[发明专利]风险测评异动检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种风险测评异动检测方法，其特征在于，所述风险测评异动检测方法包括：

获取待评估用户的行为数据和业务数据，其中，所述行为数据包括交易记录和浏览记录；

从所述交易记录中获取所述待评估用户的首次交易时间，并根据所述首次交易时间和当前时间，计算所述待评估用户的经验年限；确定所述交易记录中所述待评估用户交易次数最多的风险等级，根据所述交易次数最多的风险等级确定投资经验评估值的取值区间；根据所述经验年限，在所述取值区间中确定具体的投资经验评估值；根据所述浏览记录中所述待评估用户浏览各风险等级产品的频率，计算所述待评估用户购买各风险等级产品的对应的意向评估值；根据所述交易记录的数据量和所述浏览记录的数据量，分别计算第一准确度和第二准确度，其中，所述第一准确度和所述第二准确度用于判断计算得到所述投资经验评估值和意向评估值是否可信；

根据所述业务数据，计算所述待评估用户的风险承受能力评估值以及所述风险承受能力评估值对应的第三准确度，其中，所述第三准确度用于判断计算得到所述风险承受能力评估值是否可信；

获取所述待评估用户填写的问卷测评，并提取所述问卷测评中的测评数据；

将所述投资经验评估值、所述意向评估值和所述风险承受能力评估值，与所述测评数据对应的评估值进行比对，得到初步预估异动系数；

根据所述第一准确度、所述第二准确度和所述第三准确度，计算所述待评估用户的初步异动可信度；

判断所述初步预估异动系数和所述初步异动可信度是否均大于预设阈值；

若是，则确定所述待评估用户为异动用户，并将确定为异动用户的用户信息发送至工作人员所在终端，以便对所述工作人员进行预警。

2.根据权利要求1所述的风险测评异动检测方法，其特征在于，在所述获取待评估用户的行为数据和业务数据之前，还包括：

获取现存所有用户的业务数据；

根据现存所有用户的业务数据，设定聚类维度，并将现存客户在不同的聚类维度下进行聚类；

获取每个聚类维度下的每个类簇中所有现存客户的业务数据总数、每条业务数据所涉及的业务数据类型、以及每条业务数据在其所涉及的每种业务数据类型的金额，统计每个聚类维度下的每个类簇中每种业务数据类型在业务数据总数中出现的加权值构成的特征向量。

3.根据权利要求2所述的风险测评异动检测方法，其特征在于，所述根据所述业务数据，计算所述待评估用户的风险承受能力评估值以及所述风险承受能力评估值对应的第三准确度包括：

根据所述待评估用户的业务数据，将所述待评估用户在每个聚类维度下划分至对应的类簇中；

根据所述待评估用户在每个聚类维度下所在的类簇中每种业务数据类型在业务数据总数中出现的加权值的特征向量，以及待评估用户的需求，针对待评估用户的每种需求，建立风险承受力回归模型，并计算所述待评估用户的风险承受能力评估值；

根据所述待评估用户的业务数据的数据量，计算所述风险承受能力评估值对应的第三准确度。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的风险测评异动检测方法，其特征在于，在所述根据所述第一准确度、所述第二准确度和所述第三准确度，计算所述待评估用户的初步异动可信度之后，还包括：

获取所述待评估用户在填写问卷测评后的浏览数据、问卷填写速度和历史风测数据；

根据所述待评估用户在填写问卷测评后的浏览数据、问卷填写速度、历史风测数据和所述初步异动可信度计算最终预估异动系数；

根据所述待评估用户在填写问卷测评后的浏览数据的数据量和所述初步异动可信度计算最终异动可信度。

5.根据权利要求4所述的风险测评异动检测方法，其特征在于，在所述根据所述待评估用户在填写问卷测评后的浏览数据的数据量和所述初步异动可信度计算最终异动可信度之后，还包括：

判断所述最终预估异动系数和所述最终异动可信度是否均大于预设阈值；

若是，则确定所述待评估用户为异动用户，并将确定为异动用户的用户信息发送至工作人员所在终端，以便对所述工作人员进行预警。