(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 202210686332.4 (22)申请日 2022.06.16 (71)申请人 平安银行股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市罗湖区深南 东 路5047号 (72)发明人 张悦　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 刘秋月 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06F 16/215(2019.01) G06F 16/2458(2019.01) (54)发明名称 一种开户管控方法及装置 (57)摘要 本申请提供一种开户管控 方法及装置， 该方 法包括： 先获取客户的用户信息； 再将用户信息 输入至开户风险预测模型中， 得到开户风险等 级； 接着匹配与开户风险等级相对应的预测支付 额度； 最后根据预测支付额度为客户进行开户。 能够在开户环节进行风险管控， 从而直接控制犯 罪分子难以进行以往的非法活动； 同时， 采用该 种方法还能够使得客户分配到合适的额度， 从而 在满足正常使用需求的基础上， 有效地防止客户 成为非法活动的受害者， 进而保护客户的资产安 全， 提高客户满意度。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115063229 A 2022.09.16 CN 115063229 A 1.一种开户管控方法， 其特 征在于， 包括： 获取客户的用户信息； 将所述用户信息 输入至开户风险预测模型中， 得到开户风险等级； 匹配与所述 开户风险等级相对应的预测支付 额度； 根据所述预测支付 额度为所述 客户进行开户。 2.根据权利要求1所述的开户管控方法， 其特征在于， 所述匹配与所述开户风险等级相 对应的预测支付 额度的步骤 包括： 匹配与所述 开户等级相对应的存量 客户交易信息； 根据所述存量客户交易信息进行分析预测， 得到预测支付额度； 所述预测支付额度为 年支付额度或日支付 额度。 3.根据权利要求1所述的开户管控方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取开户客户信息； 所述 开户客户信息包括 正常客户信息和异常客户信息； 在所述开户客户信息中提取客户基础信息、 客户外部信息、 客户风险信息和客户资产 信息； 根据所述客户基础信 息、 所述客户外部信 息、 所述客户风险信 息和所述客户资产信 息， 提取客户特 征； 将所述客户特征划分为训练集和 测试集； 根据所述训练集建立逻辑回归模型， 并按照IV值从高到低对入模变量进行筛选和剔 除， 得到初始风险预测模型； 在所述初始训练模型通过预设风控模型评估时， 通过测试集对所述初始训练模型进行 验证， 并确定通过验证的初始风险预测模型为 开户风险预测模型。 4.根据权利要求3所述的开户管控方法， 其特征在于， 所述根据所述客户基础信息、 所 述客户外部信息、 所述 客户风险信息和所述 客户资产信息， 提取客户特 征的步骤 包括： 对所述客户基础信息、 所述客户外部信息、 所述客户风险信息和所述客户资产信息进 行信息结构化处 理， 得到结构化数据； 对所述结构化数据进行缺失值 填充或删除， 并剔除异常值， 得到清洗数据； 通过卡方分箱法对所述清洗数据中的连续型变量进行分箱， 得到 离散化数据； 基于所述离 散化数据进行 特征选择计算， 得到客户特 征。 5.根据权利要求3所述的开户管控方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 在所述IV值大于预设阈值时， 获取成因变量； 所述成因变量为致使所述IV值大于所述 预设阈值的所述入 模变量； 根据所述成因变量创建特定风险等级； 所述特定风险等级为所述开户风险等级中的一 种。 6.一种开户管控 装置， 其特 征在于， 所述 开户管控 装置包括： 获取单元， 用于获取客户的用户信息； 输入单元， 用于将所述用户信息 输入至开户风险预测模型中， 得到开户风险等级； 匹配单元， 用于匹配与所述 开户风险等级相对应的预测支付 额度； 开户单元， 用于根据所述预测支付 额度为所述 客户进行开户。 7.根据权利要求6所述的开户管控 装置， 其特 征在于， 所述匹配单 元包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115063229 A 2匹配子单 元， 用于匹配与所述 开户等级相对应的存量 客户交易信息； 分析子单元， 用于根据 所述存量客户交易信 息进行分析预测， 得到预测支付额度； 所述 预测支付 额度为年支付额度或日支付 额度。 8.根据权利要求6所述的开户管控装置， 其特征在于， 所述获取单元， 还用于获取开户 客户信息； 所述 开户客户信息包括 正常客户信息和异常客户信息； 该开户管控 装置还包括： 提取单元， 用于在所述开户客户信 息中提取客户基础信 息、 客户外部信息、 客户风险信 息和客户资产信息； 以及根据所述客户基础信息、 所述客户外部信息、 所述客户风险信息和 所述客户资产信息， 提取客户特 征； 划分单元， 用于将所述 客户特征划分为训练集和 测试集； 筛选单元， 用于根据所述训练集建立逻辑回归模型， 并按照IV值从高到低对入模变量 进行筛选和剔除， 得到初始风险预测模型； 验证单元， 用于在所述初始训练模型通过预设风控模型评估时， 通过测试集对所述初 始训练模型进行验证， 并确定通过验证的初始风险预测模型为 开户风险预测模型。 9.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括存储器以及处理器， 所述存储器用于 存储计算机程序， 所述处理器运行所述计算机程序以使 所述电子 设备执行权利要求 1至5中 任一项所述的开户管控方法。 10.一种可读存储介质， 其特征在于， 所述可读存储介质中存储有计算机程序指令， 所 述计算机程序指 令被一处理器读取并运行时， 执行权利要求 1至5任一项 所述的开户管控方 法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115063229 A 3