(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210777241.1 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 武汉众邦银行股份有限公司 地址 432200 湖北省武汉市黄陂区盘龙城 经济开发区汉口北大道88号汉口北国 际商品交易中心D2区1-2层、 2 2-23层 (72)发明人 陈如校　李耀　田羽　兰翔　 李诗宇　熊子依　 (74)专利代理 机构 成都正煜知识产权代理事务 所(普通合伙) 51312 专利代理师 徐金琼 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06F 16/22(2019.01) G06F 16/242(2019.01) (54)发明名称 一种基于人行数据的客户收入评估方法、 装 置及存储介质 (57)摘要 本发明涉及信息技术领域， 提供了一种基于 人行数据的客户收入评级方法、 装置及存储介 质。 目的在于推导用户的工资收入。 利用公积金 参缴金额AM、 参缴地址及 距今最近一次的参缴日 期YM， 计算不同参缴地址、 不同参缴日期YM的所 有客户的平均工资， 并计算后一年相对前一年的 工资上涨幅度fYM。 若参缴日期YM为当前年份， 直 接推出当前工资， 若参缴日期非当前年份， 则依 据工资上涨幅度fYM间接推算出当前的工资水 平。 对于未匹配中公积金参缴信息的客户， 以行 内存在代发工资的作为样本， 代发工资作为样本 客户的目标变量Y， 同时对人行征信及用户申请 信息加工衍生变量X， 建立衍生变量X与目标变量 Y之间相关关系， 预测不存在公积金参缴信息客 户的工资收入。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 115170278 A 2022.10.11 CN 115170278 A 1.一种基于人 行数据的客户收入评估方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1、 获取所有进件用户的申请贷款信 息及人行征信报告信 息， 并对所有用户是否存 在用户公积金记录进行 标记， 若存在标记为1， 若不存在公积金记录， 则标记为0； 步骤2、 针对步骤1中存在公积金记录的用户， 获取用户人行报告中距今最近的一次公 积金的参缴日期YM， 并以参缴日期YM为基础往前推一年， 计算出近一年的平均 公积金的参 缴额度， 记为(Y M， AM)， 其中Y M表示参缴日期， AM表示 参缴金额； 步骤3、 针对步骤2获取的参缴日期YM和参缴金额AM， 依据参缴日期YM对应的公积金参 缴逻辑， 推导用户参缴日期YM的工资水平， 记为(YM， amount)， amount表示参缴日期YM的工 资收入； 步骤4、 依据 步骤3计算得出的用户参缴日期YM、 工资收入amount及步骤1中征信报告参 缴日期YM的参缴地记录， 计算每一个参缴地所有用户后一年工 资金额平均值相对于前一年 工资金额平均值的比值， 作为对应参缴地社会平均工资金额的年均上涨幅度f； 步骤5、 针对步骤3中所有的用户， 若参缴日期YM为当前年份， 则直接代表了用户当前的 工资收入； 若参缴日期 YM非当前年份， 则依据步骤4中计算出的平均工资金额上涨幅度f， 计 算出参缴日期YM为非当前年份的用户税前工资额度折现为当前年份的税前工资额度， 即 获得用户较为 准确的当前税前工资额度； 步骤6、 针对步骤5中计算出的当前用户税前工资、 依据当前税收逻辑转化为对应的用 户当前税后工资额度； 步骤7、 针对步骤1中未匹配 中任何公积金信息的用户、 即步骤1标记为0的用户， 进一步 匹配存在行内代发工资行为的用户作为收入预测模型的建模样本， 以此代发工 资作为样本 用户的实际税后工资收入； 步骤8、 针对步骤7中存在代发工资行为的样本用户， 匹配用户申请数据及步骤1中的人 行征信数据， 并对所有 数据进行数据清洗、 特征衍生、 缺 失值填充、 特征编码处理， 形成可供 入模使用的特征， 以步骤7中的实际税后工资收入为Y值， 衍生标准化的用户申请数据及人 行征信数据为X值， 建立起衍生变量X与实际税后工 资收入Y值之间的线性回归模 型， 即收入 预测模型， 并以此模型在线预测未匹配中任何公积金信息的用户的工资收入。 2.根据权利要求1所述的一种基于人行数据的客户收入评估方法， 其特征在于， 对于步 骤4中参缴地， 在各参缴地的银行客户数据量满足评估结果稳定的条件下， 参缴地的最小 单 位包括县级、 市级、 省级以及地区级， 地区单位越小， 针对特定用户的工资收入预测效果越 准确； 对于步骤8中匹配的数据， 还匹配外部多头数据、 消费数据及交易数据， 增加收入预测 模型的预测精度。 3.一种基于人 行数据的客户收入评估 装置， 其特 征在于， 包括： 样本获取模块， 该模块获取全量申请进件用户的申请数据、 人行征信数据及行内代发 工资数据， 作为用户后续工资收入计算的分析基础数据； 样本处理模块， 对获取的全量进件用户的人行征信数据按照有无公积金参缴信息， 用 公积金参缴信息的用户标记为 1， 无公积金参缴信息的用户标记为0。 同时针对标记为0且匹 配中行内代发工 资的用户， 对该部 分用户获取的申请数据及人行征信数据， 进 行数据清洗、 特征衍生、 缺失值 填充、 特征编码处 理， 形成可 供建模使用的特 征特征。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115170278 A 2工资推断模块， 对于存在公积金参缴记录的用户， 获取距今最近的一次公积金参缴日 期YM， 并以参缴日期 YM为基础 往前推一年， 计算出近一年的平均公积金参缴额度， 记为(YM， AM)， 若参缴 日期YM为当前年份， 则直接依据当前公积金参缴逻辑计算出月平均收入； 若参 缴日期YM非当前年份， 则通过用户对应的参缴年份、 参缴金额及相应的参缴地信息， 计算每 一个参缴地所有用户后一年工 资金额平均值相对于前一年工资金额平均值的比值， 作为对 应参缴地社会平均工资金额的年平均上涨幅度f， 依据计算出的年平均工资金额上涨幅度 f， 计算出参缴日期 YM为非当前年份的用户税 前工资额度折现为当前年份的税前工 资额度， 即 获得用户较为准确的现有税前工资额度， 最后依据现有税 收逻辑转化为对应的用户税后工 资收入， 对于无公积金参缴记录的用户， 以标记为0且匹配 中行内代发工资的用户为样本， 代发工资为 目标变量， 申请数据及人行征信数据衍生变量 为建模特征， 建立起代发工 资收入与衍生变量之间的关联线性回归模 型， 即收入 预测模型， 通过该模型在线预测未匹配中任何公积金参缴记录的用户工资收入。 4.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储有一种基于人行数据的客户收入评 级的程序， 处理器执行所述程序时实现如权利要求1 ‑2任一所述的一种基于人行数据的客 户收入评级方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115170278 A 3