客户综合风险量化方法及装置，所述方法包括：获取目标客户的信息，目标客户的信息包括：目标客户的外部环境数据、经营财务信息、履约合作信息以及舆情信息；将外部环境数据输入至外部环境子模型，得到目标客户的外部环境得分，将经营财务信息输入至经营财务子模型，得到目标客户的经营财务得分，将履约合作信息输入至履约合作子模型，得到目标客户的履约合作得分，将舆情信息输入至舆情分析子模型，得到目标客户的舆情得分；根据预先训练得到的各子模型的权重，对目标客户的外部环境得分、经营财务得分、履约合作得分和舆情得分进行加权求和，得到目标客户的综合风险得分；输出目标客户的综合风险得分。输出目标客户的综合风险得分。输出目标客户的综合风险得分。


技术研发人员：盛俊文 陈翠平 王琍琍
受保护的技术使用者：中银金融科技有限公司
技术研发日：2022.07.01
技术公布日：2022/10/25