(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 202211116416.0 (22)申请日 2022.09.14 (71)申请人 山东银瑞信息科技有限公司 地址 250000 山东省济南市工业 南路55号 未来城13号楼710 (72)发明人 孙卫华　孙霆　尚科　 (74)专利代理 机构 济南皞通专利代理事务所 (普通合伙) 37369 专利代理师 黄胜利 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于大数据的贷款产品与客户匹配度 评分方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于大数据的贷款产品 与客户匹配度评分方法， 涉及大数据分析技术领 域， 本发明中首先建立神经网络匹配模块， 将客 户信息以及贷款信息作为初始值输入神经网络 匹配模型中， 进行智能匹配得到匹配度结果， 首 先将客户 信息数据库中的客户信息以及贷款产 品信息数据库中的产品信息输入到神经网络匹 配模块， 神经网络匹配模块建立基于特征的 LightGBM的匹配模型， 通过调整 LightGBM算 法中 的相关参数， 然后利用数客户信息数据库中的客 户信息以及贷款产品信息数据库进行了训练以 及验证， 得到最优超参数； 其次， 根据新输入客户 信息与贷款产品信息进行匹配， 得到第匹配度结 果。 本发明为一种基于大数据的贷款产品与客户 匹配度评分方法， 使用效果 好。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 115423612 A 2022.12.02 CN 115423612 A 1.一种基于大 数据的贷款产品与客户匹配度评分方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： S1： 设立客户信息数据库， 在客户信息数据库中录入大量 客户自身的贷款需求信息； S2： 设立贷款产品信息数据库， 在贷款信息数据库中录入若干贷款产品信息； S3： 建立神经网络匹配模块， 将客户信息以及贷款信息作为初始值输入神经网络匹配 模型中， 进行智能匹配得到匹配度结果， 具体包括以下步骤： S301： 将客户信息数据库中的客户信息以及贷款产品信息数据库中的产品信息输入到 神经网络匹配模块， 神经网络匹配模块建立基于特征的LightGBM的匹配模型， 通过调整 LightGBM算法中的相关参数， 以分配各个数据特征和因素的权重大小， 然后利用数客户信 息数据库中的客户信息以及贷款产品信息数据库进行了训练以及验证， 得到最优 超参数； S302： 基于特征的LightGBM 的匹配模型经过海量数据训练以及验证的深度学习后， 根 据最优超参数以及根据新输入客户信息， 进行与贷款产品信息进行匹配， 得到第匹配度结 果； S4： 将匹配度结果进行等级评分， 设定评分阈值， 若匹配度 结果大于评分阈值则将匹配 结果发送至客户端， 反 之重复步骤S3 。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的贷款产品与客户匹配度评分方法， 其特征 在于： 所述客户信息数据库中包含以往客户信息和匹配表， 匹配表包含以往客户信息与其 选择的贷款产品信息对应的关系表， 客户信息数据库还用于 录入新的客户信息数据。 3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的贷款产品与客户匹配度评分方法， 其特征 在于： 所述贷款产品信息数据库包含对应银行 的全部贷款产品信息数据内容， 所述贷款产 品信息数据库中建立管理员权限， 管理员权限验证成功后对贷款产品信息数据库内的内容 进行增删改查。 4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的贷款产品与客户匹配度评分方法， 其特征 在于： 所述神经网络匹配模型中设置有 大量的、 简单地处理单元， 该 处理单元作为神经元广 泛地互相连接而形成的复杂网络系统， 然后通过非线性动力学习， 对 数据今夕并行、 分布式 存储和处理， 最后对数据今夕自组织、 自适应和自学。 5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的贷款产品与客户匹配度评分方法， 其特征 在于： 所述评 分阈值， 根据以往客户的满意度设定评 分阈值， 且不同银行建立的评 分方式不 同， 所对应的评分阈值 不同， 步骤S4中将匹配度结果大于 评分阈值的设定为良好。 6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的贷款产品与客户匹配度评分方法， 其特征 在于： 所述步骤S4中客户端获取匹配度结果， 根据匹配度结果决定是否选择匹配度结果中 匹配出的贷款产品。 7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的贷款产品与客户匹配度评分方法， 其特征 在于： 步骤S302中输出的匹配度结果包含一个贷款产品信息， 以及该贷款产品信息与新输 入客户信息的匹配度。 8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的贷款产品与客户匹配度评分方法， 其特征 在于： 所述客户信息数据库中的每一条客户信息包含客户年龄身份信息、 客户收入信息、 客 户资产信息以及客户征信度信息， 所述贷款产品信息数据库中的贷款产品信息包含贷款产 品年利率， 贷款产品年限， 贷款产品申报要求。 9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的贷款产品与客户匹配度评分方法， 其特征权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115423612 A 2在于： 所述客户信息数据库以及所述贷款产品信息数据库均建立数据库安全防火墙， 并通 过数据库误用检测实时保护客户信息数据库以及贷款产品信息数据库安全。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115423612 A 3