[发明专利]基于POS流水数据的潜在贷款用户挖掘与风险评分方法

说明书

技术领域

本发明涉及数据挖掘领域，尤其是一种基于POS流水数据的潜在贷款用户挖掘与风险评分方法。

背景技术

目前在市场竞争日益激烈的电子商务时代，不断拓展更多的新客户，从众多的数据有效挖掘出潜在客户群体，并努力将潜在客户转换成为现实客户，企业就能获得更多效益以及市场竞争优势。潜在客户挖掘的目的就是为企业制定相应的服务策略提供准确的参考依据。

现有的贷款用户获取方法大部分通过营销人员进行地面推广，不但效率低，而且贷款成功转化率不高。有些潜在用户挖掘方法虽然使用了计算机技术，但由于没有结合POS流水数据，挖掘的准确率往往不高。此外，目前业内也缺乏行之有效的POS流水风险评分方法，亟待进一步完善和提高。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种快速、准确、贷款成功转化率高和有效的，基于POS流水数据的潜在贷款用户挖掘与风险评分方法。

本发明所采取的技术方案是：

基于POS流水数据的潜在贷款用户挖掘与风险评分方法，包括以下步骤：

获取POS流水数据；

从扩大经营方面和资金周转方面这两方面入手对获取的POS流水数据进行潜在贷款用户挖掘；

确定用于POS流水风险评分的统计指标，并根据确定的统计指标和获取的POS流水数据采用设定的评分模型进行POS流水风险评分。

进一步，所述POS流水数据为POS存量商户的POS流水数据，所述POS存量商户是指已安装POS机，且进行过至少一笔POS刷卡交易，但尚未进行目标贷款产品申请的用户；所述POS存量商户还需同时满足以下4个POS流水准入条件：行业准入、至少有六个月交易记录、近一年内至少有六个月交易金额超过5000元以及交易金额环比增长率低于500％。

进一步，所述从扩大经营方面和资金周转方面这两方面入手对获取的POS流水数据进行潜在贷款用户挖掘这一步骤，其包括：

对获取的POS流水数据进行预处理，所述预处理包括解压缩、数据清洗、交易量统计和统计结果入库；

根据预处理后的POS流水数据进行扩大经营方面指标分析；

根据预处理后的POS流水数据进行资金周转方面指标分析；

根据扩大经营方面指标分析的结果和资金周转方面指标分析的结果判断商户是否有贷款需求。

进一步，所述根据预处理后的POS流水数据进行扩大经营方面指标分析这一步骤，其具体为：

采用Kendall相关系数对预处理后的POS流水数据进行月交易金额趋势、月消费客户数趋势和月POS机数据趋势的判断，得到相应的月交易金额趋势值、月消费客户数趋势值和月POS机数据趋势值。

进一步，所述根据预处理后的POS流水数据进行资金周转方面指标分析这一步骤，其包括：

根据预处理后的POS流水数据计算所有商户的月信用卡笔均交易金额均值；

根据所有商户中各行业POS数据的十分位点将月信用卡笔均交易金额均值划分为有序的十个区间；

根据商户的行业和划分成的十个区间对申请贷款的商户进行分类，从而将申请贷款的商户按各自的行业分别划分到十个区间内；

根据分类的结果确定与贷款需求相关的月信用卡笔均交易金额均值的分割点。

进一步，所述根据扩大经营方面指标分析的结果和资金周转方面指标分析的结果判断商户是否有贷款需求这一步骤，其具体为：

判断商户是否满足5条有贷款需求条件中的任意一条，若是，则判定商户有贷款需求；反之，则判定商户无贷款需求，其中，5条有贷款需求条件分别为：月交易金额趋势值超过0.5；月消费客户数量趋势值超过0.5；月POS机数量趋势值超过0；信用卡笔均交易金额均值排名行业前20％。

进一步，所述确定用于POS流水风险评分的统计指标，并根据确定的统计指标和获取的POS流水数据采用设定的评分模型进行POS流水风险评分这一步骤，其包括：

采用十分位点法和图像法筛选出用于POS流水风险评分的统计指标，所述用于POS流水风险评分的统计指标包括正向指标、负向指标和交易月份数，所述正向指标包括月交易金额均值、月消费客户数量均值、月清算笔数占比均值和月交易金额环比增长率趋势值，所述负向指标包括月信用卡交易金额占比均值、月信用卡单日最多交易金额倍率均值和月余额查询笔数倍率波动性；

确定筛选出的统计指标的分值计算方法及权重；

根据确定的分值计算方法、权重以及获取的POS流水数据采用设定的评分模型进行POS流水风险评分。