本发明涉及金融服务，特别是一种根据客户风险的金融服务匹配方法及其系统。
背景技术：
1、随着技术的发展，银行等金融机构的风控经历了从传统模式到智能风控，再到数字化风控的进化过程，这不仅能在更广泛的角度为客户提供服务，亦降低了银行等金融机构自身可能面临的风险。然而，现有的银行等金融机构在向客户发放贷款时，大多是在贷款签约前查询客户的财务状况、教育背景、消费支出和工作单位等相关信息，以根据获得的信息决定是否批准贷款，但是，在贷款批准发放后，若不对客户持续进行跟进了解，则会使得银行等金融机构在贷后因缺乏对客户的资金使用和消费状况的了解而导致损失，致使银行等金融机构后续可能面临贷款无法收回的情况，使得银行等金融机构的坏账率攀升，这会对银行等金融机构造成资金损失，同时，也不利于对已向外发放的贷款进行管控。
技术实现思路
1、鉴于上述现有的金融服务中存在的问题，提出了本发明。
2、因此，本发明其中的一个目的是提供一种根据客户风险的金融服务匹配方法及其系统，其通过在贷款发放后持续对客户的资金使用和消费情况进行跟进了解，可以及时的判断当前金融服务客户的当前风险值，根据当前风险值匹配关联对应的金融服务方案，进而可实现金融服务客户的风控以及金融服务效果，提高了实时安全性和适应性，能够给金融服务客户以及金融机构带来长期的良好的稳定效果。
3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
4、一方面，本发明提供一种根据客户风险的金融服务匹配方法，包括以下步骤：
5、步骤s1：预设审核指标，并基于大数据构建风控数据池，且所述风控数据池接入央行征信系统，获取并接受金融服务的客户的风控查询服务，并将申请金融服务的客户的财务状况、消费、网络足迹和教育背景与风控数据池内的数据进行比对审核，当对客户的信息资料核验完毕且认为其属于正面时，则系统判定该客户通过审核，反之，系统判定拒绝；
6、步骤s2：获取客户过往的交易记录和在其它金融服务机构的历史借贷记录以及审批结果，并对获取的数据进行预处理。
7、步骤s3：对数据预处理后，通过相关性分析或信息增益、或卡方检验的方式进行特征选择，获取特征数据，并构建属于该客户的数据模型，并通过fp-growth算法挖掘数据中的潜在关联关系，同时，通过分别设置支持度和置信度的阈值，选出具有高支持度和置信度的关联规则；
8、步骤s4：根据客户的个人特征和关联规则，筛选出与其匹配的贷款产品，并评估客户的风险承受能力，生成相应的风险评估结果；
9、步骤s5：将风险评估结果上传所述风控数据池，并将风险评估结果与其他客户的风险评估结果进行比对分析，获取风险评估结果中的特征数据，并以此特征数据构建数据库，同时，将所述数据库内的特征数据划分为良好特征数据和负面特征数据，当客户的特征数据为良好特征数据时，则系统判定其具备风险承受能力，当客户的特征数据为负面特征数据时，则系统判定其不具备风险承受能力；
10、步骤s6：获取客户对于资金的使用规划，并结合其消费习惯和网络足迹对其资金的使用情况进行追踪记录，同时，金融服务机构根据客户的收入和还款期限的剩余时间预设资金使用安全阈值，当客户对借贷资金的使用情况超出预设的安全阈值时，则系统判定该客户存有风险。
11、作为本发明的一种优选方案，其中：于所述步骤s2中，对数据的预处理包括对数据进行清洗、去除缺失值和异常值，同时，于所述步骤s1中，进一步按月获取客户自身和其家庭的支出情况，并以此综合构建客户的月支出模型，同时，根据客户的借贷金额、还款计划和消费支出情况，于所述月支出模型内预设月消费浮动值，当客户的月支出超出预设的月消费浮动值时，则系统发出预警。
12、作为本发明的一种优选方案，其中：将所述月消费浮动值划分为大额月消费浮动值k1和小额月消费浮动值k2，并以最近两到五个月客户自身和其家庭每月支出金额的平均值为基础，计算出客户当月剩余时间内可能超出所述大额月消费浮动值k1和所述小额月消费浮动值k2的概率，根据下列公式计算得出：
13、
14、式中，c2表示金融服务机构的查询向量，以及该次查询时接近所述大额月消费浮动值k1和/或所述小额月消费浮动值k2的剩余金额，x表示对客户后续支出的预测量，n+1表示接近所述大额月消费浮动值k1和/或所述小额月消费浮动值k2的剩余金额时的平均向量，2a表示当月剩余天数中，在不超出所述大额月消费浮动值k1和所述小额月消费浮动值k2的情况下，平均每天所能支出的金额数；
15、其中，在所剩余的天数中，客户每天支出的金额数若超出平均值，则系统发出预警，反之，则不预警。
16、作为本发明的一种优选方案，其中：于所述步骤s3中，高支持度和置信度的关联规则通过下列公式获得：
17、
18、式中，θt表示金融机构服务每月获取的关于客户消费次数最多的前十个交易对象及交易总金额，通过总金额进一步计算出每个交易对象所消费的平均金额，θt+1表示金融服务机构对客户下一个月的消费所做出的预测，所述预测包括消费对象、金额和时间节点，η表示客户每月所消费的对象和金额的关联性，e表示在最近连续的六个月中，金融服务机构所获取的关于客户对某个对象的最大消费额，g2表示金融服务机构在最近连续的六个月内所获取的最大消费金额之间的差额，∈表示金融服务机构在最近连续的六个月内所获取的最大消费金额之间的差额的平均值。
19、作为本发明的一种优选方案，其中：获取客户每月的固定消费对象以及消费时间和消费金额，并根据消费金额为基础，计算出该金额对比每月还款金额的权重，同时，计算出每个固定消费对象平均所消费的金额，并将该金额进行汇总，形成消费数据库，同时，将所述消费数据库上传至所述风控数据池中。
20、作为本发明的一种优选方案，其中：在约定的总还款期内，获取客户在该时期内所能赚取的总收入，并根据贷款金额预设所需赚取的总收入，当客户实际所能赚取的总收入低于预设所需赚取的总收入时，则系统判定客户不具备风险承受能力。
21、作为本发明的一种优选方案，其中：基于所述大额月消费浮动值k1预设每月所能消费的大额支出笔数，并追踪客户关于其所有大额支出交易的去向，同时，将已给予客户的贷款产品预设禁止大额消费交易的对象，并进行核查，若客户未遵守规定，则系统发出预警。
22、作为本发明的一种优选方案，其中：获取客户过往一至三年于其它金融服务机构申请的贷款产品的相关限制，所述相关限制包括对大额消费交易对象的限制和对客户预设的每月所能消费的大额支出笔数，并核查客户过往的遵守记录，当核查到客户有违反规定的记录时，则系统判定客户为风险客户，反之，系统判定其为守约客户。
23、作为本发明的一种优选方案，其中：将客户的大额交易对象划分为α1、α2和α3，并分别获取其类别属性，同时，金融服务机构预设负面交易对象。
24、一方面，本发明提供一种根据客户风险的金融服务匹配系统，包括：
25、金融信息获取模块，用于获取包括客户申请贷款服务的目的和客户的家庭组成状况，以及客户的工作年限、所处行业、财务状况、兴趣爱好和客户的账户信息，还包括用于获取客户过往两至三年于其它金融服务机构的借贷笔数，所述记录包括贷款时间和金额，以及贷款用途；
26、金融信息审核模块，用于获取两至三年内其它金融服务机构对客户的贷款审批结果，以及获取客户与金融服务机构所约定的还款期数以及客户的守约情况，还包括获取其它金融服务机构对客户的审批时长、审批资料和限制条款，所述限制条款包括对借贷资金的用途限制；
27、金融信息管理模块，用于根据贷款产品的规定要求而获取客户的账户消费支出金额和交易对象，同时，还包括用于获取客户的账户资金存入状况，所述资金存入状况包括客户在得到贷款资金后是否有其它金融服务机构的借贷资金存入客户账户；
28、融合分析模块，用于获取在贷款产品期限内客户的资金使用倾向，所述使用倾向包括客户的经常性消费时间和大额交易对象与金额，以及每月的平均消费支出金额，并以此生成数据库，同时，对所述数据库内的数据进行更新，并上传至所述风控数据池；
29、合约期信息查询模块，用于在与客户的借贷合约期内不定时的向公安部门查询客户是否有违法犯罪记录，当于合约期内查询到客户存在违法犯罪时，则系统发出预警。
30、本发明的有益效果：本发明通过在贷款发放后，根据客户的消费习惯和网络足迹，持续获取客户的资金使用和消费情况，并通过银行等金融机构根据客户自身和其家庭的支出情况而预设的月消费浮动值，以及通过对客户大额消费交易的追踪，可以及时的判断客户的资金使用和消费是否处于合理健康状态，若了解到客户的消费和资金使用情况超出银行等金融机构预设的范围时，则可使银行等金融机构提前预判客户在日后可能难以如期归还贷款，以利于银行等金融机构采取行动措施，以保护自身利益；同时，还能在贷后持续的于公安机关处获取客户是否存在违法犯罪，进一步提高了银行等金融机构对客户和资金的了解掌握，在此情况下，改善了银行等金融机构的坏账率，提高了银行等金融机构对风险的预见能力，确保了银行等金融机构对资金管控的有效性。
1.一种根据客户风险的金融服务匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种根据客户风险的金融服务匹配方法，其特征在于，于所述步骤s2中，对数据的预处理包括对数据进行清洗、去除缺失值和异常值，同时，于所述步骤s1中，进一步按月获取客户自身和其家庭的支出情况，并以此综合构建客户的月支出模型，同时，根据客户的借贷金额、还款计划和消费支出情况，于所述月支出模型内预设月消费浮动值，当客户的月支出超出预设的月消费浮动值时，则系统发出预警。
3.如权利要求2所述的一种根据客户风险的金融服务匹配方法，其特征在于，将所述月消费浮动值划分为大额月消费浮动值k1和小额月消费浮动值k2，并以最近两到五个月客户自身和其家庭每月支出金额的平均值为基础，计算出客户当月剩余时间内可能超出所述大额月消费浮动值k1和所述小额月消费浮动值k2的概率，根据下列公式计算得出：
4.如权利要求1所述的一种根据客户风险的金融服务匹配方法，其特征在于，于所述步骤s3中，高支持度和置信度的关联规则通过下列公式获得：
5.如权利要求1所述的一种根据客户风险的金融服务匹配方法，其特征在于，获取客户每月的固定消费对象以及消费时间和消费金额，并根据消费金额为基础，计算出该金额对比每月还款金额的权重，同时，计算出每个固定消费对象平均所消费的金额，并将该金额进行汇总，形成消费数据库，同时，将所述消费数据库上传至所述风控数据池中。
6.如权利要求1所述的一种根据客户风险的金融服务匹配方法，其特征在于，在约定的总还款期内，获取客户在该时期内所能赚取的总收入，并根据贷款金额预设所需赚取的总收入，当客户实际所能赚取的总收入低于预设所需赚取的总收入时，则系统判定客户不具备风险承受能力。
7.如权利要求3所述的一种根据客户风险的金融服务匹配方法，其特征在于，基于所述大额月消费浮动值k1预设每月所能消费的大额支出笔数，并追踪客户关于其所有大额支出交易的去向，同时，将已给予客户的贷款产品预设禁止大额消费交易的对象，并进行核查，若客户未遵守规定，则系统发出预警。
8.如权利要求6所述的一种根据客户风险的金融服务匹配方法，其特征在于，获取客户过往一至三年于其它金融服务机构申请的贷款产品的相关限制，所述相关限制包括对大额消费交易对象的限制和对客户预设的每月所能消费的大额支出笔数，并核查客户过往的遵守记录，当核查到客户有违反规定的记录时，则系统判定客户为风险客户，反之，系统判定其为守约客户。
9.如权利要求1所述的一种根据客户风险的金融服务匹配方法，其特征在于，将客户的大额交易对象划分为α1、α2和α3，并分别获取其类别属性，同时，金融服务机构预设负面交易对象。
10.如权利要求1所述的一种根据客户风险的金融服务匹配系统，其特征在于，包括：
