CN116993480A - 风险等级模型的创建及风险等级评定方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种外汇用户风险等级模型的创建方法和系统。其中，所述方法包括：响应于用户的输入操作，从所述输入操作对应的用户数据要素中获取多项目标数据要素以及每项所述目标数据要素的权重；根据每项所述目标数据要素的历史数据和所述权重确定每项所述目标数据要素的风险评定规则；根据所述目标数据要素、所述权重和所述风险评定规则创建外汇用户风险等级模型。本发明实施例中的外汇用户风险等级模型相对于人工方式和简单数据评定，通过数据分析和量化方法提供了一种更加科学、客观和高效的方式来评定外汇用户的风险等级。提供了明确的数据依据和可追溯性，并综合考虑多个因素，提高了决策效果和风险管理的科学性和规范性。

Description

风险等级模型的创建及风险等级评定方法和系统

技术领域

本发明涉及金融技术领域，特别是涉及一种外汇用户风险等级模型的创建方法和系统，以及一种外汇用户风险等级的评定方法和系统。

背景技术

对于开展外汇业务的银行来说，准确识别诚信用户，能够对这部分诚信用户按照外管局便利化政策要求简化业务办理流程，对提升企业外汇业务办理效率以及体验有巨大的帮助。但是对于大部分银行来说，如何通过现有技术准确识别诚信用户，却是一个难题。

通常，只能通过客户经理实地做用户尽调或者凭业务经办人的印象进行人工方式识别，导致诚信用户的识别繁琐且耗费人力，同时缺乏一定的数据依据，往往在后续外管局审查时不能证明识别的科学性以及规范性。还有部分银行通过简单的几个数据，在系统中人工评定外汇用户风险等级。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种外汇用户风险等级模型的创建方法和系统，以及一种外汇用户风险等级的评定方法和系统。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种外汇用户风险等级模型的创建方法，所述方法包括：响应于用户的输入操作，从所述输入操作对应的用户数据要素中获取多项目标数据要素以及每项所述目标数据要素的权重；根据每项所述目标数据要素的历史数据和所述权重确定每项所述目标数据要素的风险评定规则；根据所述目标数据要素、所述权重和所述风险评定规则创建外汇用户风险等级模型。

可选地，所述根据每项所述目标数据要素的历史数据和所述权重确定每项所述目标数据要素的风险评定规则，包括：根据每项所述目标数据要素的打分结果和权重计算每项所述目标数据要素的指标分值；根据每项所述目标数据要素的历史数据构建正态分布数据；将每项所述目标数据要素的指标分值和正态分布数据进行比较和评估，得到每项所述目标数据要素的标准化得分；将每项所述目标数据要素的标准化得分映射到对应的风险等级，得到每项所述目标数据要素的风险评定规则。

可选地，所述根据每项所述目标数据要素的历史数据和所述权重确定每项所述目标数据要素的风险评定规则，包括：根据所述权重对所述历史数据进行加权平均计算，得到每项所述目标数据要素的风险评定规则；其中，所述风险评定规则是定性的描述、定量的标准或阈值。

本发明实施例还公开了一种外汇用户风险等级的评定方法，所述方法包括：获取待评定用户的每项目标数据要素的数值；根据每项所述目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果；将每项所述目标数据要素的评分结果，作为根据如上所述的外汇用户风险等级模型的创建方法创建得到的外汇用户风险等级模型的输入项，输出所述待评定用户的风险等级。

可选地，所述根据每项所述目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果，包括：根据所述评分计算规则中的值域区间评分计算规则，生成与每项所述目标数据要素的数值所在的值域区间对应的评分结果。

可选地，所述根据每项所述目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果，包括：根据所述评分计算规则中的值域等级评分计算规则，生成与每项所述目标数据要素的数值所属的值域等级对应的评分结果。

可选地，所述根据每项所述目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果，包括：根据所述评分计算规则中的数学运算评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果。

可选地，所述将每项所述目标数据要素的评分结果，作为根据如上所述的外汇用户风险等级模型的创建方法创建得到的外汇用户风险等级模型的输入项，输出所述待评定用户的风险等级，包括：将每项所述目标数据要素的评分结果作为每项所述目标数据要素的标准化得分；根据所述外汇用户风险等级模型的风险评定规则输出与所述标准化得分对应的所述风险等级。

本发明实施例还公开了一种外汇用户风险等级模型的创建系统，所述系统包括：要素及权重获取模块，用于响应于用户的输入操作，从所述输入操作对应的用户数据要素中获取多项目标数据要素以及每项所述目标数据要素的权重；规则确定模块，用于根据每项所述目标数据要素的历史数据和所述权重确定每项所述目标数据要素的风险评定规则；模型创建模块，用于根据所述目标数据要素、所述权重和所述风险评定规则创建外汇用户风险等级模型。

可选地，所述规则确定模块，包括：指标分值计算模块，用于根据每项所述目标数据要素的打分结果和权重计算每项所述目标数据要素的指标分值；正态分布构建模块，用于根据每项所述目标数据要素的历史数据构建正态分布数据；标准化得分计算模块，用于将每项所述目标数据要素的指标分值和正态分布数据进行比较和评估，得到每项所述目标数据要素的标准化得分；标准化得分映射模块，用于将每项所述目标数据要素的标准化得分映射到对应的风险等级，得到每项所述目标数据要素的风险评定规则。

可选地，所述规则确定模块，用于根据所述权重对所述历史数据进行加权平均计算，得到每项所述目标数据要素的风险评定规则；其中，所述风险评定规则是定性的描述、定量的标准或阈值。

本发明实施例还公开了一种外汇用户风险等级的评定系统，所述系统包括：要素数值获取模块，用于获取待评定用户的每项目标数据要素的数值；要素评分生成模块，用于根据每项所述目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果；风险等级评定模块，用于将每项所述目标数据要素的评分结果，作为根据如上所述的外汇用户风险等级模型的创建方法创建得到的外汇用户风险等级模型的输入项，输出所述待评定用户的风险等级。

可选地，所述要素评分计算模块，用于根据所述评分计算规则中的值域区间评分计算规则，生成与每项所述目标数据要素的数值所在的值域区间对应的评分结果。

可选地，所述要素评分计算模块，用于根据所述评分计算规则中的值域等级评分计算规则，生成与每项所述目标数据要素的数值所属的值域等级对应的评分结果。

可选地，所述要素评分计算模块，用于根据所述评分计算规则中的数学运算评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果。

可选地，所述风险等级评定模块，包括：输入项确定模块，用于将每项所述目标数据要素的评分结果作为每项所述目标数据要素的标准化得分；风险等级输出模块，用于根据所述外汇用户风险等级模型的风险评定规则输出与所述标准化得分对应的所述风险等级。

本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；和其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如上所述的一种外汇用户风险等级模型的创建方法或一种外汇用户风险等级的评定方法。

本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其存储的计算机程序使得处理器执行如上所述的一种外汇用户风险等级模型的创建方法或一种外汇用户风险等级的评定方法。

本发明实施例包括以下优点：

本发明实施例提供的外汇用户风险等级模型的创建方案，可以响应于用户的输入操作，从输入操作对应的用户数据要素中获取多项目标数据要素以及每项目标数据要素的权重，再根据每项目标数据要素的历史数据和权重确定每项目标数据要素的风险评定规则。最终，根据目标数据要素、目标数据要素的权重和风险评定规则创建外汇用户风险等级模型。进而，利用外汇用户风险等级模型对外汇用户的风险等级进行评定。

本发明实施例外汇用户风险等级模型利用目标数据要素的历史数据和权重确定风险评定规则，基于风险评定规则创建外汇用户风险等级模型，意味着评定结果有明确的数据依据，为后续的审查和验证提供支持。外汇用户风险等级模型考虑了多项目标数据要素和其权重，以及历史数据和风险评定规则的综合分析，使得评定结果更加全面，能够综合考虑多个因素对风险等级的影响，而不仅仅依赖于少数简单的数据指标。

总之，外汇用户风险等级模型相对于人工方式和简单数据评定，通过数据分析和量化方法提供了一种更加科学、客观和高效的方式来评定外汇用户的风险等级。提供了明确的数据依据和可追溯性，并综合考虑多个因素，提高了决策效果和风险管理的科学性和规范性。

附图说明

图1是本发明实施例的一种外汇用户风险等级模型的创建方法的步骤流程图；

图2是本发明实施例的一种外汇用户风险等级模型的结构示意图；

图3是本发明实施例的一种外汇用户风险等级的评定方法的步骤流程图；

图4是本发明实施例的一种外汇用户风险等级模型的创建系统的结构框图；

图5是本发明实施例的一种外汇用户风险等级的评定系统的结构框图；

图6是本发明实施例的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明实施例可以从外汇用户的数据中获取多项目标数据要素，这些目标数据要素可以包括用户的交易记录、财务指标、信用评级等。利用层级分析法(AnalyticHierarchy Process，简称AHP)，由专家打分确定每项目标数据要素之间的相对权重。通过专家对两两比较的重要性进行打分，构建比较矩阵，并进行一致性验证，最终计算得到每项目标数据要素的权重。基于每项目标数据要素的历史数据和权重，确定每项目标数据要素的风险评定规则。这些规则可以是基于统计分析、经验法则或者业界标准。根据目标数据要素、目标数据要素的权重和风险评定规则，创建外汇用户风险等级模型。该模型可以是基于规则的决策树、模糊逻辑或其他数学模型，用于根据用户数据要素评估其风险等级。利用所创建的外汇用户风险等级模型，对外汇用户的风险等级进行评定。将用户的数据输入模型，根据模型的计算规则和权重，得出用户的风险等级。通过外汇用户风险等级模型进行评定的过程可以提供客观、科学和一致性的风险评定结果，辅助决策者了解外汇用户的风险状况，并采取相应的风险管理和监控措施。相比于人工方式和简单数据评定更加全面、客观和高效，具有明确的数据依据和可追溯性。

参照图1，示出了本发明实施例的一种外汇用户风险等级模型的创建方法的步骤流程图。该一种外汇用户风险等级模型的创建方法可以应用于服务器。该服务器可以为银行用户管理系统服务器，或者，该服务器可以为银行用户管理系统提供技术支持。该一种外汇用户风险等级模型的创建方法具体可以包括如下步骤：

步骤101，响应于用户的输入操作，从输入操作对应的用户数据要素中获取多项目标数据要素以及每项目标数据要素的权重。

在本发明的实施例中，由于用户数据要素的类型和数量众多，因此需要明确收集的用户数据要素的范围，根据外汇风险评估的目的和需求，确定需要获取的用户数据要素类型。根据确定的用户数据要素范围，收集相关的用户数据要素。这可以通过多种途径实现，如查询数据库、获取用户报表、调查问卷等。以下是一些常见的用户数据要素示例：交易记录：包括用户的交易历史、交易量、交易频率、交易种类等。财务指标：包括用户的资产负债表、利润表、现金流量表等财务数据。信用评级：包括用户的信用评级报告、信用分数等。行为数据：包括用户的行为模式、偏好、投资经验等。基本信息：包括用户的姓名、年龄、职业、所属行业等。然后可以对收集到的用户数据要素进行清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。这包括去除重复数据、处理缺失值、统一数据格式等。将不同类型的用户数据要素进行标准化，使其具有可比性和可量化性。这可以使用统一的单位、比例或者指标来进行标准化，以便后续的数据分析和权重确定。将清洗和标准化后的用户数据要素进行存储和管理，可以使用数据库或其他数据管理工具，确保数据的安全性和易访问性。

举例说明：假设要创建外汇客户风险模型，其中一项目标数据要素是用户的交易记录。首先确定需要收集的交易记录数据，包括交易历史、交易量、交易频率和交易种类。然后，从外汇交易系统中获取用户的交易记录数据，并进行清洗和整理，去除重复数据，处理缺失值，统一数据格式。接下来，将交易量和交易频率进行标准化，例如使用标准单位表示交易量，将交易频率转换为每月平均交易次数。最后，将清洗、整理和标准化后的交易记录数据存储在数据库中，以便后续的数据分析和模型构建使用。这样，就从用户数据要素中获取了一项目标数据要素，即交易记录。同样的步骤也可以应用于其他的目标数据要素的获取过程，在此不再赘述。

在本发明的实施例中，确定每项目标数据要素的层次结构。层次结构是一种树状结构，由目标层、准则层和目标数据要素层组成。目标层表示整体目标，准则层表示实现目标所需的准则或指标，目标数据要素层表示需要确定权重的具体要素。针对准则层中的每一对准则，进行两两比较，评估它们在实现目标中的相对重要性。使用1到9的标度，进行比较评分。将评分填入判断矩阵中，其中判断矩阵的行和列对应于准则层中的准则，判断矩阵中的元素表示两个准则之间的相对重要性。通过对判断矩阵进行特征向量分析，计算出每个准则相对于目标的权重向量。这可以通过特征值和特征向量的计算来实现。对于每一列，将判断矩阵中的元素进行归一化处理，然后计算每列的平均值作为权重向量的元素。进行一致性检验，以确保判断矩阵的一致性。计算一致性比率(Consistency Ratio，简称CR)，如果CR小于预设的阈值(通常为0.1)，则认为判断矩阵具有合理的一致性。如果判断矩阵的一致性不满足要求，则需要重新进行比较评分和计算，直到获得满足一致性的判断矩阵。

步骤102，根据每项目标数据要素的历史数据和权重确定每项目标数据要素的风险评定规则。

在本发明的实施例中，需要收集与每项目标数据要素相关的历史数据。这些历史数据可以包括客户的交易记录、财务指标、信用评级等信息。确保数据的准确性和完整性。对收集到的历史数据进行分析和处理，以获取有关每项目标数据要素的有用信息。这可能涉及统计分析、数据清洗、异常值处理等方法。将确定的权重与历史数据进行结合，以确定每项目标数据要素的风险评定规则。一种常用的方法是使用加权平均法，根据权重对历史数据进行加权平均计算，得到每项目标数据要素的风险评定规则。基于加权平均值或其他适当的指标，制定每项目标数据要素的风险评定规则。这些规则可以是定性的描述，也可以是定量的标准或阈值。风险评定规则应基于历史数据和权重，反映每项目标数据要素对风险的影响程度。对制定的风险评定规则进行验证和调整。这可以包括与实际风险情况的比较、与专家意见的讨论以及根据反馈信息的修正。确保风险评定规则能够准确地反映每项目标数据要素的风险特征。

步骤103，根据目标数据要素、权重和风险评定规则创建外汇用户风险等级模型。

在本发明的实施例中，明确定义外汇用户风险等级模型的目标数据要素。这些目标数据要素可以包括客户的交易历史、财务指标、信用评级等信息。根据前面步骤中确定的每项目标数据要素的权重，将权重分配给相应的目标数据要素。这些权重反映了每项目标数据要素在整个模型中的重要程度。根据前面步骤中制定的每项目标数据要素的风险评定规则，将相应的规则应用到目标数据要素上，具体可以将目标数据要素与相应的风险评定规则进行匹配。根据目标数据要素的特征、数值或其他属性，确定适用的评定规则。根据规则中定义的条件和评定结果，对目标数据要素进行判断和评定。例如，根据某个目标数据要素的数值范围、偏离程度或其他特征，确定其所属的风险等级或评定结果。根据目标数据要素的值和风险评定规则，确定每项目标数据要素的风险评定结果。根据已经制定的风险评定规则，将目标数据要素的值与相应的规则进行匹配。根据规则中定义的条件和评定结果，确定每个项目标数据要素的风险评定结果。例如，如果某个目标数据要素的值符合低风险的条件，则将其评定为低风险；如果符合中风险的条件，则评定为中风险，以此类推。根据模型设计，将各项目标数据要素的风险评定结果进行组合。这可以是简单的加权求和，也可以是复杂的逻辑组合，根据具体情况进行选择。例如，可以为每个项目标数据要素确定一个权重，然后将每个项目标数据要素的风险评定结果乘以相应的权重，最后将它们加权求和得到整体风险等级。组合后的结果反映了客户的整体风险等级。这个整体风险等级可以是离散的分类结果(如低风险、中风险、高风险)，也可以是连续的评分或指标值，表示客户的整体风险程度。根据组合后的风险评定结果，创建外汇用户风险等级模型。这个模型可以是一个数值范围或离散的等级划分，根据客户的整体风险等级将其分类为不同的风险等级，如低风险、中风险、高风险等。对创建的外汇用户风险等级模型进行验证和调整。这可以通过与实际风险情况的比较、与专家意见的讨论以及根据反馈信息的修正来完成。确保模型能够准确地评定客户的风险等级。

本发明实施例提供的外汇用户风险等级模型的创建方案，可以响应于用户的输入操作，从输入操作对应的用户数据要素中获取多项目标数据要素以及每项目标数据要素的权重，再根据每项目标数据要素的历史数据和权重确定每项目标数据要素的风险评定规则。最终，根据目标数据要素、目标数据要素的权重和风险评定规则创建外汇用户风险等级模型。进而，利用外汇用户风险等级模型对外汇用户的风险等级进行评定。

本发明实施例外汇用户风险等级模型利用目标数据要素的历史数据和权重确定风险评定规则，基于风险评定规则创建外汇用户风险等级模型，意味着评定结果有明确的数据依据，为后续的审查和验证提供支持。其中，历史数据可以用于分析和评估每个目标数据要素的重要性和贡献度。通过分析历史数据，可以了解每个目标数据要素在过去的业务中的表现和影响程度。根据历史数据的分析结果，可以为每个目标数据要素分配相应的权重，以反映其在整体评估中的相对重要性。这样可以确保在模型中更加准确地考虑到不同目标数据要素的权重差异。历史数据可以用于制定目标数据要素的风险评定规则。通过分析历史数据，可以了解每个目标数据要素与风险程度之间的关系。根据历史数据的分析结果，可以制定相应的风险评定规则，将目标数据要素的值与相应的风险等级进行匹配，从而确定每个目标数据要素的风险评定结果。历史数据提供了基础和依据，确保风险评定规则具有一定的科学性和准确性。外汇用户风险等级模型考虑了多项目标数据要素和其权重，以及历史数据和风险评定规则的综合分析，使得评定结果更加全面，能够综合考虑多个因素对风险等级的影响，而不仅仅依赖于少数简单的数据指标。

总之，外汇用户风险等级模型相对于人工方式和简单数据评定，通过数据分析和量化方法提供了一种更加科学、客观和高效的方式来评定外汇用户的风险等级。提供了明确的数据依据和可追溯性，并综合考虑多个因素，提高了决策效果和风险管理的科学性和规范性。

在本发明的一种示例性实施例中，从输入操作对应的用户数据要素中获取目标数据要素的权重时，可以采用基于层级分析法确定每项目标数据要素的权重的一种实施方式，具体可以获取每项目标数据要素的打分结果。该打分结果可以由专家进行打分得到。根据每个打分结果构建多项目标数据要素的比较矩阵；根据比较矩阵构建判断矩阵；在判断矩阵通过一致性验证的情况下，根据每个打分结果计算每项目标数据要素的权重。

在实际应用过程中，需要确定每项目标数据要素，并邀请专家对这些要素进行打分。专家可以是领域专家、行业从业者或具有相关经验的人员。每项目标数据要素可以通过专家打分得到一个相对重要性的分值，常用的评分范围是从1到9，其中1表示相对不重要，9表示相对非常重要。将每项目标数据要素两两进行比较，得到一个多项目标数据要素的比较矩阵。比较矩阵是一个方阵，其中矩阵的每个元素表示两个要素之间的相对重要性比较结果。专家可以根据其主观判断，将每个要素的重要性进行比较，并在比较矩阵中填写相应的分值。根据比较矩阵，可以通过对每行进行归一化处理，得到一个判断矩阵。判断矩阵中的每个元素表示相应要素对于整个集合的相对重要性。归一化处理可以使每行元素的和等于1，以便更好地反映各个要素之间的相对权重关系。对判断矩阵进行一致性验证，以确保专家的打分结果是一致的。一致性验证通常使用特征根法或一致性指标法进行。其中，特征根法计算矩阵的最大特征根，通过比较最大特征根与随机一致性指标的比值来判断一致性水平。一致性指标法则通过计算判断矩阵的一致性指标和一致性比率，来评估一致性程度。如果一致性验证的结果小于预设的阈值(通常为0.1)，则表示判断矩阵具有可接受的一致性。在判断矩阵通过一致性验证后，根据每个打分结果和判断矩阵，可以计算每项目标数据要素的权重。权重的计算可以使用算术平均法或几何平均法。算术平均法将每个要素在判断矩阵中的列均值作为权重，而几何平均法则将每个要素在判断矩阵中的列几何平均值作为权重。

通过以上步骤，就可以基于层级分析法确定每项目标数据要素的权重。这种方法充分利用了专家的经验和判断，将主观评价转化为相对权重，从而为外汇用户风险等级模型的构建提供了可靠的依据。

在本发明的一种示例性实施例中，根据每项目标数据要素的历史数据和权重确定每项目标数据要素的风险评定规则的一种实施方式为，根据每项目标数据要素的打分结果和权重计算每项目标数据要素的指标分值；根据每项目标数据要素的历史数据构建正态分布数据；将每项目标数据要素的指标分值和正态分布数据进行比较和评估，得到每项目标数据要素的标准化得分；将每项目标数据要素的标准化得分映射到对应的风险等级，得到每项目标数据要素的风险评定规则。

在实际应用过程中，可以根据前面步骤中确定的每项目标数据要素的权重和专家打分结果，计算每项目标数据要素的指标分值。根据每项目标数据要素的历史数据，可以进行统计分析，建立该目标数据要素的正态分布。通过分析历史数据的均值和标准差，可以描述数据的分布情况，并将其用于后续的风险评估。将每项目标数据要素的指标分值与相应的正态分布数据进行比较和评估。可以计算指标分值在正态分布中所处的位置，比如计算标准差单位内的偏离程度，计算每个目标数据要素的指标分值与正态分布的均值之间的偏离程度。常见的方法是计算Z-score(一种统计量，用于衡量一个数据点相对于均值的偏离程度，以标准差为单位衡量)，即将目标数据要素的指标分值与正态分布的均值之间的差异除以标准差。从而得到每项目标数据要素的标准化得分。具体可以根据预设的标准化方法和评分规则，将偏离程度映射到标准化得分的范围。这可以通过线性映射、指数映射或其他数学函数来实现。例如，可以使用线性映射方法将偏离程度映射到标准化得分的范围，使得偏离程度较小的数据获得较高的标准化得分，而偏离程度较大的数据获得较低的标准化得分。具体的映射函数可以根据具体的需求和评估方法而定。例如，可以使用线性函数、指数函数或其他非线性函数来实现映射。将每项目标数据要素的标准化得分映射到对应的风险等级。这个过程可以根据实际需求和业务逻辑进行定义。一种常见的方式是设定风险等级的阈值，将标准化得分划分为不同的区间，每个区间对应一个风险等级。例如，可以将标准化得分从高到低划分为高风险、中风险和低风险等级。

本发明实施例可以利用每项目标数据要素的历史数据进行评估，可以充分利用过去的经验和信息，增加模型的准确性和可靠性。通过确定每项目标数据要素的权重，可以对不同要素的重要性进行精确的量化，从而更准确地评估风险。将每项目标数据要素的指标分值标准化得到标准化得分，使得不同要素的评估结果具有可比性，更容易进行风险等级划分和比较。通过将标准化得分映射到风险等级，可以得到直观易懂的风险评定规则，方便实际应用和决策参考。综上所述，基于每项目标数据要素的历史数据和权重确定风险评定规则的方法结合了历史数据、权重分配和标准化得分等技术，能够有效地构建外汇用户风险等级模型并进行风险评定。它具有客观性、可量化性和易于应用等优点，可以提高风险评估的准确性和科学性。参照图2，示出了本发明实施例的一种外汇用户风险等级模型的结构示意图。在图2中，外汇用户风险等级模型简称为客户风险模型。该客户风险模型中可以根据基本信息、经营情况、信用声誉、关联方、外汇业务和资本等几方面指标对外汇用户的风险等级进行评分。其中，在根据基本信息进行风险等级评分时，可以将收支名录、经济类型、客户名称、行业类型等目标数据要素作为输入项。在根据经营情况进行风险等级评分时，可以将规模下的月收入、月支付、支出规模、收入规模等目标数据要素，以及实体下的经营范围、员工人数、公司规模、经营状态等目标数据要素作为输入项。在根据信用声誉进行风险等级评分时，可以将信贷评级、行政处罚、反洗钱等目标数据要素作为输入项。在根据关联方进行风险等级评分时，可以将法人信息、实控人、投资关系下的被投资、投资等目标数据要素作为输入项。在根据外汇业务进行风险等级评分时，可以将交易下的大额业务、退汇业务、预收业务等目标数据要素以及结算下的交易对手、结算规模、结算方式等目标数据要素作为输入项。在根据资本进行风险等级评分时，可以将资本下的实收资本、资产规模、注册资本等目标数据要素作为输入项。

参照图3，示出了本发明实施例的一种外汇用户风险等级的评定方法的步骤流程图。该一种外汇用户风险等级的评定方法可以应用于服务器。该服务器可以为银行用户管理系统服务器，或者，该服务器可以为银行用户管理系统提供技术支持。该一种外汇用户风险等级的评定方法具体可以包括如下步骤：

步骤301，获取待评定用户的每项目标数据要素的数值。

在本发明的实施例中，可以具有针对性地获取每项目标数据要素的数值。可以通过各种途径实现，例如查询用户提供的申请表、财务报表、交易记录、信用报告等。可以与用户进行面谈、发送问卷或直接从数据库中提取数据等方式收集数据。

步骤302，根据每项目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项目标数据要素的评分结果。

在本发明的实施例中，根据每项目标数据要素的含义和重要性，制定相应的评分计算规则。评分计算规则可以是预先设定的标准，用于将数值映射到相应的评分或等级。根据评分计算规则，确定如何计算每项目标数据要素的评分。这可能涉及线性映射、指标加权、百分比转换或其他数学计算方法。基于每项目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，执行评分计算。根据所选择的评分计算规则，将每项目标数据要素的数值转换为相应的评分结果。

举例说明：假设有一项目标数据要素是"负债比率"，其数值表示一个人的债务占总资产的比例。评分规则预先设定如下：负债比率小于等于30％：评分为10。负债比率介于30％和50％之间：评分为7。负债比率大于50％：评分为3。对于待评定用户，假设其负债比率为40％。根据上述评分计算规则，可以进行评分计算：负债比率为40％，介于30％和50％之间，根据评分计算规则，该项目标数据要素的评分结果为7。

通过类似的方式，对于每项目标数据要素，根据其数值和预设的评分计算规则，可以计算出相应的评分结果。这些评分结果将作为后续步骤中权重计算、风险评定规则制定和风险等级评定的依据。

步骤303，将每项目标数据要素的评分结果，外汇用户风险等级模型的输入项，输出待评定用户的风险等级。

在本发明的实施例中，将每项目标数据要素的评分结果作为输入项，提供给外汇用户风险等级模型。外汇用户风险等级模型会根据输入的评分结果对待评定用户进行风险等级评定。模型会根据规则判断用户的风险等级，并输出相应的风险等级结果。

举例说明：假设有一个外汇用户风险等级模型，根据以下标准判断风险等级：高风险：总评分大于等于70。中风险：总评分大于等于50且小于70。低风险：总评分小于50。对于待评定用户，假设其各项目标数据要素的评分结果如下：项目A：评分结果为8。项目B：评分结果为6。项目C：评分结果为9。将这些评分结果输入外汇用户风险等级模型，模型会根据预设的规则计算总评分：总评分＝8+6+9＝23。根据风险等级标准，总评分小于50，因此待评定用户被判定为低风险用户。

通过类似的方式，根据每项目标数据要素的评分结果，输入外汇用户风险等级模型，可以得出相应的风险等级结果。这些结果可以用于风险管理决策和进一步的风险控制措施。

在本发明的一种示例性实施例中，根据每项目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项目标数据要素的评分结果的一种实施方式为，根据评分计算规则中的值域区间评分计算规则，生成与每项目标数据要素的数值所在的值域区间对应的评分结果。

在实际应用过程中，值域区间评分计算规则可以包括值域区间和相应的评分。值域区间评分计算规则可以基于经验、行业标准或专家意见来定义。值域区间评分计算规则应考虑不同值域区间的重要性和风险程度，以确保评分结果准确反映项目标数据要素的特征和风险水平。将每项目标数据要素的数值范围划分为不同的值域区间。这些区间可以是等宽区间或基于特定标准划分的不等宽区间，以便更好地捕捉数值的变化情况。为每个值域区间分配相应的评分。根据评分计算规则，将与每项目标数据要素的数值所在的值域区间对应的评分赋予该数据要素。根据目标数据要素的数值和评分计算规则，计算每项目标数据要素的评分结果。根据数值所在的值域区间，找到对应的评分并将其分配给数据要素。

举例说明：假设有一项目标数据要素为收入的值域区间评分计算规则，规定如下的值域区间和评分：低收入：小于等于1000，评分为2。中等收入：大于1000且小于等于5000，评分为5。高收入：大于5000，评分为8。对于某个待评定用户的目标数据要素收入为3500，根据规则，其收入属于中等收入范围，因此该目标数据要素的评分结果为5。

本发明实施例通过使用值域区间评分计算规则，可以直观地将数值范围与相应的评分关联起来，使评分结果更容易理解和解释。值域区间评分计算规则可以根据具体情况和需求进行定义和调整。不同的业务场景和风险要求可以采用不同的评分规则，以更好地适应特定的数据要素和评估需求。值域区间评分计算规则可以适用于多项目标数据要素。通过定义一组共享的评分规则，可以在不同的数据要素上使用相同的计算方法，从而提高效率和一致性。值域区间评分计算规则可以根据组织的具体需求进行定制。根据业务要求和风险偏好，可以灵活地调整评分规则，以更好地反映组织对不同数值范围的关注程度和风险偏好。综上所述，值域区间评分计算规则提供了一种简单且直观的方法，用于根据每项目标数据要素的数值和预设的评分计算规则计算评分结果。它具有易理解、灵活性、可扩展性和客制化等优点，适用于风险评估和等级划分的应用场景。

在本发明的一种示例性实施例中，根据每项目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项目标数据要素的评分结果的另一种实施方式为，根据评分计算规则中的值域等级评分计算规则，生成与每项目标数据要素的数值所属的值域等级对应的评分结果。

在实际应用过程中，值域等级评分计算规则可以包括值域等级和相应的评分。值域等级评分计算规则可以基于经验、行业标准或专家意见来定义。值域等级评分计算规则应考虑不同值域等级的重要性和风险程度，以确保评分结果准确反映项目标数据要素的特征和风险水平。将每项目标数据要素的数值范围划分为不同的值域等级。这些值域等级可以根据特定的标准或业务需求进行定义。例如，可以将收入划分为低、中、高三个值域等级，每个等级代表不同的数值范围。为每个值域等级分配相应的评分。根据评分计算规则，将与每项目标数据要素的数值所属的值域等级对应的评分赋予该数据要素。根据目标数据要素的数值和值域等级评分计算规则，计算每项目标数据要素的评分结果。根据数值所属的值域等级，找到对应的评分并将其分配给数据要素。

举例说明：假设有一项目标数据要素为收入的值域等级评分计算规则，规定如下的值域等级和评分：低收入：数值范围小于等于1000，评分为2。中等收入：数值范围大于1000且小于等于5000，评分为5。高收入：数值范围大于5000，评分为8。对于某个待评定用户的收入数据要素为3500，根据规则，其收入属于中等收入范围，因此该数据要素的评分结果为5。

本发明实施例中的值域等级评分计算规则将数值范围划分为不同等级，使得评分结果更直观易懂。可以根据数值所属的值域等级快速了解其评分结果，无需进行复杂的计算。值域等级评分计算规则可以根据具体情况和需求进行定制。根据业务要求和风险偏好，可以灵活地划分不同的值域等级，并分配相应的评分，以适应不同数据要素的特征和风险程度。如果需要调整评分规则，只需对值域等级和相应的评分进行修改即可。这种灵活性使得评分计算规则可以随着业务需求和市场变化进行调整和优化。值域等级评分计算规则可以适用于多项目标数据要素。只需针对不同的数据要素定义相应的值域等级和评分规则，即可计算每个数据要素的评分结果。总之，基于值域等级评分计算规则的方法具有简单、直观、灵活和易调整的优点，适用于对目标数据要素进行评分和风险等级划分的场景。

在本发明的一种示例性实施例中，根据每项目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项目标数据要素的评分结果的又一种实施方式为，根据评分计算规则中的数学运算评分计算规则，生成每项目标数据要素的评分结果。

在实际应用过程中，数学运算评分计算规则可以包括数学运算规则和相应的评分方式。数学运算规则可以包括加法、减法、乘法、除法等常见的数学运算方式。评分方式可以根据具体情况选择，例如线性映射、指数映射等。从待评定用户的数据中获取每项目标数据要素的数值。这些数值可以是具体的数值或者经过预处理的数据。根据数学运算评分计算规则中定义的数学运算方式，将目标数据要素的数值进行相应的数学运算。例如，如果规则定义为将数值加上一个固定值，那么将目标数据要素的数值与该固定值相加。根据数学运算的结果，将其映射到预设的评分区间，得到每项目标数据要素的评分结果。可以使用线性映射、指数映射或其他映射方式将数学运算结果转化为评分结果。

举例说明：假设有一项目标数据要素为年龄的数学运算评分计算规则，规定如下的数学运算规则和评分方式：数学运算规则：将年龄减去30。评分方式：根据年龄与基准年龄的差值计算评分，每差一岁加1分。对于某个待评定用户的年龄数据要素为45岁，根据规则，计算步骤如下：将45岁减去30，得到差值为15。根据差值为15，根据评分方式，评分结果为15分。

本发明实施例的数学运算评分计算规则可以根据具体需求进行定制，可以适用于不同类型的数据要素和评分规则。可以通过不同的数学运算方式和评分方式灵活地计算评分结果。使用数学运算可以精确地计算评分结果，避免了主观判断和人工干预可能引入的偏差。通过数学运算规则，可以更准确地对数据要素进行评分。数学运算评分计算规则可以适用于多项目标数据要素，只需定义相应的数学运算规则和评分方式，即可计算每个数据要素的评分结果。总之，基于数学运算评分计算规则的方法具有灵活性、精确度和可扩展性的优点，适用于对目标数据要素进行评分和风险等级划分的场景。

在本发明的一种示例性实施例中，将每项目标数据要素的评分结果，作为外汇用户风险等级模型的输入项，输出待评定用户的风险等级的一种实施方式为，将每项目标数据要素的评分结果作为每项目标数据要素的标准化得分；根据外汇用户风险等级模型的风险评定规则输出与标准化得分对应的风险等级。

在实际应用过程中，将每项目标数据要素的评分结果作为每项目标数据要素的标准化得分。标准化是将原始评分结果转化为在一定范围内的标准化得分的过程。常见的标准化方法包括线性变换、正态化、最大最小值归一化等。通过标准化，可以将不同评分结果的数据要素映射到相同的标准化得分范围内，便于后续的风险等级划分。外汇用户风险等级模型根据标准化得分和预设的风险评定规则，将标准化得分映射到相应的风险等级。风险评定规则可以根据具体需求和业务要求进行定义，包括不同风险等级的划分标准和评定方式。根据外汇用户风险等级模型的风险评定规则，将每项目标数据要素的标准化得分与相应的风险等级进行匹配，得到待评定用户的风险等级。可以是离散的风险等级，如低风险、中风险、高风险，也可以是连续的风险等级。

举例说明：假设有一个外汇用户风险等级模型，其中一项目标数据要素是用户的信用评分，评分结果范围为0-100。执行步骤如下：将用户的信用评分作为标准化得分。外汇用户风险等级模型定义了如下的风险评定规则：0-30：高风险。31-70：中风险。71-100：低风险。将用户的信用评分与风险评定规则进行匹配，如果用户的信用评分为45，则匹配到中风险。

本发明实施例通过将评分结果标准化，消除了不同评分结果之间的差异，使得不同目标数据要素的评分结果可以进行统一的比较和分析。通过外汇用户风险等级模型的风险评定规则，将标准化得分映射到相应的风险等级，便于对待评定用户的风险进行分类和管理。可以根据实际需求和业务情况进行灵活调整和扩展，可以根据不同目标数据要素的特点和重要程度，定义不同的评分计算规则和风险评定规则，以适应不同领域和行业的风险评定需求。总体而言，本发明实施例可以提供一种量化和标准化的方式来评定外汇用户的风险等级，使得风险管理更加科学和可操作，减少主观判断的干扰，并提高风险管理的效率和准确性。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图4，示出了本发明实施例的一种外汇用户风险等级模型的创建系统的结构框图，该一种外汇用户风险等级模型的创建系统可以应用于服务器。该一种外汇用户风险等级模型的创建系统具体可以包含如下模块。

要素及权重获取模块41，用于响应于用户的输入操作，从所述输入操作对应的用户数据要素中获取多项目标数据要素以及每项所述目标数据要素的权重；

规则确定模块42，用于根据每项所述目标数据要素的历史数据和所述权重确定每项所述目标数据要素的风险评定规则；

模型创建模块43，用于根据所述目标数据要素、所述权重和所述风险评定规则创建外汇用户风险等级模型。

在本发明的一种示例性实施例中，所述规则确定模块42，包括：

指标分值计算模块，用于根据每项所述目标数据要素的打分结果和权重计算每项所述目标数据要素的指标分值；

正态分布构建模块，用于根据每项所述目标数据要素的历史数据构建正态分布数据；

标准化得分计算模块，用于将每项所述目标数据要素的指标分值和正态分布数据进行比较和评估，得到每项所述目标数据要素的标准化得分；

标准化得分映射模块，用于将每项所述目标数据要素的标准化得分映射到对应的风险等级，得到每项所述目标数据要素的风险评定规则。

在本发明的一种示例性实施例中，所述规则确定模块42，用于根据所述权重对所述历史数据进行加权平均计算，得到每项所述目标数据要素的风险评定规则；

其中，所述风险评定规则是定性的描述、定量的标准或阈值。

参照图5，示出了本发明实施例的一种外汇用户风险等级的评定系统的结构框图，该一种外汇用户风险等级的评定系统可以应用于服务器。该一种外汇用户风险等级的评定系统具体可以包含如下模块。

要素数值获取模块51，用于获取待评定用户的每项目标数据要素的数值；

要素评分计算模块52，用于根据每项所述目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果；

风险等级评定模块53，用于将每项所述目标数据要素的评分结果，作为外汇用户风险等级模型的输入项，输出所述待评定用户的风险等级。

在本发明的一种示例性实施例中，所述要素评分计算模块52，用于根据所述评分计算规则中的值域区间评分计算规则，生成与每项所述目标数据要素的数值所在的值域区间对应的评分结果。

在本发明的一种示例性实施例中，所述要素评分计算模块52，用于根据所述评分计算规则中的值域等级评分计算规则，生成与每项所述目标数据要素的数值所属的值域等级对应的评分结果。

在本发明的一种示例性实施例中，所述要素评分计算模块52，用于根据所述评分计算规则中的数学运算评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果。

在本发明的一种示例性实施例中，所述风险等级评定模块53，包括：

输入项确定模块，用于将每项所述目标数据要素的评分结果作为每项所述目标数据要素的标准化得分；

风险等级输出模块，用于根据所述外汇用户风险等级模型的风险评定规则输出与所述标准化得分对应的所述风险等级。

对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

图6示出了本发明实施例的一种电子设备600的结构示意图。如图6所示，电子设备600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序指令或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还可存储电子设备600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

电子设备600中的多个部件连接至I/O接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标、麦克风等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许电子设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

上文所描述的各个过程和处理，可由处理单元601执行。例如，上述任一实施例的方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于计算机可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到电子设备600上。当计算机程序被加载到RAM 603并由CPU601执行时，可以执行上文描述的方法中的一个或多个动作。

在本发明的实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序可由电子设备的处理器执行，以完成上述任一实施例的一种外汇用户风险等级模型的创建方法或一种外汇用户风险等级的评定方法。例如，所述计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，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、物品或者终端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、物品或者终端设备所固有的要素。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、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种外汇用户风险等级模型的创建方法和系统，以及一种外汇用户风险等级的评定方法和系统，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种外汇用户风险等级模型的创建方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于用户的输入操作，从所述输入操作对应的用户数据要素中获取多项目标数据要素以及每项所述目标数据要素的权重；

根据每项所述目标数据要素的历史数据和所述权重确定每项所述目标数据要素的风险评定规则；

根据所述目标数据要素、所述权重和所述风险评定规则创建外汇用户风险等级模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每项所述目标数据要素的历史数据和所述权重确定每项所述目标数据要素的风险评定规则，包括：

根据每项所述目标数据要素的打分结果和权重计算每项所述目标数据要素的指标分值；

根据每项所述目标数据要素的历史数据构建正态分布数据；

将每项所述目标数据要素的指标分值和正态分布数据进行比较和评估，得到每项所述目标数据要素的标准化得分；

将每项所述目标数据要素的标准化得分映射到对应的风险等级，得到每项所述目标数据要素的风险评定规则。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每项所述目标数据要素的历史数据和所述权重确定每项所述目标数据要素的风险评定规则，包括：

根据所述权重对所述历史数据进行加权平均计算，得到每项所述目标数据要素的风险评定规则；

其中，所述风险评定规则是定性的描述、定量的标准或阈值。

4.一种外汇用户风险等级的评定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待评定用户的每项目标数据要素的数值；

根据每项所述目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果；

将每项所述目标数据要素的评分结果，作为根据权利要求1至3中任一项所述的外汇用户风险等级模型的创建方法创建得到的外汇用户风险等级模型的输入项，输出所述待评定用户的风险等级。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每项所述目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果，包括：

根据所述评分计算规则中的值域区间评分计算规则，生成与每项所述目标数据要素的数值所在的值域区间对应的评分结果。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每项所述目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果，包括：

根据所述评分计算规则中的值域等级评分计算规则，生成与每项所述目标数据要素的数值所属的值域等级对应的评分结果。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每项所述目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果，包括：

根据所述评分计算规则中的数学运算评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将每项所述目标数据要素的评分结果，作为根据权利要求1至3中任一项所述的外汇用户风险等级模型的创建方法创建得到的外汇用户风险等级模型的输入项，输出所述待评定用户的风险等级，包括：

将每项所述目标数据要素的评分结果作为每项所述目标数据要素的标准化得分；

根据所述外汇用户风险等级模型的风险评定规则输出与所述标准化得分对应的所述风险等级。

9.一种外汇用户风险等级模型的创建系统，其特征在于，所述系统包括：

要素及权重获取模块，用于响应于用户的输入操作，从所述输入操作对应的用户数据要素中获取多项目标数据要素以及每项所述目标数据要素的权重；

规则确定模块，用于根据每项所述目标数据要素的历史数据和所述权重确定每项所述目标数据要素的风险评定规则；

模型创建模块，用于根据所述目标数据要素、所述权重和所述风险评定规则创建外汇用户风险等级模型。

10.一种外汇用户风险等级的评定系统，其特征在于，所述系统包括：

要素数值获取模块，用于获取待评定用户的每项目标数据要素的数值；

要素评分生成模块，用于根据每项所述目标数据要素的数值和预设的评分计算规则，生成每项所述目标数据要素的评分结果；

风险等级评定模块，用于将每项所述目标数据要素的评分结果，作为根据权利要求1至3中任一项所述的外汇用户风险等级模型的创建方法创建得到的外汇用户风险等级模型的输入项，输出所述待评定用户的风险等级。