[发明专利]客户风险承受力量化方法及系统、资产配置方法及系统

权利要求书

1.一种客户风险承受力量化方法，其特征在于，包括：

获取现存客户的金融行为信息；

根据现存客户的金融行为信息，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金融行为总数、每条金融行为所涉及的金融行为类型、以及每条金融行为在其所涉及的每种金融行为类型的金额，统计每个聚类维度下的每个类簇中每种金融行为类型在金融行为总数中出现的加权值构成的特征向量；

获取待评估客户的金融行为信息，将待评估客户在每个聚类维度下划分至对应的类簇中；

根据待评估客户在每个聚类维度下所在的类簇中每种金融行为类型在金融行为总数中出现的加权值的特征向量，以及待评估客户的需求，针对待评估客户的每种需求，建立风险承受力回归模型，并计算该待评估客户的综合风险承受力。

2.根据权利要求1所述的客户风险承受力量化方法，其特征在于，采用k-means聚类算法将客户在不同的聚类维度下进行聚类，其中，将客户在不同的聚类维度下进行聚类时，对现存客户的各聚类维度数据进行归一化处理，采用误差平方和最小准则作为k-means聚类算法的目标。

3.根据权利要求1所述的客户风险承受力量化方法，其特征在于，统计其中一个类簇中每种金融行为类型在金融行为总数中出现的加权值构成的特征向量，包括：

根据类簇中所有现存客户的金融行为总数、每条金融行为所涉及的金融行为类型、以及每条金融行为在其所涉及的每种金融行为类型的金额，获取该类簇中存在的金融行为类型，并获取该类簇中每条金融行为的行为向量，x_i＝(x_i,1,x_i,2...x_i,j...x_i,m)，1≤i≤N，1≤j≤m，其中，N为类簇中所有现存客户的金融行为总数，m为金融行为类型的总数，x_i为第i条金融行为的行为向量，x_i,j为第i条金融行为中涉及第j种金融行为类型的金额；

根据类簇中每条金融行为的行为向量，获取该类簇中每种金融行为类型在金融行为总数中出现的加权值，P＝(p₁,p₂...p_s...p_m)，1≤s≤m，其中，P为由类簇中每种金融行为类型在金融行为总数中出现的加权值构成的加权值向量，P可作为类簇中每种金融行为类型在金融行为总数中出现的加权值构成的特征向量，p_s为第s种金融行为类型在金融行为总数中出现的加权值。

4.根据权利要求3所述的客户风险承受力量化方法，其特征在于，获取该类簇中每种金融行为类型在金融行为总数中出现的加权值后，统计其中一个类簇中每种金融行为类型在金融行为总数中出现的加权值构成的特征向量，还包括：

对加权值向量P中每个加权值进行G级特征处理，其中，G≥1；

获取对加权值向量P中每个加权值进行G级特征处理后形成的加权值构成的特征向量，z_t＝(z_1,t,z_2,t...z_s,t...z_m,t)，1≤t≤G，z_t为对加权值向量P中每个加权值进行t级特征处理后形成的加权值构成的特征向量，z_s,t为对第s种金融行为类型在金融行为总数中出现的加权值进行t级特征处理后形成的加权值。

5.根据权利要求1所述的客户风险承受力量化方法，其特征在于，采用随机森林和深度神经元网络模型算法，计算待评估客户的综合风险承受力。