CN112580917A - 一种客户特征的评估方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种客户特征的评估方法及装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取目标客户对应的待评估的客户特征；根据所述目标客户对应的客户基准信息，判断所述客户特征是否满足预设的有效性检测条件，所述客户基准信息至少包括所述目标客户对应的实际风险系数和/或预测特征，所述预测特征根据预先训练的特征预测模型和所述目标客户的客户资料数据得到；如果所述客户特征满足所述有效性检测条件，则确定所述客户特征为有效特征；如果所述客户特征不满足所述有效性检测条件，则确定所述客户特征为无效特征。采用本申请可以对客户特征进行评估。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种客户特征的评估方法 及装置。
背景技术
目前在互联网信贷领域中，通常需要对客户进行风险预测，比如 预测客户是否会发生逾期行为。在进行风险预测时，通常需要从外部 机构中获取具有风险区分能力的客户特征，根据这些客户特征来进行 风险预测。外部机构提供的客户特征主要有补充信息量和标记风险的 作用，通过将这些客户特征引入使用方自己现有的风险策略体系或者 风险预测模型中，有助于提高风险预测的准确性。
然而，这种方式中，外部机构提供的客户特征可能会存在一些问 题。一方面是外部机构提供的客户特征通常是较为简单的信息，比如 客户等级等，无法判断其使用价值，另一方面是外部机构通常是通过 对底层数据进行分析得到客户特征，当某客观因素可能导致底层数据 发生变化时，对客户特征的准确度也会存在影响。这些都会影响客户 特征的有效性，因此，亟需一种对客户特征进行评估的方案。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种客户特征的评估方法及装置， 以实现对客户特征进行评估。具体技术方案如下：
第一方面，提供了一种客户特征的评估方法，所述方法包括：
获取目标客户对应的待评估的客户特征；
根据所述目标客户对应的客户基准信息，判断所述客户特征是否 满足预设的有效性检测条件，所述客户基准信息至少包括所述目标客 户对应的实际风险系数和/或预测特征，所述预测特征根据预先训练的 特征预测模型和所述目标客户的客户资料数据得到；
如果所述客户特征满足所述有效性检测条件，则确定所述客户特 征为有效特征；
如果所述客户特征不满足所述有效性检测条件，则确定所述客户 特征为无效特征。
可选的，所述有效性检测条件至少包括以下一种或多种：
所述客户特征与所述目标客户对应的实际风险系数的第一相关度 大于第一预设阈值；
所述客户特征与所述目标客户对应的预测特征的第二相关度小于 第二预设阈值。
可选的，所述根据所述目标客户对应的客户基准信息，判断所述 客户特征是否满足预设的有效性检测条件，包括：
计算所述客户特征与所述目标客户对应的实际风险系数的第一相 关度；
如果所述第一相关度大于第一预设阈值，则计算所述客户特征与 所述目标客户对应的预测特征的第二相关度；
如果所述第二相关度小于第二预设阈值，则确定所述客户特征满 足预设的有效性检测条件；
如果所述第二相关度大于或等于所述第二预设阈值，则确定所述 客户特征不满足预设的有效性检测条件。
可选的，所述如果所述第二相关度小于第二预设阈值，则确定所 述客户特征满足预设的有效性检测条件，包括：
如果所述第二相关度小于第二预设阈值，则判断所述客户特征对 应的资源消耗值是否在预设数值范围内；
如果所述客户特征对应的资源消耗值在预设数值范围内，则确定 所述客户特征满足预设的有效性检测条件。
可选的，所述方法还包括：
获取所述目标客户对应的客户资料数据：
将所述客户资料数据输入预先训练的特征预测模型，输出所述目 标客户对应的预测特征。
可选的，所述方法还包括：
获取预设的训练样本集，所述训练样本集包含多个样本资料数据、 以及每个样本资料数据对应的样本客户特征，每个样本资料数据包含 多种参数信息；
根据所述训练样本集和预设的模型训练算法，对初始模型进行训 练，得到特征预测模型，所述特征预测模型中包含每种参数信息对应 的权重。
可选的，所述方法还包括：
获取所述特征预测模型包含的所述每种参数信息对应的权重；
输出所述每种参数信息、以及所述每种参数信息对应的权重。
第二方面，提供了一种客户特征的评估装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取目标客户对应的待评估的客户特征；
判断模块，用于根据所述目标客户对应的客户基准信息，判断所 述客户特征是否满足预设的有效性检测条件，所述客户基准信息至少 包括所述目标客户对应的实际风险系数和/或预测特征，所述预测特征 根据预先训练的特征预测模型和所述目标客户的客户资料数据得到；
第一确定模块，用于如果所述客户特征满足所述有效性检测条件， 则确定所述客户特征为有效特征；
第二确定模块，用于如果所述客户特征不满足所述有效性检测条 件，则确定所述客户特征为无效特征。
可选的，所述有效性检测条件至少包括以下一种或多种：
所述客户特征与所述目标客户对应的实际风险系数的第一相关度 大于第一预设阈值；
所述客户特征与所述目标客户对应的预测特征的第二相关度小于 第二预设阈值。
可选的，所述判断模块，具体用于：
计算所述客户特征与所述目标客户对应的实际风险系数的第一相 关度；
如果所述第一相关度大于第一预设阈值，则计算所述客户特征与 所述目标客户对应的预测特征的第二相关度；
如果所述第二相关度小于第二预设阈值，则确定所述客户特征满 足预设的有效性检测条件；
如果所述第二相关度大于或等于所述第二预设阈值，则确定所述 客户特征不满足预设的有效性检测条件。
可选的，所述判断模块，具体用于：
如果所述第二相关度小于第二预设阈值，则判断所述客户特征对 应的资源消耗值是否在预设数值范围内；
如果所述客户特征对应的资源消耗值在预设数值范围内，则确定 所述客户特征满足预设的有效性检测条件。
可选的，所述装置还包括：
第二获取模块，用于获取所述目标客户对应的客户资料数据：
第一输出模块，用于将所述客户资料数据输入预先训练的特征预 测模型，输出所述目标客户对应的预测特征。
可选的，所述装置还包括：
第三获取模块，用于获取预设的训练样本集，所述训练样本集包 含多个样本资料数据、以及每个样本资料数据对应的样本客户特征， 每个样本资料数据包含多种参数信息；
训练模块，用于根据所述训练样本集和预设的模型训练算法，对 初始模型进行训练，得到特征预测模型，所述特征预测模型中包含每 种参数信息对应的权重。
可选的，所述装置还包括：
第四获取模块，用于获取所述特征预测模型包含的所述每种参数 信息对应的权重；
第二输出模块，用于输出所述每种参数信息、以及所述每种参数 信息对应的权重。
第三方面，提供了一种终端设备，包括处理器、通信接口、存储 器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成 相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一 所述的方法步骤。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存 储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第 一方面任一所述的方法步骤。
第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算 机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的客户特征的评估方法。
本申请实施例有益效果：
本申请实施例提供了一种客户特征的评估方法及装置，可以获取 目标客户对应的待评估的客户特征，然后根据目标客户对应的客户基 准信息，判断客户特征是否满足预设的有效性检测条件，客户基准信 息至少包括目标客户对应的实际风险系数和/或预测特征，预测特征根 据预先训练的特征预测模型和目标客户的客户资料数据得到。如果客 户特征满足有效性检测条件，则确定客户特征为有效特征；如果客户 特征不满足有效性检测条件，则确定客户特征为无效特征。基于本方 案，可以对客户特征的有效性进行评估，为技术人员选择客户特征提 供了数据支持。
当然，实施本申请的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上 所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面 将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而 易见地，对于本领域普通技术人员而言，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为本申请实施例提供的一种客户特征的评估方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种客户特征的评估方法的示例的流 程图；
图3为本申请实施例提供的一种客户特征的评估装置的结构示意 图；
图4为本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
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，所描述的实施例仅仅是本申请一部 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 通技术人员在没有做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。
本申请实施例提供了一种客户特征的评估方法，可以应用于终端 设备。其中，该终端设备可以是任意具有数据处理功能的设备。如图1 所示，本申请实施例提供的客户特征的评估方法具体可以包括以下步 骤。
步骤101，获取目标客户对应的待评估的客户特征。
本申请实施例中，待评估的客户特征可以是外部机构提供的客户 特征。具体的，可以预先获取多个客户的客户资料数据，其中，该客 户资料数据可以包含客户的姓名、年龄、工作类型、居住地等。然后 可以将该客户资料数据给外部机构，以使外部机构反馈该客户资料数 据对应的客户特征。这样，可以得到客户数据集，该客户数据集可以 包含每个客户的客户资料数据和客户特征。终端设备可以存储该客户 数据集，并从客户数据集中获取某一客户(即目标客户)的客户资料 数据和客户特征。其中，获取的客户特征即待评估的客户特征。
另外，还可以获取每个客户的实际交易行为，比如是否已产生逾 期、是否已有借贷行为等，根据客户的实际交易行为，确定客户的实 际风险系数。例如，实际风险系数为1表示客户存在逾期行为，实际 风险系数为0表示客户不存在逾期行为。具体的实现方式可以是多种 多样的，技术人员可以根据实际情况进行设置，本申请实施例不做限 定。
步骤102，根据目标客户对应的客户基准信息，判断客户特征是否 满足预设的有效性检测条件。
本申请实施例中，终端设备中可以预先存储有各客户对应的客户 基准信息。客户基准信息可以至少包括目标客户对应的实际风险系数 和/或预测特征。其中，预测特征是根据预先训练的特征预测模型和目 标客户的客户资料数据得到。预测特征的获得过程、以及特征预测模 型的训练过程后续会进行详细说明。客户基准信息还可以包含其他信 息，具体可以由技术人员根据需求进行设置，本申请实施例不做限定。
终端设备获取到待评估的客户特征后，可以获取目标客户对应的 客户基准信息，然后，根据目标客户对应的客户基准信息，判断客户 特征是否满足预设的有效性检测条件。
可选的，有效性检测条件至少包括以下一种或多种：客户特征与 目标客户对应的实际风险系数的第一相关度大于第一预设阈值、客户 特征与目标客户对应的预测特征的第二相关度小于第二预设阈值。
本申请实施例中，终端设备可以判断该客户特征是否满足上述有 效性检测条件，如果上述有效性检测条件全部满足，则可以确定该客 户特征为有效特征；如果上述有效性检测条件中的任一有效性检测条 件不满足，则确定该客户特征为无效特征。
其中，对于有效性检测条件包括多个条件的情况，各条件的判断 顺序的可以不区分先后，或者，也可以按照预设顺序进行判断。本申 请实施例提供了一种判断过程的示例，具体包括以下步骤。
步骤一、计算客户特征与目标客户对应的实际风险系数的第一相 关度。
本申请实施例中，终端设备可以先计算客户特征与目标客户对应 的实际风险系数的相关度(即第一相关度)。在一个示例中，可以计算 客户特征与实际风险系数的相关系数，该相关系数可以反映客户特征 与实际风险系数的相关程度。其中，采用现有技术中的任意相关系数 计算公式均可以应用于本申请实施例中，比如协方差公式，本申请实 施例不做限定。
步骤二、如果第一相关度大于第一预设阈值，则计算客户特征与 目标客户对应的预测特征的第二相关度。
本申请实施例中，终端设备可以判断第一相关度是否大于第一预 设阈值。如果第一相关度小于第一预设阈值，则说明客户特征与实际 风险系数的相关程度低，该客户特征不能够真实的反映客户风险性， 该客户特征不满足有效性检测条件。如果第一相关度大于或等于第一 预设阈值，则说明客户特征与实际风险系数的相关程度高，该客户特 征能够真实的反映客户风险性，该客户特征可能为有效特征。此时， 终端设备需要进一步计算客户特征与目标客户对应的预测特征的第二 相关度。其中，第二相关度的计算方式与第一相关度计算方式相同或 类似。
步骤三、如果第二相关度小于第二预设阈值，则确定客户特征满 足预设的有效性检测条件。
本申请实施例中，终端设备可以判断第二相关度是否大于第二预 设阈值。如果第二相关度小于第二预设阈值，则说明该客户特征为通 过特征预测模型不能够预测到的特征，为不易获得的特征，该客户特 征满足有效性检测条件。
步骤四、如果第二相关度大于或等于第二预设阈值，则确定客户 特征不满足预设的有效性检测条件。
本申请实施例中，如果第二相关度大于或等于第二预设阈值，则 说明该客户特征为通过特征预测模型能够预测到的特征，为易获得的 特征，该客户特征不满足有效性检测条件。
可选的，如果第二相关度小于第二预设阈值，终端设备还可以进 一步判断客户特征对应的资源消耗值是否在预设数值范围内。如果客 户特征对应的资源消耗值在预设数值范围内，则确定客户特征满足预 设的有效性检测条件。
本申请实施例中，如果第二相关度小于第二预设阈值，则终端设 备可以进一步判断该客户特征是否需要消耗过多资源。具体的，终端 设备可以判断该客户特征对应的资源消耗值是否在预设数值范围内 (比如0～50)。其中，该预设数值范围可以由技术人员进行设定。如果 该客户特征对应的资源消耗值在预设数值范围内，则确定客户特征满 足预设的有效性检测条件。如果该客户特征对应的资源消耗值不在预 设数值范围，则可以确定该客户特征不满足预设的有效性检测条件。 在另一种实现方式中，如果该客户特征对应的资源消耗值超过预设数 值范围，则终端设备可以输出预设的提示信息，该提示信息可以包括该客户特征的具体信息，还可以包含该客户特征的检测结果，比如该 客户特征满足的有效性检测条件、以及不满足的有效性检测条件，以 使技术人员可以通过该提示信息进一步确定该客户特征是否为有效特 征。
步骤103，如果客户特征满足有效性检测条件，则确定客户特征为 有效特征。
步骤104，如果客户特征不满足有效性检测条件，则确定客户特征 为无效特征。
可选的，终端设备还可以根据该外部机构提供的参与评估的客户 特征的总数目、以及评估出的有效特征的数目，计算该外部机构的有 效特征比率，从而可以根据该有效特征比率对该外部机构进行评估。
本申请实施例中，可以获取目标客户对应的待评估的客户特征， 然后根据目标客户对应的客户基准信息，判断客户特征是否满足预设 的有效性检测条件，客户基准信息至少包括目标客户对应的实际风险 系数和/或预测特征，预测特征根据预先训练的特征预测模型和目标客 户的客户资料数据得到。如果客户特征满足有效性检测条件，则确定 客户特征为有效特征；如果客户特征不满足有效性检测条件，则确定 客户特征为无效特征。基于本方案，可以对客户特征的有效性进行评 估，为技术人员选择客户特征提供了数据支持。
可选的，终端设备获得预测特征的过程可以为：获取目标客户对 应的客户资料数据：将客户资料数据输入预先训练的特征预测模型， 输出目标客户对应的预测特征。
本申请实施例中，终端设备中可以存储有预先训练的特征预测模 型。其中，该特征预测模型可以通过神经网络模型、机器学习模型、 深度学习模型等实现。终端设备获取到目标客户对应的客户资料数据 后，可以将该客户资料数据输入该特征预测模型，该特征预测模型则 会输出目标客户对应的预测特征。
其中，特征预测模型的训练过程可以包括以下步骤。
步骤一、获取预设的训练样本集。
其中，训练样本集包含多个样本资料数据、以及每个样本资料数 据对应的样本客户特征，每个样本资料数据包含多种参数信息。
本申请实施例中，终端设备可以获取预设的训练样本集。在一种 实现方式中，终端设备获取到客户数据集后，可以将该客户数据集划 分为训练样本集和测试集。终端设备可以先通过训练样本集训练特征 预测模型，在得到特征预测模型后，再通过测试集中的数据对该外部 机构提供的客户特征进行评估。
步骤二、根据训练样本集和预设的模型训练算法，对初始模型进 行训练，得到特征预测模型，特征预测模型中包含每种参数信息对应 的权重。
本申请实施例中，终端设备可以将训练样本集包含的各样本输入 对初始模型，并通过预设的模型训练算法对该初始模型进行训练，得 到特征预测模型。对于不同类型的初始模型，其模型训练算法也不相 同。在确定初始模型后，可以通过该模型对应的训练算法进行训练， 具体的训练过程本申请实施例不再赘述。由于本申请实施例中，样本 资料数据包含多种参数信息，比如客户的姓名、年龄、工作类型、居 住地等。因此，在训练的过程中，会通过模型训练算法调整模型中各 参数信息的权重。当模型训练完成后，各参数信息的权重则可以确定 下来。参数信息的权重可以反映该参数信息在确定预测特征时的重要 程度。
可选的，终端设备还可以获取特征预测模型包含的每种参数信息 对应的权重，然后输出每种参数信息、以及每种参数信息对应的权重。
本申请实施例中，终端设备对特征预测模型训练完成后，可以获 取特征预测模型包含的每种参数信息对应的权重，然后输出每种参数 信息、以及每种参数信息对应的权重，比如，通过显示设备显示每种 参数信息、以及每种参数信息对应的权重，以使技术人员能够获知每 种参数信息对应的权重，从而进行数据分析、数据汇总等相关工作。
本申请实施例还提供了一种客户特征的评估方法的示例，如图2 所示，具体步骤如下。
步骤201，获取目标客户对应的待评估的客户特征、以及目标客户 的客户资料数据。
步骤202，计算该客户特征与目标客户对应的实际风险系数的第一 相关度。
步骤203，判断第一相关度是否大于第一预设阈值。
如果是，则执行步骤204。否则，执行步骤209。
步骤204，将客户资料数据输入预先训练的特征预测模型，输出目 标客户对应的预测特征。
步骤205，计算客户特征与目标客户对应的预测特征的第二相关 度。
步骤206，判断第二相关度是否小于第二预设阈值。
如果是，则执行步骤207。否则，执行步骤209。
步骤207，判断该客户特征对应的资源消耗值是否在预设数值范围 内。
如果是，则执行步骤208。否则，执行步骤209。
步骤208，将该客户特征确定为有效特征。
步骤209，将该客户特征确定为无效特征。
其中，步骤204的处理过程与步骤202～203的处理过程也可以不 区分先后顺序。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种客户特征的评 估装置，如图3所示，该装置包括：
第一获取模块310，用于获取目标客户对应的待评估的客户特征；
判断模块320，用于根据目标客户对应的客户基准信息，判断客户 特征是否满足预设的有效性检测条件，客户基准信息至少包括目标客 户对应的实际风险系数和/或预测特征，预测特征根据预先训练的特征 预测模型和目标客户的客户资料数据得到；
第一确定模块330，用于如果客户特征满足有效性检测条件，则确 定客户特征为有效特征；
第二确定模块340，用于如果客户特征不满足有效性检测条件，则 确定客户特征为无效特征。
可选的，有效性检测条件至少包括以下一种或多种：
客户特征与目标客户对应的实际风险系数的第一相关度大于第一 预设阈值；
客户特征与目标客户对应的预测特征的第二相关度小于第二预设 阈值。
可选的，判断模块320，具体用于：
计算客户特征与目标客户对应的实际风险系数的第一相关度；
如果第一相关度大于第一预设阈值，则计算客户特征与目标客户 对应的预测特征的第二相关度；
如果第二相关度小于第二预设阈值，则确定客户特征满足预设的 有效性检测条件；
如果第二相关度大于或等于第二预设阈值，则确定客户特征不满 足预设的有效性检测条件。
可选的，判断模块320，具体用于：
如果第二相关度小于第二预设阈值，则判断客户特征对应的资源 消耗值是否在预设数值范围内；
如果客户特征对应的资源消耗值在预设数值范围内，则确定客户 特征满足预设的有效性检测条件。
可选的，该装置还包括：
第二获取模块，用于获取目标客户对应的客户资料数据：
第一输出模块，用于将客户资料数据输入预先训练的特征预测模 型，输出目标客户对应的预测特征。
可选的，该装置还包括：
第三获取模块，用于获取预设的训练样本集，训练样本集包含多 个样本资料数据、以及每个样本资料数据对应的样本客户特征，每个 样本资料数据包含多种参数信息；
训练模块，用于根据训练样本集和预设的模型训练算法，对初始 模型进行训练，得到特征预测模型，特征预测模型中包含每种参数信 息对应的权重。
可选的，该装置还包括：
第四获取模块，用于获取特征预测模型包含的每种参数信息对应 的权重；
第二输出模块，用于输出每种参数信息、以及每种参数信息对应 的权重。
本申请实施例提供了一种客户特征的评估装置，可以获取目标客 户对应的待评估的客户特征，然后根据目标客户对应的客户基准信息， 判断客户特征是否满足预设的有效性检测条件，客户基准信息至少包 括目标客户对应的实际风险系数和/或预测特征，预测特征根据预先训 练的特征预测模型和目标客户的客户资料数据得到。如果客户特征满足有效性检测条件，则确定客户特征为有效特征；如果客户特征不满 足有效性检测条件，则确定客户特征为无效特征。基于本方案，可以 对客户特征的有效性进行评估，为技术人员选择客户特征提供了数据 支持。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种终端设备，如 图4所示，包括处理器401、通信接口402、存储器403和通信总线404， 其中，处理器401，通信接口402，存储器403通过通信总线404完成 相互间的通信，
存储器403，用于存放计算机程序；
处理器401，用于执行存储器403上所存放的程序时，实现如下步 骤：
获取目标客户对应的待评估的客户特征；
根据所述目标客户对应的客户基准信息，判断所述客户特征是否 满足预设的有效性检测条件，所述客户基准信息至少包括所述目标客 户对应的实际风险系数和/或预测特征，所述预测特征根据预先训练的 特征预测模型和所述目标客户的客户资料数据得到；
如果所述客户特征满足所述有效性检测条件，则确定所述客户特 征为有效特征；
如果所述客户特征不满足所述有效性检测条件，则确定所述客户 特征为无效特征。
可选的，所述有效性检测条件至少包括以下一种或多种：
所述客户特征与所述目标客户对应的实际风险系数的第一相关度 大于第一预设阈值；
所述客户特征与所述目标客户对应的预测特征的第二相关度小于 第二预设阈值。
可选的，所述根据所述目标客户对应的客户基准信息，判断所述 客户特征是否满足预设的有效性检测条件，包括：
计算所述客户特征与所述目标客户对应的实际风险系数的第一相 关度；
如果所述第一相关度大于第一预设阈值，则计算所述客户特征与 所述目标客户对应的预测特征的第二相关度；
如果所述第二相关度小于第二预设阈值，则确定所述客户特征满 足预设的有效性检测条件；
如果所述第二相关度大于或等于所述第二预设阈值，则确定所述 客户特征不满足预设的有效性检测条件。
可选的，所述如果所述第二相关度小于第二预设阈值，则确定所 述客户特征满足预设的有效性检测条件，包括：
如果所述第二相关度小于第二预设阈值，则判断所述客户特征对 应的资源消耗值是否在预设数值范围内；
如果所述客户特征对应的资源消耗值在预设数值范围内，则确定 所述客户特征满足预设的有效性检测条件。
可选的，所述方法还包括：
获取所述目标客户对应的客户资料数据：
将所述客户资料数据输入预先训练的特征预测模型，输出所述目 标客户对应的预测特征。
可选的，所述方法还包括：
获取预设的训练样本集，所述训练样本集包含多个样本资料数据、 以及每个样本资料数据对应的样本客户特征，每个样本资料数据包含 多种参数信息；
根据所述训练样本集和预设的模型训练算法，对初始模型进行训 练，得到特征预测模型，所述特征预测模型中包含每种参数信息对应 的权重。
可选的，所述方法还包括：
获取所述特征预测模型包含的所述每种参数信息对应的权重；
输出所述每种参数信息、以及所述每种参数信息对应的权重。
上述终端设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准 (PeripheralComponent Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构 (Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线 可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用 一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述终端设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory， RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)， 例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远 离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还 可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processing，DSP)、专用集成电 路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、 分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介 质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被 处理器执行时实现上述任一客户特征的评估方法的步骤。
在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机 程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任 一客户特征的评估方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者 其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机 程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指 令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产 生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算 机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指 令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介 质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从 一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式 向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算 机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一 个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可 用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如， DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关 系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来， 而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系 或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵 盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或 者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或 者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有 更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除 在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要 素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理 解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说 将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精 神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限 制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖 特点相一致的最宽的范围。
Claims (16)
1.一种客户特征的评估方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标客户对应的待评估的客户特征；
根据所述目标客户对应的客户基准信息，判断所述客户特征是否满足预设的有效性检测条件，所述客户基准信息至少包括所述目标客户对应的实际风险系数和/或预测特征，所述预测特征根据预先训练的特征预测模型和所述目标客户的客户资料数据得到；
如果所述客户特征满足所述有效性检测条件，则确定所述客户特征为有效特征；
如果所述客户特征不满足所述有效性检测条件，则确定所述客户特征为无效特征。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述有效性检测条件至少包括以下一种或多种：
所述客户特征与所述目标客户对应的实际风险系数的第一相关度大于第一预设阈值；
所述客户特征与所述目标客户对应的预测特征的第二相关度小于第二预设阈值。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标客户对应的客户基准信息，判断所述客户特征是否满足预设的有效性检测条件，包括：
计算所述客户特征与所述目标客户对应的实际风险系数的第一相关度；
如果所述第一相关度大于第一预设阈值，则计算所述客户特征与所述目标客户对应的预测特征的第二相关度；
如果所述第二相关度小于第二预设阈值，则确定所述客户特征满足预设的有效性检测条件；
如果所述第二相关度大于或等于所述第二预设阈值，则确定所述客户特征不满足预设的有效性检测条件。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述如果所述第二相关度小于第二预设阈值，则确定所述客户特征满足预设的有效性检测条件，包括：
如果所述第二相关度小于第二预设阈值，则判断所述客户特征对应的资源消耗值是否在预设数值范围内；
如果所述客户特征对应的资源消耗值在预设数值范围内，则确定所述客户特征满足预设的有效性检测条件。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述目标客户对应的客户资料数据：
将所述客户资料数据输入预先训练的特征预测模型，输出所述目标客户对应的预测特征。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取预设的训练样本集，所述训练样本集包含多个样本资料数据、以及每个样本资料数据对应的样本客户特征，每个样本资料数据包含多种参数信息；
根据所述训练样本集和预设的模型训练算法，对初始模型进行训练，得到特征预测模型，所述特征预测模型中包含每种参数信息对应的权重。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述特征预测模型包含的所述每种参数信息对应的权重；
输出所述每种参数信息、以及所述每种参数信息对应的权重。
8.一种客户特征的评估装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取目标客户对应的待评估的客户特征；
判断模块，用于根据所述目标客户对应的客户基准信息，判断所述客户特征是否满足预设的有效性检测条件，所述客户基准信息至少包括所述目标客户对应的实际风险系数和/或预测特征，所述预测特征根据预先训练的特征预测模型和所述目标客户的客户资料数据得到；
第一确定模块，用于如果所述客户特征满足所述有效性检测条件，则确定所述客户特征为有效特征；
第二确定模块，用于如果所述客户特征不满足所述有效性检测条件，则确定所述客户特征为无效特征。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述有效性检测条件至少包括以下一种或多种：
所述客户特征与所述目标客户对应的实际风险系数的第一相关度大于第一预设阈值；
所述客户特征与所述目标客户对应的预测特征的第二相关度小于第二预设阈值。
10.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述判断模块，具体用于：
计算所述客户特征与所述目标客户对应的实际风险系数的第一相关度；
如果所述第一相关度大于第一预设阈值，则计算所述客户特征与所述目标客户对应的预测特征的第二相关度；
如果所述第二相关度小于第二预设阈值，则确定所述客户特征满足预设的有效性检测条件；
如果所述第二相关度大于或等于所述第二预设阈值，则确定所述客户特征不满足预设的有效性检测条件。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述判断模块，具体用于：
如果所述第二相关度小于第二预设阈值，则判断所述客户特征对应的资源消耗值是否在预设数值范围内；
如果所述客户特征对应的资源消耗值在预设数值范围内，则确定所述客户特征满足预设的有效性检测条件。
12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二获取模块，用于获取所述目标客户对应的客户资料数据：
第一输出模块，用于将所述客户资料数据输入预先训练的特征预测模型，输出所述目标客户对应的预测特征。
13.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第三获取模块，用于获取预设的训练样本集，所述训练样本集包含多个样本资料数据、以及每个样本资料数据对应的样本客户特征，每个样本资料数据包含多种参数信息；
训练模块，用于根据所述训练样本集和预设的模型训练算法，对初始模型进行训练，得到特征预测模型，所述特征预测模型中包含每种参数信息对应的权重。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第四获取模块，用于获取所述特征预测模型包含的所述每种参数信息对应的权重；
第二输出模块，用于输出所述每种参数信息、以及所述每种参数信息对应的权重。
15.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
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