【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信息处理，具体涉及企业客户身份识别的确定方法及装置。
技术介绍
1、企业金融机构贷款是指金融机构向企业提供的资金借贷服务。企业在经营过程中可能需要额外的资金用于扩大生产、投资设备、补充流动资金或其他经营需求。为满足这些资金需求，企业可以向金融机构申请贷款。
2、在常规金融机构贷款交易中，准确识别客户身份对于企业来说至关重要。这不仅有助于保障企业资金安全，还有助于提高客户关系管理和服务质量。现有的客户身份识别方法主要基于客户提供的身份证明文件或手动验证客户信息，这种方法在处理大量客户时效率低下，且容易出现误差。因此，开发一种能够自动、准确识别客户身份的方法、装置及计算机程序产品，对于助贷企业来说具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供企业客户身份识别的确定方法及装置，能够自动、准确识别客户身份，提高工作效率和准确性，以解决上述
技术介绍
中提出因缺乏有效的企业客户身份信息识别机制而导致的企业客户身份识别准确率低下的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、企业客户身份识别的确定方法，包括如下步骤：
4、s1、通过数据采集模块收集客户的各种基本信息数据，基本信息数据包括姓名、性别、年龄、地址、电话号码和电子邮件地址；
5、s2、通过数据预处理模块对收集到的各种基本信息数据进行清洗和整理，去除无效和错误数据；
6、s3、通过特征提取模块从预处理后的数据中提取客户特征；
7、s4、通过模型训练模块利用提取的客户特征训练一个机器学习模型；
8、s5、客户身份识别模块将待识别的客户数据输入到机器学习模型中进行客户身份识别，再通过机器学习模型输出客户的身份信息；
9、s6、当机器学习模型输出的身份信息与客户提供的身份证明文件不符时，异常检测模块进行异常检测，并向相关人员发送警报。
10、优选的，所述数据采集模块在对客户的基本信息数据收集前，先明确采集信息的目的，并将采集目的告知客户，确保客户知道提供信息的用途，再设计简单明了的数据收集表单，只要求必要的信息，并清晰说明每项信息的用途和保护措施，向客户提供使用条款和隐私政策，并获得客户同意，使用加密方式将客户提供的信息保存，以及明确告知客户信息保存的期限。
11、优选的，所述数据预处理模块在对数据清洗和整理时，先审查收集到的数据，检查是否存在明显的错误、缺失或不一致，再检测和删除重复的数据记录，避免同一个人或实体的多次重复输入，对于存在缺失值的字段，根据上下文和相关数据进行填充，然后再统一数据的格式，再通过验证算法或规则，判断数据是否符合预定的逻辑或规范，然后检测和处理异常值，再将数据转化为一致的单位或标准，最后对整理后的数据进行进一步验证和交叉检查，确保数据的一致性和准确性。
12、优选的，所述特征提取模块在对客户特征提取时，根据业务需求和数据的可用性，选择与客户相关的特征，再根据特征的类型，进行独热编码或标准化处理，在现有特征的基础上，构建新的特征，以更好地反映客户的特征，将多个特征组合成新的特征进行训练，将数据集划分为训练集和测试集，确保模型在未见过的数据上进行验证。
13、优选的，所述模型训练模块在训练机器学习模型时，若测试集和训练集数据进行归一化处理，再根据问题类型和数据的特点，选择适合的机器学习算法，机器学习算法包括针对分类问题的逻辑回归、支持向量机和决策树以及对于回归问题的线性回归、随机森林和梯度提升树，使用训练集对选定的机器学习算法进行训练，在训练过程中，模型将学习特征与目标变量之间的关系，使用验证集评估训练好的模型的性能，根据具体的问题，选择不同的评估指标，根据模型的表现进行超参数的调节和模型的优化，在完成模型评估和调优后，使用全部的训练数据对模型进行最终的拟合。
14、优选的，所述客户身份识别模块在进行客户身份识别时，将待识别的客户数据与训练模型时使用的数据转换为具有相同的特征和格式，然后从待识别的客户数据中提取待识别特征，使提取的待识别特征与模型训练时使用的客户特征一致，根据需要将提取的待识别特征进行转换或降维，将转换后的待识别特征输入机器学习模型，获取客户身份的预测结果，根据具体的问题，选择适当的机器学习算法进行预测，最后根据机器学习模型的预测结果，输出客户的身份信息。
15、优选的，所述异常检测模块包括负责接收和预处理模型输出的身份信息数据以及客户提供的身份证明文件数据的数据接入和预处理单元、根据定义的异常规则，从接入的数据中提取关键特征，并进行比对操作以判断是否存在异常的特征提取和比对单元、负责定义和执行异常规则，用于判断身份信息是否异常的异常规则引擎单元、在身份信息异常被检测到时，触发警报通知的警报触发器以及记录异常检测模块的运行日志以及异常事件的详细信息的日志记录和审查单元。
16、基于以上叙述的企业客户身份识别的确定方法，本专利技术还提供一种企业客户身份识别的确定装置，包括用于收集客户的各种基本信息数据的数据采集模块、用于对收集到的各种基本信息数据进行清洗和整理，去除无效和错误数据的数据预处理模块、用于从预处理后的数据中提取客户特征的特征提取模块、用于利用提取的客户特征训练一个机器学习模型的模型训练模块、用于将待识别的客户数据输入到机器学习模型中进行客户身份识别，再通过机器学习模型输出客户的身份信息的客户身份识别模块以及用于异常检测并向相关人员发送警报的异常检测模块。
17、基于以上叙述的企业客户身份识别的确定方法，本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括用于运行上述企业客户身份识别的确定方法的程序代码。
18、本专利技术提出的企业客户身份识别的确定方法及装置，与现有技术相比，具有以下优点：
19、本专利技术通过数据采集模块收集客户的各种数据。然后，通过数据预处理模块对收集到的数据进行清洗和整理。接着，通过特征提取模块从预处理后的数据中提取客户特征。再然后，通过模型训练模块使用提取的特征训练一个机器学习模型。最后，通过客户身份识别模块将待识别的客户数据输入到模型中，模型输出客户的身份信息，如果模型输出的身份信息与客户提供的身份证明文件不符，通过异常检测模块进行异常检测，并向相关人员发送警报，能够自动、准确识别客户身份，提高工作效率和准确性，也能够及时发现异常情况，保障企业资金安全，还能够提高客户关系管理和服务质量，增强客户满意度，具有高度的可扩展性和可维护性，能够适应不断变化的市场需求。
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1.企业客户身份识别的确定方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的企业客户身份识别的确定方法，其特征在于：所述数据采集模块在对客户的基本信息数据收集前，先明确采集信息的目的，并将采集目的告知客户，确保客户知道提供信息的用途，再设计简单明了的数据收集表单，只要求必要的信息，并清晰说明每项信息的用途和保护措施，向客户提供使用条款和隐私政策，并获得客户同意，使用加密方式将客户提供的信息保存，以及明确告知客户信息保存的期限。
3.根据权利要求2所述的企业客户身份识别的确定方法，其特征在于：所述数据预处理模块在对数据清洗和整理时，先审查收集到的数据，检查是否存在明显的错误、缺失或不一致，再检测和删除重复的数据记录，避免同一个人或实体的多次重复输入，对于存在缺失值的字段，根据上下文和相关数据进行填充，然后再统一数据的格式，再通过验证算法或规则，判断数据是否符合预定的逻辑或规范，然后检测和处理异常值，再将数据转化为一致的单位或标准，最后对整理后的数据进行进一步验证和交叉检查，确保数据的一致性和准确性。
4.根据权利要求3所述的企业客户身份识
5.根据权利要求4所述的企业客户身份识别的确定方法，其特征在于：所述模型训练模块在训练机器学习模型时，若测试集和训练集数据进行归一化处理，再根据问题类型和数据的特点，选择适合的机器学习算法，机器学习算法包括针对分类问题的逻辑回归、支持向量机和决策树以及对于回归问题的线性回归、随机森林和梯度提升树，使用训练集对选定的机器学习算法进行训练，在训练过程中，模型将学习特征与目标变量之间的关系，使用验证集评估训练好的模型的性能，根据具体的问题，选择不同的评估指标，根据模型的表现进行超参数的调节和模型的优化，在完成模型评估和调优后，使用全部的训练数据对模型进行最终的拟合。
6.根据权利要求5所述的企业客户身份识别的确定方法，其特征在于：所述客户身份识别模块在进行客户身份识别时，将待识别的客户数据与训练模型时使用的数据转换为具有相同的特征和格式，然后从待识别的客户数据中提取待识别特征，使提取的待识别特征与模型训练时使用的客户特征一致，根据需要将提取的待识别特征进行转换或降维，将转换后的待识别特征输入机器学习模型，获取客户身份的预测结果，根据具体的问题，选择适当的机器学习算法进行预测，最后根据机器学习模型的预测结果，输出客户的身份信息。
7.根据权利要求6所述的企业客户身份识别的确定方法，其特征在于：所述异常检测模块包括负责接收和预处理模型输出的身份信息数据以及客户提供的身份证明文件数据的数据接入和预处理单元、根据定义的异常规则，从接入的数据中提取关键特征，并进行比对操作以判断是否存在异常的特征提取和比对单元、负责定义和执行异常规则，用于判断身份信息是否异常的异常规则引擎单元、在身份信息异常被检测到时，触发警报通知的警报触发器以及记录异常检测模块的运行日志以及异常事件的详细信息的日志记录和审查单元。
8.一种企业客户身份识别的确定装置，基于权利要求1-7任意一项所述的企业客户身份识别的确定方法，其特征在于：包括用于收集客户的各种基本信息数据的数据采集模块、用于对收集到的各种基本信息数据进行清洗和整理，去除无效和错误数据的数据预处理模块、用于从预处理后的数据中提取客户特征的特征提取模块、用于利用提取的客户特征训练一个机器学习模型的模型训练模块、用于将待识别的客户数据输入到机器学习模型中进行客户身份识别，再通过机器学习模型输出客户的身份信息的客户身份识别模块以及用于异常检测并向相关人员发送警报的异常检测模块。
9.一种计算机程序产品，其特征在于：包括用于运行权利要求1-7任意一项所述的企业客户身份识别的确定方法的程序代码。
...【技术特征摘要】
1.企业客户身份识别的确定方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的企业客户身份识别的确定方法，其特征在于：所述数据采集模块在对客户的基本信息数据收集前，先明确采集信息的目的，并将采集目的告知客户，确保客户知道提供信息的用途，再设计简单明了的数据收集表单，只要求必要的信息，并清晰说明每项信息的用途和保护措施，向客户提供使用条款和隐私政策，并获得客户同意，使用加密方式将客户提供的信息保存，以及明确告知客户信息保存的期限。
3.根据权利要求2所述的企业客户身份识别的确定方法，其特征在于：所述数据预处理模块在对数据清洗和整理时，先审查收集到的数据，检查是否存在明显的错误、缺失或不一致，再检测和删除重复的数据记录，避免同一个人或实体的多次重复输入，对于存在缺失值的字段，根据上下文和相关数据进行填充，然后再统一数据的格式，再通过验证算法或规则，判断数据是否符合预定的逻辑或规范，然后检测和处理异常值，再将数据转化为一致的单位或标准，最后对整理后的数据进行进一步验证和交叉检查，确保数据的一致性和准确性。
4.根据权利要求3所述的企业客户身份识别的确定方法，其特征在于：所述特征提取模块在对客户特征提取时，根据业务需求和数据的可用性，选择与客户相关的特征，再根据特征的类型，进行独热编码或标准化处理，在现有特征的基础上，构建新的特征，以更好地反映客户的特征，将多个特征组合成新的特征进行训练，将数据集划分为训练集和测试集，确保模型在未见过的数据上进行验证。
5.根据权利要求4所述的企业客户身份识别的确定方法，其特征在于：所述模型训练模块在训练机器学习模型时，若测试集和训练集数据进行归一化处理，再根据问题类型和数据的特点，选择适合的机器学习算法，机器学习算法包括针对分类问题的逻辑回归、支持向量机和决策树以及对于回归问题的线性回归、随机森林和梯度提升树，使用训练集对选定的机器学习算法进行训练，在训练过程中，模型将学习特征与目标变量之间的关系，使用验证集评估训练好的模型的性能，根据具体的问...
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