[发明专利]客户风险评估模型构建方法、装置、存储介质及终端设备

权利要求书

1.一种客户风险评估模型构建方法，其特征在于，包括：

从预设的数据集市中获取原始客户数据，并对所述原始客户数据进行解析，得到解析客户数据；

从预设的配置文件中读取特征工程配置信息，并根据所述特征工程配置信息对所述解析客户数据进行特征工程处理，得到编码数据；

从所述配置文件中读取模型配置信息，并根据所述模型配置信息和所述编码数据进行模型调参，得到客户风险评估模型。

2.根据权利要求1所述的客户风险评估模型构建方法，其特征在于，所述模型配置信息包括模型列表和模型融合方式；

所述根据所述模型配置信息和所述编码数据进行模型调参，得到客户风险评估模型，包括：

根据所述模型融合方式对所述模型列表中的各个模型进行模型融合处理，得到融合模型；

根据所述编码数据对所述融合模型进行模型调参，得到所述客户风险评估模型。

3.根据权利要求1所述的客户风险评估模型构建方法，其特征在于，所述特征工程配置信息包括特征筛选标识位；

所述根据所述特征工程配置信息对所述解析客户数据进行特征工程处理，得到编码数据，包括：

若所述特征筛选标识位为预设的第一数值，则对所述解析客户数据中的各个客户特征进行特征筛选，得到优选客户特征；

对从所述解析客户数据中筛选出的优选客户特征进行特征编码，得到所述编码数据。

4.根据权利要求3所述的客户风险评估模型构建方法，其特征在于，所述特征工程配置信息还包括筛选维度和筛选阈值；

所述对所述解析客户数据中的各个客户特征进行特征筛选，得到优选客户特征，包括：

分别计算所述解析客户数据中的各个客户特征在所述筛选维度上的评估值；

根据所述筛选阈值和所述评估值对各个客户特征进行特征筛选，得到所述优选客户特征。

5.根据权利要求3所述的客户风险评估模型构建方法，其特征在于，所述特征工程配置信息还包括特征编码方式；

所述对从所述解析客户数据中筛选出的优选客户特征进行特征编码，得到所述编码数据，包括：

按照所述特征编码方式对所述优选客户特征进行特征编码，得到所述编码数据。

6.根据权利要求3所述的客户风险评估模型构建方法，其特征在于，还包括：

若所述特征筛选标识位为预设的第二数值，则对所述解析客户数据中的各个客户特征进行特征编码，得到所述编码数据。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的客户风险评估模型构建方法，其特征在于，在得到客户风险评估模型之后，还包括：

从所述配置文件中读取阈值设置信息，并根据所述阈值设置信息设置所述客户风险评估模型的风险等级划分阈值。

8.一种客户风险评估模型构建装置，其特征在于，包括：

数据解析模块，用于从预设的数据集市中获取原始客户数据，并对所述原始客户数据进行解析，得到解析客户数据；

特征工程模块，用于从预设的配置文件中读取特征工程配置信息，并根据所述特征工程配置信息对所述解析客户数据进行特征工程处理，得到编码数据；

模型调参模块，用于从所述配置文件中读取模型配置信息，并根据所述模型配置信息和所述编码数据进行模型调参，得到客户风险评估模型。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的客户风险评估模型构建方法的步骤。

10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的客户风险评估模型构建方法的步骤。