CN110147998A - 客户入网处理方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种客户入网处理方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法通过接收客户的入网请求，根据入网请求获取客户的注册信息，所述注册信息包括客户类型信息和客户资质信息；根据所述客户类型信息和所述客户资质信息计算所述客户的评分；根据所述评分确定所述客户的风险等级；根据所述风险等级对所述客户进行入网处理，以达到提高客户入网效率的效果。
Description
技术领域
本申请涉及互联网领域，尤其涉及一种客户入网处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着科技的不断发展，支付系统应运而生，人们的支付观念也在改变，因此越来越多的商家、个人或者公司要求入网支付系统，成为支付系统的客户。
客户入网支付系统需要经过一些相关系统评分和风险评级。传统上的做法一般是采用统一的评分模型或者统一的评分参数对客户进行评分，但是，这些统一的评分模型或者统一的评分参数由于是按照同一个标准进行评分和评级的，因此无法真实地反映客户的入网条件，从而导致许多符合条件的客户不能入网，进一步导致客户入网率低。
发明内容
本申请提供一种支付系统的客户入网处理方法、装置、计算机设备及存储介质，以达到提高客户入网率的效果。
一种客户入网处理方法，包括：
接收客户的入网请求；
根据所述入网请求获取所述客户的注册信息，所述注册信息包括客户类型信息和客户资质信息；
根据所述客户类型信息和所述客户资质信息计算所述客户的评分；
根据所述评分确定所述客户的的风险等级；
根据所述风险等级对所述客户进行入网处理。
一种客户入网处理装置，包括：
接收模块，用于接收客户的入网请求；
获取模块，用于根据所述入网请求获取所述客户的注册信息，所述注册信息包括客户类型信息和客户资质信息；
评分模块，用于根据所述客户类型信息和所述客户资质信息计算所述客户的评分；
评级模块，用于根据所述评分确定所述客户的风险等级；
入网模块，用于根据所述风险等级对所述客户进行入网处理。
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述客户入网处理方法。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述客户入网处理方法。
上述客户入网处理方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取客户的注册信息，再对客户进行评分，并根据评分结果进行风险评级，最后根据风险评级结果产生入网结果，以达到提高客户入网率的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例中客户入网处理方法的一应用环境示意图；
图2是本申请一实施例中客户入网处理方法的一示例图；
图3是本申请一实施例中客户入网处理方法的一示例图；
图4是本申请一实施例中客户入网处理方法的一示例图；
图5是本申请一实施例中客户入网处理方法的一示例图；
图6是本申请一实施例中客户入网处理方法的一示例图；
图7是本申请一实施例中客户入网处理方法的一示例图；
图8是本申请一实施例中客户入网处理装置的一原理框图；
图9是本申请一实施例中客户入网处理装置的一示意图；
图10是本申请一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请提供的客户入网处理方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，计算机设备通过网络与服务器进行通信。计算机设备在接收到客户的入网请求之后，根据客户的入网请求获取到客户的注册信息后根据客户的注册信息进行评分，得到客户的评分，发送风险信息获取指令给服务器，通过服务器从风险系统中获取客户的风险信息进而对客户进行风险评级，最后根据风险评级结果进行入网处理。其中，计算机设备可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一实施例中，如图2所示，提供一种客户入网处理方法，以该方法应用在图1中的服务器为例进行说明，包括如下步骤：
S10：接收客户的入网请求。
其中，所述客户的入网请求是指客户需要加入支付系统，成为该支付系统的客户时触发的客户入网资质审核请求。
S20：根据入网请求获取客户的注册信息，注册信息包括客户类型信息和客户资质信息。
其中，客户的注册信息是指客户需要加入支付系统，成为该支付系统的客户时，在客户入网系统中所填写的与客户相关的信息。其中，客户需要加入支付系统，就要经过客户入网系统的审核。注册信息包括客户类型信息和客户资质信息。客户类型信息为反映客户职业的信息，客户类型信息可以包括个体商户、企业商户或者个人客户。客户资质信息是指能够反映客户的资质的信息，客户资质信息可以包括姓名、国籍、性别、职业、地址、联系方式、证件过期时间等信息，客户资质信息在此不做限制。
可选地，在接收到客户的入网请求之后，可以通过客户入网系统的数据库中获取客户的注册信息。其中，客户入网系统提供客户进行入网注册的系统。客户进行入网注册之后，客户的注册信息将会保存在客户入网系统的数据库中。可选地，在接收到客户的入网请求之后，还可以通过接收相关工作人员上传到客户入网系统的客户的注册信息。
S30：根据客户类型信息和客户资质信息计算客户的评分。
具体地，先根据客户的注册信息中的客户类型信息选取评分参数再根据客户资质信息进行评分，得到客户的评分。其中，客户的评分是用来对客户进行风险评级的评价标准。
S40：根据评分确定客户的风险等级。
其中，风险等级包括高风险等级和中风险等级和低风险等级。低风险表示客户的注册信息完整，资金交易与客户身份、财务状况、经营业务相符，暂无报告过可疑交易及犯罪记录。中风险表示客户的可能注册信息不完整，资金交易与客户身份、财务状况、经营业务不相符或者暂无可疑交易及犯罪记录的情况。高风险表示客户的注册信息不完整、客户经营活动风险程度高，资金交易与客户身份、财务状况、经营业务明显不符或者可能发生过可疑交易、具有犯罪记录或已被人民银行等监管机构或司法机关进行反洗钱调查或列入黑名单的情况。
具体地，可以根据该客户的评分的分值大小匹配对应的风险等级的阈来对客户进行风险评级。
S50：根据风险等级对客户进行入网处理。
在该实施例中，接收客户的入网请求，根据客户的入网请求获取客户的注册信息，注册信息包括客户类型信息和客户资质信息，根据客户类型信息和客户资质信息中对客户进行评分，得到客户的评分结果，根据评分确定客户的风险等级，根据风险等级对客户进行入网处理，通过系统自动评分，自动匹配风险等级和自动生成入网结果，能够减少客户入网的冗余操作步骤；根据客户的注册信息来选取评分参数，能够灵活调节客户入网条件，使得符合条件的客户能够快速入网，提高客户的入网率。
在一实施例中，如图3所示，步骤S30中，即根据客户类型信息和客户资质信息中对客户进行评分，得到客户的评分结果，具体包括如下步骤：
S31：根据客户类型信息配置评分参数，评分参数分为多个评级维度，每个评级维度有对应的权重以及风险子项，每个风险子项有对应的权重和评级要素，每个评级要素有不同的指标项和指标项对应的分值。
示例性的，个人客户的部分评分参数如下表所示：
其中，评级维度是指体现客户不同特征的维度，评级维度包含多个，示例性地，评级维度可以是客户特性、地域、行业或职业等，每个评级维度所占权重不同；每个评级维度又包含一个或多个风险子项，例如，客户信息公开程度及有效性，与客户建立或维持业务关系的渠道，客户所持身份证件或身份证明文件的种类，资料完备程度等，不同的风险子项所占权重各不相同；不同的风险子项包括不同的评级要素，其中每个评级要素有不同的指标项和指标项对应的分值。
具体地，根据注册信息中的客户类型信息，配置客户的评分参数，不同类型的客户，配置的评分参数具有一定差异，该差异可以体现在评级维度或者评级维度的权重、风险子项或者风险子项的权重或评价要素、评价要素对应的分值的不同。例如，对比个人客户来说，商家客户的评分参数会比个人客户多一个客户营业执照过期时间的风险子项。
S32：根据客户资质信息确定每一评级要素的指标项对应的分值。
具体地，根据个人的资质信息确定每一评级要素的指标项对应的分值。例如，在客户资质信息中，客户的证件过期时间为0个月，则该评级要素的指标项对应的分值为2；业务关系建立及维护渠道为当面开户，则该评级要素的指标项对应的分值为1。
S33：根据评级要素对应的风险子项的权重和指标项对应的分值，计算每个风险子项的评分。
具体地，在确定完每一评级要素的指标项对应的分值后，先将评级要素的指标项对应的分值相加，得到每个风险子项的总分，然后再将该风险子项的总分乘以该风险子项对应的权重，得到该风险子项的评分。例如，在客户信息公开程度及有效性的风险子项中，评级要素为是否属于非居民的分值为4，证件过期时间的分值为2，则风险子项的总分为：4+2＝6，风险子项对应的权重为25，则将该风险子项的总分乘以该风险子项对应的权重，得到该风险子项的评分：6*25％＝1.5。
S34：根据评级维度对应权重，和评级维度对应的每个风险子项的评分计算每个评级维度的评分。
具体地，计算评级维度的评分的方法可以是，在计算出每个风险子项的评分之后，先计算该评级维度所对应的风险子项的总分，再将该风险子项的总分乘以该评级维度所对应的权重，得到该评级维度的评分。例如，评级维度对应的风险子项的评分分别为1.5，2，4，2，则该评级维度对应权重为20，则该评级维度的评分为(1.5+2+4+2)*20％＝1.9。
S35：将所有评级维度的评分进行累加，得到客户的评分结果。
具体地，在计算出每个评级维度的评分之后，将所有评级维度的评分进行累加，得到客户的评分。
在一些实施例中，也可以通过以下公式来计算客户的评分：
R＝S1+S2+…+Sl
其中，R为客户的评分结果，Sl为第l个评级维度的评分Pl；Pl为第l个评级维度的权重；j为第j个风险子项；Qj为第j个风险子项的权重；i为第i个评级要素；Ai为评级要素的指标项对应的分值。
在该具体实施例中，通过根据客户类型信息配置评分参数(即根据不同类型的客户设置不同的评级维度，风险子项或评级要素等)，能够使得客户的评分不受客户类型的影响，进一步地，使得符合条件的客户能够获得一个更合理的评分；先根据客户资质信息确定每一评级要素的指标项对应的分值，然后计算每个风险子项的评分，再计算每个评级维度的评分，最后将所有评级维度的评分进行累加，得到客户的评分，能够从多方面考量，提高客户入网评分的准确率。
在一实施例中，如图4所示，步骤S40中，即根据评分结果对客户进行风险评级，得到客户的风险等级，具体包括如下步骤：
S41：根据客户的身份识别信息在风险系统中查找客户是否存在影响风险评级的信息。
其中，身份识别信息是对客户身份进行识别的标识信息。身份识别信息可以是身份证号也可以是护照号以及台湾居民来往大陆通行证等，身份识别信息在此不做限制。
风险系统为预先配置的系统。风险系统包括但不限于支付协会的黑名单系统、人民银行的黑名单系统、以及征信系统等。影响风向评级的信息包括但不限于洗黑钱记录、负债记录和/或征信不良记录等。
具体地，以客户注册信息中的身份识别信息为关键字，在风险系统中查找出与该客户存在影响风险评级的信息。
S42：若风险系统中未存在客户影响风险评级的信息，则根据客户的评分结果的分值大小和预设的风险评分阈来确定客户的风险等级。
具体地，若风险系统中未存在客户影响风险评级的信息，则根据客户的评分结果的所对应的分值来确定该客户的风险等级。
确定风险等级的方法可以为：判断客户的评分结果的分值所处的阈，取该阈所对应的风险等级，得到该客户的风险等级。例如：低风险等级的阈为[0-3)；中风险等级的阈为[3-6)；风险等级为高风险等级的阈为[6-10]。客户的评分结果的分值大小为4.5，则客户的评分结果的分值大小所处的阈为[3-6)，该阈所对应的风险等级为中风险等级，因此，该客户的风险等级为中风险等级。
在该具体实施例中，根据客户的注册信息中的身份识别信息在风险系统中查找该客户是否存在影响风险评级的信息，能够缩短人工查询的时间；若风险系统中未存在客户影响风险评级的信息，则根据客户的评分结果的所对应的分值来确定该客户的风险等级，能够减少一些来自风险等级较高的客户所带来的不安全因素，提高客户风险评级的准确性。
在一实施例中，如图5所示，步骤S40根据评分结果对客户进行风险评级，得到客户的风险等级，还包括以下步骤：
S42’：若风险系统中存在客户影响风险评级的信息，则根据影响风险评级的信息重新计算客户的评分。
具体地，若存在影响风险评级的信息，则根据影响风险评级的信息的内容重新为客户评分，重新计算客户评分的方法可以根据实际需求而定。示例性地，若影响风险评级的信息为洗黑钱记录，则该客户为不符合预设的入网规定，后续会拒绝该客户入网，因此重新为进行评分的评分结果为：6，使得该客户处在高风险等级阈内。若影响风险评级的信息为负债记录，则根据负债记录的条数和负债金额增加评分分值，具体增加幅度可以按照实际需求来定。
S43’：根据客户重新评分的评分结果的分值大小和预设的风险评分阈来确定客户的风险等级。
具体地，根据客户重新评分的评分结果的所对应的分值和风险等级的阈来确定该客户的风险等级。确定风险等级的方法可以采用步骤S42中所提及的确定风险等级的方法。
在该实施例中，先根据影响风险评级的信息重新为客户评分，再根据客户重新评分的评分结果的所对应的分值来确定该客户的风险等级，能够提高后续客户入网的准确率。
在一实施例中，如图6所示，步骤S50具体为根据风险等级对客户进行入网处理，包括以下步骤：
S51：若客户为高风险等级客户，则拒绝客户入网。
具体地，若该客户为高风险等级客户，则证明该客户的注册信息不完整、客户经营活动存在比较高的风险，客户身份与财务状况等明显不符或者可疑交易、具有犯罪记录或已被人民银行等监管机构或司法机关进行反洗钱调查或列入黑名单的情况，可信赖程度低，不符合入网要求，此类客户若是入网了支付系统，则可能会有很大的财务风险，因此拒绝此类客户的入网。
S52：若客户为低风险等级客户，则允许客户入网。
具体地，若该客户为低风险等级客户，则证明该客户的注册信息完整，资金交易与客户身份、财务状况、经营业务相符，暂无报告过可疑交易及犯罪记录，可信赖程度高，符合入网要求，此类客户若是入网了支付系统，则不会有太大的财务风险，因此允许此类客户的入网。
S53：若客户为中风险等级客户，则向客户发出添加进一步验证的请求。
其中，添加进一步的验证是为了让中风险客户通过一些材料或者其他验证步骤来证明其可信赖程度高。示例性地，该进一步的验证可以为添加佐证材料，佐证材料可以为房产证复印件、社保缴纳记录等。
具体地，若该客户为中风险等级客户，则表示客户的可能注册信息不完整，客户身份与其财务状况、经营业务不相符或者暂无可疑交易及犯罪记录的情况，因此，要进行注册信息的补充或者添加一些佐证材料来证明该客户的客户身份与其财务状况、经营业务相符，可信赖程度高。
进一步地，在中风险等级客户添加了进一步的验证之后，还需要根据客户添加的验证材料来决定是否允许该客户入网。
在该实施例中，根据不同的风险等级进行入网处理，能够减少客户入网的操作步骤，减少客户入网的等待时间，进一步的，能够提高客户的入网体验。
在一实施例中，如图7所示，步骤S50之后，该客户入网处理方法还包括如下步骤：
S60：分析预设时间段内所有客户的入网拒绝率。
其中，预设时间段是根据业务需求设定的数据收集时间段，如月度、季度、半年度等。
入网拒绝率为拒绝入网的拒绝概率，入网拒绝率可以根据以下公式计算得出：
其中，R为入网拒绝率；TC为预设时间内拒绝入网的客户数量；Ta预设时间段内请求入网的客户数量。
S70：根据入网拒绝率来调整评分参数。
具体地，可以通过调整评分参数中的评级维度的对应权重的大小、风险子项有对应的权重或者评级要素的指标项对应的分值的大小。具体是增加还是减少评级维度的权重的大小，风险子项有对应的权重或者评级要素的指标项对应的分值的大小，以及增加多少或者减少多少，还得结合入网拒绝率以及实际需求来定。
在该实施例中，通过分析预设时间段内所有客户的入网拒绝率，再根据入网拒绝率来调整评分参数，使得评分参数更加准确地反映客户的真是情况，提高后续产生的入网结果的准确率。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
在一实施例中，提供一种客户入网处理装置，该客户入网处理装置与上述实施例中客户入网处理方法一一对应。如图8所示，该客户入网处理装置包括接收模块10、获取模块20、评分模块30、评级模块40和入网模块50。各功能模块详细说明如下：
接收模块10，用于接收客户的入网请求；
获取模块20，用于根据所述入网请求获取所述客户的注册信息，所述注册信息包括客户类型信息和客户资质信息；
评分模块30，用于根据所述客户类型信息和所述客户资质信息计算所述客户的评分；
评级模块40，用于根据所述评分确定所述客户的的风险等级；
入网模块50，用于根据所述风险等级对所述客户进行入网处理。
在该实施例中，通过接收模块、获取模块、评分模块、评级模块和入网模块之间的交互和各个模块之间的数据传输，能够实现进行系统自动评分，自动匹配风险等级和生成入网结果的功能，达到了减少客户入网的冗余操作步骤的效果；根据客户的注册信息来选取评分参数，能够灵活调节客户入网条件，使得符合条件的客户能够快速入网，提高客户的入网率。
在一实施例中，如图9所示，该评分模块30包括配置单元31、分值确定单元32、第一计算单元33、第二计算单元34和累加单元35。各个单元的详细说明如下：
配置单元31，用于根据客户类型信息配置评分参数，评分参数分为多个评级维度，每个评级维度有对应的权重以及风险子项，每个风险子项有对应的权重和评级要素，每个评级要素有不同的指标项和所述指标项对应的分值；
分值确定单元32，用于根据客户资质信息确定每一评级要素的指标项对应的分值；
第一计算单元33，用于根据评级要素对应的风险子项的权重和指标项对应的分值，计算每个风险子项的评分；
第二计算单元34，用于根据评级维度对应权重，和评级维度对应的每个风险子项的评分，计算每个评级维度的评分；
累加单元35，用于将所有评级维度的评分进行累加，得到客户的评分。
在该实施例中，通过配置单元、分值确定单元、第一计算单元、第二计算单元和累加单元之间的交互和数据的传输，能够使得客户的评分不受客户类型的影响，进一步地，使得符合条件的客户能够获得一个更合理的评分，并且通过各个单元之间的计算，能够多方面考量，提高客户入网评分的准确率。
可选地，在一些实施例中，评级模块40包括查找单元和第一风险等级确定单元，各个单元的详细说明如下：
查找单元，用于根据客户的身份识别信息在风险系统中查找客户是否存在影响风险评级的信息；
第一风险等级确定单元，用于若风险系统中未存在客户影响风险评级的信息，则根据客户的评分结果的分值大小和预设的风险评分阈来确定客户的风险等级。
在该实施例中，通过查找单元和第一风险等级确定单元之间的交互和数据的传输，能够缩短人工查询的时间，进一步地，能够减少一些来自风险等级较高的客户所带来的不安全因素，提高客户风险评级的准确性。
可选地，在一些实施例中，评级模块40还包括重新评分单元和第二风险等级确定单元，各个单元的详细说明如下：
重新评分单元，用于若风险系统中存在客户影响风险评级的信息，则根据影响风险评级的信息重新为客户评分；
第二风险等级确定单元，用于根据客户重新评分的评分结果的分值大小和预设的风险评分阈来确定客户的风险等级。
可选地，在一些实施例中，结果产生模块40包括拒绝单元、允许单元或者验证单元，各个单元的详细说明如下：
拒绝单元，用于若客户为高风险等级客户，则拒绝客户入网；
允许单元，用于若客户为低风险等级客户，则允许客户入网；
验证单元，用于若客户为中风险等级客户，则向客户发出添加进一步验证的请求。
可选地，在一些实施例中，在执行完结果产生模块50对应的步骤之后，还可以执行分析模块和调整模块对应的步骤，分析模块和调整模块的详细说明如下：
分析模块，用于分析预设时间段内所有客户的入网拒绝率；
调整模块，用于根据入网拒绝率来调整评分参数。
关于客户入网处理装置的具体限定可以参见上文中对于客户入网处理方法的限定，在此不再赘述。上述客户入网处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储客户入网处理方法中所需要的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种客户入网处理方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
接收客户的入网请求；
根据入网请求获取所述客户的注册信息，注册信息包括客户类型信息和客户资质信息；
根据客户类型信息和客户资质信息计算所述客户的评分；
根据评分确定客户的风险等级；
根据风险等级对客户进行入网处理。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
接收客户的入网请求；
根据入网请求获取所述客户的注册信息，注册信息包括客户类型信息和客户资质信息；
根据客户类型信息和客户资质信息计算所述客户的评分；
根据评分确定客户的风险等级；
根据风险等级对客户进行入网处理。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种客户入网处理方法，其特征在于，包括：
接收客户的入网请求；
根据所述入网请求获取所述客户的注册信息，所述注册信息包括客户类型信息和客户资质信息；
根据所述客户类型信息和所述客户资质信息计算所述客户的评分；
根据所述评分确定所述客户的风险等级；
根据所述风险等级对所述客户进行入网处理。
2.如权利要求1所述的客户入网处理方法，其特征在于，所述根据所述客户类型信息和所述客户资质信息计算所述客户的评分，包括：
根据所述客户类型信息配置评分参数，所述评分参数分为多个评级维度，每个评级维度有对应的权重以及风险子项，每个风险子项有对应的权重和评级要素，每个评级要素有不同的指标项和所述指标项对应的分值；
根据所述客户资质信息确定每一所述评级要素的指标项对应的分值；
根据所述评级要素对应的所述风险子项的权重和所述指标项对应的分值，计算每个所述风险子项的评分；
根据所述评级维度对应权重，和所述评级维度对应的每个所述风险子项的评分，计算所述每个所述评级维度的评分；
将所有所述评级维度的评分进行累加，得到所述客户的评分。
3.如权利要求1或2所述的客户入网处理方法，其特征在于，所述客户的注册信息还包括身份识别信息，所述根据所述评分确定所述客户的的风险等级，包括：
根据所述客户的身份识别信息在风险系统中查找所述客户是否存在影响风险评级的信息；
若所述风险系统中未存在所述客户影响风险评级的信息，则根据所述客户的评分结果的分值大小和预设的风险评分阈来确定所述客户的风险等级。
4.如权利要求3所述的客户入网处理方法，其特征在于，
若所述风险系统中存在所述客户影响风险评级的信息，则根据所述影响风险评级的信息重新计算所述客户的评分；
根据所述客户重新评分的评分结果的分值大小和所述预设的风险评分阈来确定所述客户的风险等级。
5.如权利要求1或2所述的客户入网处理方法，其特征在于，所述风险等级包括高风险等级、中风险等级和低风险等级，所述根据所述风险等级为所述客户产生入网结果，包括：
若所述客户为高风险等级客户，则拒绝所述客户入网；
若所述客户为低风险等级客户，则允许所述客户入网；
若所述客户为中风险等级客户，则向所述客户发出添加进一步验证的请求。
6.如权利要求1或2所述的客户入网处理方法，其特征在于，所述根据所述风险等级为所述客户产生入网结果之后，所述方法还包括：
分析预设时间段内所有客户的入网拒绝率；
根据所述入网拒绝率来调整所述评分参数。
7.一种客户入网处理装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收客户的入网请求；
获取模块，用于根据所述入网请求获取所述客户的注册信息，所述注册信息包括客户类型信息和客户资质信息；
评分模块，用于根据所述客户类型信息和所述客户资质信息计算所述客户的评分；
评级模块，用于根据所述评分确定所述客户的的风险等级；
入网模块，用于根据所述风险等级对所述客户进行入网处理。
8.如权利要求7所述的客户入网处理装置，其特征在于，所述评分模块包括：
配置单元，用于根据所述客户类型信息配置评分参数，所述评分参数分为多个评级维度，每个评级维度有对应的权重以及风险子项，每个风险子项有对应的权重和评级要素，每个评级要素有不同的指标项和所述指标项对应的分值；
分值确定单元，用于根据所述客户资质信息确定每一所述评级要素的指标项对应的分值；
第一计算单元，用于根据所述评级要素对应的所述风险子项的权重和所述指标项对应的分值，计算每个所述风险子项的评分；
第二计算单元，用于根据所述评级维度对应权重，和所述评级维度对应的每个所述风险子项的评分，计算所述每个所述评级维度的评分；
累加单元，用于将所有所述评级维度的评分进行累加，得到所述客户的评分。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中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计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述客户入网处理方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，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5任一项所述客户入网处理方法。
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| CN201910302088.5A CN110147998A (zh) | 2019-04-16 | 2019-04-16 | 客户入网处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
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|---|---|
| CN110147998A true CN110147998A (zh) | 2019-08-20 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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- 2019-04-16 CN CN201910302088.5A patent/CN110147998A/zh active Pending
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