本申請涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種確定用戶風(fēng)險等級的方法及裝置、計算機設(shè)備。

背景技術(shù)：

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，很多業(yè)務(wù)都可以通過互聯(lián)網(wǎng)平臺來實現(xiàn)。在一些業(yè)務(wù)的運營過程中，平臺需要對用戶的風(fēng)險水平進(jìn)行評估，并利用評估出的各個用戶的風(fēng)險水平來支撐業(yè)務(wù)的運營。例如，在互聯(lián)網(wǎng)投資理財場景下，平臺給用戶推薦的理財產(chǎn)品應(yīng)該符合用戶的風(fēng)險水平。

目前，互聯(lián)網(wǎng)平臺普遍采用問卷調(diào)查方式讓用戶填寫與風(fēng)險水平評估相關(guān)的內(nèi)容，以確定出用戶的風(fēng)險水平指數(shù)，但是，問卷調(diào)查方式效率較低，且并不能保證用戶填寫的內(nèi)容與其自身實際情況相符，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確地確定出每一用戶的風(fēng)險水平。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本申請?zhí)峁┮环N確定用戶風(fēng)險等級的方法及裝置、計算機設(shè)備。

為實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┑募夹g(shù)方案如下：

根據(jù)本申請的第一方面，提出了一種確定用戶風(fēng)險等級的方法，包括：

獲取用戶的第一用戶數(shù)據(jù)和第二用戶數(shù)據(jù)，所述第一用戶數(shù)據(jù)反映至少一種與用戶的風(fēng)險承受能力相關(guān)的用戶屬性，所述第二用戶數(shù)據(jù)為所述用戶在涉及風(fēng)險的業(yè)務(wù)中產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述第一用戶數(shù)據(jù)，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)；

根據(jù)所述第二用戶數(shù)據(jù)，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險偏好程度的第二指數(shù)；

根據(jù)所述第一指數(shù)和所述第二指數(shù)，確定所述用戶的用戶風(fēng)險等級。

根據(jù)本申請的第二方面，提出了一種確定用戶風(fēng)險等級的方法，包括：

獲取用戶的用于反映至少一種用戶屬性的用戶數(shù)據(jù)，所述用戶屬性與用戶的風(fēng)險承受能力相關(guān)；

根據(jù)所述用戶數(shù)據(jù)，確定所述用戶在多個用戶屬性中每個用戶屬性下的屬性特征；

根據(jù)所述屬性特征，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)；

根據(jù)所述第一指數(shù)，確定所述用戶的用戶風(fēng)險等級。

根據(jù)本申請的第三方面，提出了一種確定用戶風(fēng)險等級的裝置，包括：

第一獲取單元，獲取用戶的第一用戶數(shù)據(jù)和第二用戶數(shù)據(jù)，所述第一用戶數(shù)據(jù)反映至少一種與用戶的風(fēng)險承受能力相關(guān)的用戶屬性，所述第二用戶數(shù)據(jù)為所述用戶在涉及風(fēng)險的業(yè)務(wù)中產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)；

第一確定單元，根據(jù)所述第一用戶數(shù)據(jù)，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)；

第二確定單元，根據(jù)所述第二用戶數(shù)據(jù)，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險偏好程度的第二指數(shù)；

風(fēng)險等級確定單元，根據(jù)所述第一指數(shù)和所述第二指數(shù)，確定所述用戶的用戶風(fēng)險等級。

根據(jù)本申請的第四方面，提出了一種計算機設(shè)備，包括：

處理器；

用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

所述處理器被配置為：

獲取用戶的第一用戶數(shù)據(jù)和第二用戶數(shù)據(jù)，所述第一用戶數(shù)據(jù)反映至少一種與用戶的風(fēng)險承受能力相關(guān)的用戶屬性，所述第二用戶數(shù)據(jù)為所述用戶在涉及風(fēng)險的業(yè)務(wù)中產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述第一用戶數(shù)據(jù)，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)；

根據(jù)所述第二用戶數(shù)據(jù)，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險偏好程度的第二指數(shù)；

根據(jù)所述第一指數(shù)和所述第二指數(shù)，確定所述用戶的用戶風(fēng)險等級。

通過以上技術(shù)方案可以看出，上述過程通過獲取用戶數(shù)據(jù)，并根據(jù)獲取到的用戶數(shù)據(jù)來確定第一指數(shù)和/或第二指數(shù)，并根據(jù)第一指數(shù)和/或第二指數(shù)來確定用戶的風(fēng)險等級，最終得到的用戶風(fēng)險等級準(zhǔn)確性高，且效率高。

附圖說明

圖1為根據(jù)一示例性實施例示出的一種確定用戶風(fēng)險等級的方法的流程；

圖2為根據(jù)一示例性實施例示出的一種訓(xùn)練機器分類模型的過程；

圖3為根據(jù)一示例性實施例示出的一種確定與用戶的風(fēng)險偏好程度有相關(guān)性的設(shè)定變量的過程；

圖4為根據(jù)一示例性實施例示出的一種系統(tǒng)架構(gòu)；

圖5為根據(jù)一示例性實施例示出的一種電子設(shè)備的硬件結(jié)構(gòu)。

具體實施方式

本申請旨在尋找一種能快速、準(zhǔn)確地衡量用戶對可能面臨的各類風(fēng)險的接受程度或偏好程度的方法，該方法可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)來實現(xiàn)。以用戶在投資理財過程中所面臨的投資風(fēng)險為例，可通過兩個主要方面來評估用戶在投資理財時的用戶風(fēng)險水平：其一，用戶主觀上對風(fēng)險的偏好，即用戶在心理上對投資風(fēng)險、波動性、投資可能造成的損失等是否偏好或厭惡，以及偏好或厭惡的程度；其二，用戶客觀的風(fēng)險承受能力，即衡量投資風(fēng)險、投資可能造成的損失等因素對用戶的實際生活、或用戶的生活目標(biāo)等產(chǎn)生的影響大小。其中，關(guān)于用戶主觀上對風(fēng)險的偏好，不同的用戶對風(fēng)險的偏好不盡相同，有的用戶偏向于購買高風(fēng)險、高回報的理財產(chǎn)品(如股票、基金等)，有的用戶則偏向于購買低風(fēng)險、低回報的理財產(chǎn)品(如余額寶等第三方活期資金理財產(chǎn)品)。為更好地服務(wù)于用戶，互聯(lián)網(wǎng)平臺需要對用戶主觀上對風(fēng)險的偏好程度進(jìn)行評估，以根據(jù)用戶的風(fēng)險偏好程度，向用戶推薦合適的金融產(chǎn)品，或評估銷售給用戶的金融產(chǎn)品是否適合該用戶等。

在相關(guān)技術(shù)中，可以通過填寫問卷的形式來獲得用戶風(fēng)險水平，問卷中的問題包括：家庭組成、收入情況、風(fēng)險偏好類型等。然而，問卷調(diào)查方式至少存在如下弊端中的一種或多種：

第一，無法獲得與實際情況盡可能一致的結(jié)果。主要因素包括：用戶在問卷上所填寫的內(nèi)容往往與用戶自身實際情況不符，存在主管上造假的可能性；或者，對于問卷上的部分問題，用戶不知如何回答，例如，詢問用戶能承受多少百分比的損失，這種問題用戶并不知道如何回答；等等。

第二，問卷的形式過于簡單，數(shù)據(jù)證明問卷調(diào)查的結(jié)果與用戶真正表現(xiàn)出來的行為差異巨大。總之，問卷調(diào)查的形式獲得的結(jié)果準(zhǔn)確性有待提高，為提高準(zhǔn)確性，本申請?zhí)岢鲆环N能夠更為準(zhǔn)確、高效地確定用戶風(fēng)險水平的方法，以下通過各種實施例來敘述這一技術(shù)方案。

圖1示出了一示例性實施例提供的一種確定用戶風(fēng)險等級的方法的流程。該方法可應(yīng)用于計算機設(shè)備(如提供投資理財業(yè)務(wù)的平臺服務(wù)器、云計算平臺等)。如圖1所示，在一實施例中，該方法包括下述步驟101～104，其中：

在步驟101中，獲取用戶的第一用戶數(shù)據(jù)和第二用戶數(shù)據(jù)，所述第一用戶數(shù)據(jù)反映至少一種與用戶的風(fēng)險承受能力相關(guān)的用戶屬性，所述第二用戶數(shù)據(jù)為所述用戶在涉及風(fēng)險的業(yè)務(wù)中產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)。

關(guān)于第一用戶數(shù)據(jù)，可以是用戶在使用各類app的過程中產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)。這類第一用戶數(shù)據(jù)所反映的用戶屬性可以包括但不限于：用戶的年齡，性別，家庭組成，所處的人生階段，收入情況，個人資產(chǎn)，家庭資產(chǎn)，貸款情況等。上述各類用戶屬性的屬性特征可以通過應(yīng)用內(nèi)容由用戶填寫的數(shù)據(jù)直接得到，也可以通過各類用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行計算而間接得到。后者例如，用戶的收入，可以通過銀行卡的流水情況來計算；用戶的資產(chǎn)情況，可以通過名下所擁有的房產(chǎn)情況以及其他資產(chǎn)情況來估算，等等。

所述業(yè)務(wù)可為通過互聯(lián)網(wǎng)形式來實現(xiàn)的各類為用戶提供服務(wù)的業(yè)務(wù)，如：自助繳費等生活服務(wù)類業(yè)務(wù)、投資理財?shù)冉鹑陬悩I(yè)務(wù)。一般地，可開發(fā)提供上述業(yè)務(wù)的應(yīng)用app，讓用戶通過app來參與這些業(yè)務(wù)，并且，可在同一個app上提供多種涉及風(fēng)險的業(yè)務(wù)。其中，這類業(yè)務(wù)通常涉及到風(fēng)險，包括如下情況：①用戶參與業(yè)務(wù)后可能面臨風(fēng)險，如：用戶參與投資理財業(yè)務(wù)后可能造成資金虧損。②與業(yè)務(wù)相關(guān)的特定事件存在風(fēng)險，如：用戶通過違章繳費業(yè)務(wù)進(jìn)行自動繳費，與該業(yè)務(wù)相關(guān)的事件為交通駕駛事件，而交通駕駛事件是存在風(fēng)險的；又比如，用戶通過醫(yī)療服務(wù)業(yè)務(wù)來預(yù)約體檢或預(yù)約看病等，體檢事件或看病事件也涉及到用戶在身體健康上所面臨的風(fēng)險；等等。

用戶在通過app針對上述涉及風(fēng)險的各類業(yè)務(wù)進(jìn)行操作的過程中，可以產(chǎn)生各類用戶數(shù)據(jù)。在一實施例中，用戶數(shù)據(jù)可以是與用戶的操作行為對應(yīng)的行為數(shù)據(jù)，以投資理財業(yè)務(wù)為例，用戶的操作行為包括但不限于：用戶在app上針對某類信息的搜索行為，用戶在app上針對某類信息的查看行為，用戶在app上針對某類信息的評論行為，以及用戶在app上針對某類金融產(chǎn)品的購買行為。其中，用戶的各種操作行為可以發(fā)生在投資的各個階段，如：投資行為發(fā)生之前、投資中以及結(jié)束投資行為之后。上述行為數(shù)據(jù)可包括但不限于：用戶查看的內(nèi)容，用戶的查看動作發(fā)生的時刻(起始時刻或終止時刻)，查看動作持續(xù)的時長等。在一實施例中，用戶數(shù)據(jù)也可以是與業(yè)務(wù)相關(guān)的其他事件所反映的數(shù)據(jù)。如，用戶的交通駕駛事件涉及的數(shù)據(jù)(包括違章次數(shù)，違章類型等)，用戶的體檢事件涉及的數(shù)據(jù)(包括體檢的時間，體檢的內(nèi)容等)。產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)可被存儲到數(shù)據(jù)庫中，以便在需要確定用戶的風(fēng)險偏好時能獲取到相關(guān)的用戶數(shù)據(jù)。

在上述步驟101完成之后，進(jìn)入步驟102以及步驟103。

在步驟102中，根據(jù)所述第一用戶數(shù)據(jù)，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)。

用戶的風(fēng)險承受能力主要受用戶所處的人生階段以及用戶的財富水平影響。在一實施例中，步驟102可具體通過如下過程來實現(xiàn)：

步驟1021：根據(jù)所述第一用戶數(shù)據(jù)，確定所述用戶在多個用戶屬性中每個用戶屬性下的屬性特征。

步驟1022：根據(jù)所述屬性特征，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)。

在一可選實施例中，在步驟1022中，可以將所述屬性特征輸入第一機器分類模型，并將所述第一機器分類模型的輸出確定為用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)。

其中，可以為每一種用戶屬性預(yù)先確定一個或多個區(qū)間，并為每個區(qū)間對應(yīng)一個屬性特征。例如，用戶屬性為個人資產(chǎn)，按照金額設(shè)定多個區(qū)間為：0～50萬rmb，50～200萬rmb，200～1000萬rmb等。其中，可定義0～50萬rmb對應(yīng)的屬性特征為“1”(代表財富水平低的人群)，可定義50～200萬rmb對應(yīng)的屬性特征為“2”(代表財富水平中等的人群)，可定義200～1000萬rmb對應(yīng)的屬性特征為“3”(代表財富水平高的人群)。以此類推，可以按照獲取到的第一用戶數(shù)據(jù)，分別確定各個用戶屬性下的屬性特征。

在一實施例中，所述第一指數(shù)可為所述用戶的風(fēng)險承受能力等級。例如，可在風(fēng)險承受能力這個維度，將用戶的風(fēng)險承受能力等級分為低、中低、中、中高、高五類。其中，財富水平低，且年紀(jì)大、生活壓力大的用戶可被分到“低”這一類；財富水平高，且年輕小、生活壓力小的用戶可被分到“高”這一類；其余三類為介于“低”和“高”之間的用戶。當(dāng)然，第一指數(shù)也可以是表征用戶的風(fēng)險承受能力的數(shù)值(可介于0～1之間)，其中該數(shù)值越大，表明用戶的風(fēng)險承受能力越高。

其中，上述第一機器分類模型可以通過機器學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練獲得。

在其他實施例中，也可以通過人為經(jīng)驗來確定與每種用戶屬性對應(yīng)的影響系數(shù)，并利用確定的各個影響系數(shù)進(jìn)行加權(quán)求和，來計算得到最終的第一指數(shù)。

在步驟103中，根據(jù)所述第二用戶數(shù)據(jù)，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險偏好程度的第二指數(shù)。

在一實施例中，步驟103可以通過如下過程來實現(xiàn)：

步驟1031：根據(jù)所述第二用戶數(shù)據(jù)確定所述用戶在多個設(shè)定變量中每個設(shè)定變量下的特征值，其中，所述設(shè)定變量中包括至少一個確定影響用戶的風(fēng)險偏好程度的設(shè)定變量。

實際上，涉及風(fēng)險的業(yè)務(wù)中所產(chǎn)生的第二用戶數(shù)據(jù)，并不是所有數(shù)據(jù)都能夠反映用戶的風(fēng)險偏好程度，即并不是所有數(shù)據(jù)都與用戶的風(fēng)險偏好程度存在關(guān)聯(lián)性。通常，只有部分第二用戶數(shù)據(jù)是實際與用戶的風(fēng)險偏好程度存在關(guān)聯(lián)性，這部分?jǐn)?shù)據(jù)是在確定用戶風(fēng)險偏好時需要獲取的目標(biāo)數(shù)據(jù)。例如，用戶的體檢事件可以反映出用戶在面臨健康風(fēng)險時的態(tài)度，按照常規(guī)理解，這可以反映出用戶對其他類型風(fēng)險的態(tài)度，則與體檢事件對應(yīng)的某些數(shù)據(jù)可能與用戶的風(fēng)險編好程度存在關(guān)聯(lián)性。

為此，可以設(shè)定好一個或多個能夠影響到用戶的風(fēng)險偏好程度的設(shè)定變量。以用戶的信息搜索行為為例，如果用戶在app內(nèi)搜索的內(nèi)容大多包含“股票”或“基金”等詞條，或搜索的金融產(chǎn)品的類型為“股票類”或“基金類”，則在一定程度上可以反映出該用戶偏好于高風(fēng)險(即用戶對投資風(fēng)險的偏好程度高)，反之，如果用戶經(jīng)常搜索的內(nèi)容是低風(fēng)險的金融產(chǎn)品，則可以反映出該用戶偏好于低風(fēng)險(即用戶對投資風(fēng)險的偏好程度低)。在該例子中，上述搜索行為對應(yīng)的設(shè)定變量便為：搜索內(nèi)容所屬的類型，相應(yīng)地，可以針對每一種內(nèi)容類型，預(yù)先確定一個與該內(nèi)容類型對應(yīng)的特征值(即設(shè)定變量的賦值)。例如：將內(nèi)容類型分為高風(fēng)險類型、中風(fēng)險類型及低風(fēng)險類型，與高風(fēng)險類型對應(yīng)的特征值為1，與中風(fēng)險類型對應(yīng)的特征值為0.5，與低風(fēng)險類型對應(yīng)的特征值為0。以用戶的信息查看行為為例，用戶a在購買某一金融產(chǎn)品x之前，需要查看100個其他金融產(chǎn)品，用戶b在購買某一金融產(chǎn)品x之前，需要查看10個其他金融產(chǎn)品，則表明用戶a對投資風(fēng)險是較為理性的，而用戶b對投資風(fēng)險則不太在意，也就是說，用戶a對風(fēng)險的偏好程度要低于用戶b對風(fēng)險的偏好程度。在該例子中，設(shè)定變量為：用戶在投資行為發(fā)生之前查看的金融產(chǎn)品的數(shù)目。設(shè)定變量的種類很多，本文不再一一作列舉。

在一實施例中，可以預(yù)先定義出多種候選的設(shè)定變量，并通過相關(guān)技術(shù)手段來逐一驗證這些候選的設(shè)定變量是否與用戶對投資風(fēng)險的偏好程度之間存在相關(guān)性，并最終選出與用戶的風(fēng)險偏好程度有相關(guān)性的設(shè)定變量。關(guān)于如何驗證出與用戶的風(fēng)險偏好程度有相關(guān)性的設(shè)定變量的過程，將在下文予以詳述。

需提及的是，所述多個設(shè)定變量中可以包括部分對用戶的風(fēng)險偏好程度沒有影響或影響性較低(或相關(guān)性較低)的設(shè)定變量，例如，將這類設(shè)定變量的影響系數(shù)設(shè)定為0或接近于0。

用戶在使用app過程中的操作所產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)，通常是一種統(tǒng)計值。在一可選的實施例中，為了更加準(zhǔn)確地計算出用戶的風(fēng)險偏好指數(shù)，可以預(yù)先為每一種設(shè)定變量設(shè)定多個統(tǒng)計值區(qū)間，并利用這些統(tǒng)計值區(qū)間來確定目標(biāo)用戶在各個設(shè)定變量下的特征值。以用戶在投資之前查看的高風(fēng)險類金融產(chǎn)品的數(shù)目為例，可以預(yù)先定義三個統(tǒng)計值區(qū)間：1～10，10～20，20～50，并定義這三個統(tǒng)計值區(qū)間對應(yīng)的特征值分別為：0.1，0.2，0.3，則，當(dāng)某用戶在在投資之前查看的高風(fēng)險類金融產(chǎn)品的數(shù)目介于1～10時，該設(shè)定變量的特征值為0.1；當(dāng)某用戶在在投資之前查看的高風(fēng)險類金融產(chǎn)品的數(shù)目介于10～20時，該設(shè)定變量的特征值為0.2；當(dāng)某用戶在在投資之前查看的高風(fēng)險類金融產(chǎn)品的數(shù)目介于20～50時，該設(shè)定變量的特征值為0.3。同理，按照這一規(guī)則可以確定出其他類型的設(shè)定變量的特征值。

能夠想到的是，用戶在生活中面臨的風(fēng)險種類(包括投資理財類風(fēng)險及非投資類風(fēng)險)很多，為了更加準(zhǔn)確地確定出能夠衡量用戶的風(fēng)險偏好程度的高低的風(fēng)險偏好指數(shù)，需要盡可能獲取用戶在面臨各類風(fēng)險時的行為數(shù)據(jù)，并依據(jù)用戶在面臨各類風(fēng)險時所作出的選擇或操作，來確定用戶的風(fēng)險偏好程度的高低。舉例來說，非投資類風(fēng)險包括但不限于：用戶在職業(yè)上面臨的風(fēng)險、用戶在身體健康狀況上面臨的風(fēng)險、用戶在從事體育運動所面臨的風(fēng)險、用戶開車時所面臨的風(fēng)險、其他金融場景下所面臨風(fēng)險等。其中，用戶面臨職業(yè)風(fēng)險時，設(shè)定變量可包括：選擇自主創(chuàng)業(yè)還是銀行政府等高穩(wěn)定行業(yè)，或用戶換工作的頻率等；用戶面臨身體健康上的風(fēng)險時，設(shè)定變量可包括用戶體驗的頻率，穩(wěn)定性，或用戶購買保健用品的情況等；用戶在從事體育運動時，設(shè)定變量可包括：用戶是否喜歡從事高風(fēng)險運動，例如登山，滑雪以及用戶是否喜歡從事低風(fēng)險運動，例如釣魚；用戶開車時面臨的風(fēng)險，設(shè)定變量可包括：用戶開車的速度，是否經(jīng)常超速或違章次數(shù)等；當(dāng)用戶的其他金融場景，設(shè)定變量可包括：用戶是否購買充足的保險防范未來，用戶偏好于選擇信用卡支付，提前消費，還是儲蓄卡消費等。上述各類風(fēng)險相關(guān)的用戶數(shù)據(jù)，也可以通過提供相關(guān)業(yè)務(wù)的app對應(yīng)的后臺數(shù)據(jù)庫來獲取。

可針對其他非投資類風(fēng)險設(shè)計出一個或多個設(shè)定變量，并通過相關(guān)技術(shù)手段來逐一驗證每一個設(shè)定變量是否為與用戶的風(fēng)險偏好程度有相關(guān)性的設(shè)定變量。

步驟1032：將所述用戶在每個設(shè)定變量下的特征值輸入第二機器分類模型，并將所述第二機器分類模型的輸出確定為用于表征所述用戶的風(fēng)險偏好程度的第二指數(shù)。

其中，在一實施例中，可為每個設(shè)定變量預(yù)先確定一個影響系數(shù)，則計算風(fēng)險偏好指數(shù)的過程大致為：先將每個設(shè)定變量的特征值乘以該設(shè)定變量對應(yīng)的影響系數(shù)，再將各個乘積相加，將相加所得的和值確定為用戶的風(fēng)險偏好指數(shù)。

在另一實施例中，可預(yù)先訓(xùn)練出機器分類模型，則在步驟103中，將所述用戶在每個設(shè)定變量下的特征值輸入機器分類模型，并將所述機器分類模型的輸出確定為所述用戶的風(fēng)險偏好指數(shù)。上述機器分類模型的輸入為所述多個設(shè)定變量中每個設(shè)定變量下的特征值，所述機器分類模型的輸出為用戶被分類為高風(fēng)險偏好類型的可能性。其中，若將對風(fēng)險的偏好程度最低的這一類用戶定義為“低風(fēng)險偏好類型的用戶”，若將對風(fēng)險的偏好程度最高的這一類用戶定義為“高風(fēng)險偏好類型的用戶”，則，“低風(fēng)險偏好類型的用戶”對應(yīng)的風(fēng)險偏好指數(shù)等于或無限接近于0，“高風(fēng)險偏好類型的用戶”對應(yīng)的風(fēng)險偏好指數(shù)等于或無限接近于1。其中，若某個用戶的風(fēng)險偏好指數(shù)越接近于0，則代表該用戶屬于“低風(fēng)險偏好類型的用戶”的可能性越高，若某個用戶的風(fēng)險偏好指數(shù)越接近于1，則代表該用戶屬于“高風(fēng)險偏好類型的用戶”的可能性越高。

圖2為根據(jù)一示例性實施例示出的一種訓(xùn)練機器分類模型的過程。如圖2所示，在一可選的實施例中，為提高準(zhǔn)確性，可以通過以下過程訓(xùn)練出所述機器分類模型：

步驟11：篩選出多個樣本用戶，所述多個樣本用戶包括多個高風(fēng)險偏好類型的樣本用戶和多個低風(fēng)險偏好類型的樣本用戶。

其中，屬于高風(fēng)險偏好類型的樣本用戶通常是在投資中表現(xiàn)出對風(fēng)險或損失不在乎甚至喜好的態(tài)度。相反，屬于低風(fēng)險偏好類型的樣本用通常是在投資中極度厭惡風(fēng)險，并極力避免損失的產(chǎn)生。一般地，兩類樣本在行為上具有明顯的差異性。

關(guān)于如何篩選出多個樣本用戶的過程，又多種可行的實現(xiàn)方式，本文列舉兩種：

在一實施例中，步驟11可以具體通過如下過程來實現(xiàn)：

基于定義的高風(fēng)險偏好規(guī)則和低風(fēng)險偏好規(guī)則。將用戶數(shù)據(jù)符合所述高風(fēng)險偏好規(guī)則的用戶確定為高風(fēng)險偏好類型的樣本用戶，將用戶數(shù)據(jù)符合所述低風(fēng)險偏好規(guī)則的用戶確定為低風(fēng)險偏好類型的樣本用戶。與常規(guī)的定義不同，規(guī)則的定義不依賴于用戶是否買了高風(fēng)險產(chǎn)品。本文涉及的規(guī)則的定義取自于心理學(xué)、行為金融學(xué)以及決策科學(xué)下的相關(guān)理論。例如，通過考察用戶在面臨損失時的心理狀態(tài)和實際行為來定義用戶所歸屬的風(fēng)險偏好類型。在該場景下，定義的一種“高風(fēng)險偏好規(guī)則”可為“虧了后不在乎，繼續(xù)買”，例如：用戶在虧損的資金比例≥20％，和/或虧損金額≥500rmb時，仍繼續(xù)購買一定數(shù)量的高風(fēng)險產(chǎn)品；定義的一種“低風(fēng)險偏好規(guī)則”可為“虧了以后就不敢看”：用戶在賬戶盈利時頻繁地查看個人資產(chǎn)盈利情況，而賬戶產(chǎn)生大幅虧損時，就不敢再查看個人資產(chǎn)盈利情況。再比如，通過考察用戶在波動行情下的心理狀況和實際行為來定義用戶所歸屬的風(fēng)險偏好類型。在該場景下，定義的“低風(fēng)險偏好規(guī)則”為“波動時更敏感”：在股票大盤平穩(wěn)時，用戶不關(guān)心自己的資產(chǎn)，但每當(dāng)大盤大幅波動時(例如下跌1％)，用戶就頻繁地登錄并查看自己的資產(chǎn)。當(dāng)然，為提高篩選出的樣本用戶的準(zhǔn)確性，可以分別定義出多種不同的“高風(fēng)險偏好規(guī)則”以及多種不同的“低風(fēng)險偏好規(guī)則”，并利用這些規(guī)則以及已有的用戶數(shù)據(jù)，篩選出符合各類規(guī)則的樣本用戶，并打上“高風(fēng)險偏好”或“低風(fēng)險偏好”的類型標(biāo)簽。

在另一實施例中，步驟11可以具體通過如下過程來實現(xiàn)：

基于用于測試用戶風(fēng)險偏好的實驗應(yīng)用及定義的高風(fēng)險偏好規(guī)則和低風(fēng)險偏好規(guī)則，將在所述實驗應(yīng)用中的行為符合所述高風(fēng)險偏好規(guī)則的用戶確定為高風(fēng)險偏好類型的樣本用戶，將在所述實驗應(yīng)用中的行為符合所述低風(fēng)險偏好規(guī)則的用戶確定為低風(fēng)險偏好類型的樣本用戶。例如，開發(fā)一款“吹氣球”的游戲，游戲中用戶的任務(wù)是不斷地吹氣球，并獲得與所吹氣球大小正相關(guān)的金錢數(shù)額。與實際生活中的氣球一樣，如果用戶將氣球吹得過大(用戶吹的次數(shù)越多，氣球越大)，氣球會爆炸，但是，氣球被吹多大會爆是未知的。每一輪游戲用戶都面臨吹一次或離開的選擇。如果用戶選擇吹氣球，則將會有兩種結(jié)果：①氣球變大，獲得的金錢更多，②氣球吹爆了，已獲得的金錢歸零。而如果用戶選擇離開，則用戶可以獲得當(dāng)前已經(jīng)積累的金錢。在該游戲中，可以將吹氣球的次數(shù)超過一定數(shù)量閾值a(設(shè)定的值)的用戶定義成高風(fēng)險偏好用戶，而將低于另一數(shù)量閾值b(設(shè)定的值)的用戶定義成低偏好偏好用戶，將介于a、b之間的用戶定義為不明確用戶。當(dāng)然，用于獲得樣本的實驗游戲還可以為其它類型，本文不一一列舉。

步驟12：獲取所述多個樣本用戶中每個樣本用戶在預(yù)設(shè)的多個設(shè)定變量中每個設(shè)定變量下的特征值。其中，所述特征值可以根據(jù)各個樣本用戶的用戶數(shù)據(jù)來確定。這里的設(shè)定變量是預(yù)先設(shè)計的各種可能與風(fēng)險偏好相關(guān)的變量。

步驟13：根據(jù)所述多個樣本用戶中每個樣本用戶在每個設(shè)定變量下的特征值，以及每個樣本用戶對應(yīng)的風(fēng)險偏好類型，訓(xùn)練出所述機器分類模型；其中，所述機器分類模型的輸入為所述多個設(shè)定變量中每個設(shè)定變量下的特征值，所述機器分類模型的輸出為用戶被分類為高風(fēng)險偏好類型的可能性。其中，訓(xùn)練模型所采用的機器學(xué)習(xí)方法可以包括但不限于：線性回歸(linearregression)、邏輯回歸(logisticregression)等。

在訓(xùn)練出備用的機器分類模型之后，便可以將所述目標(biāo)用戶在每個設(shè)定變量下的特征值輸入機器分類模型，以輸出所述目標(biāo)用戶的風(fēng)險偏好指數(shù)。其中，可根據(jù)需要將用戶的風(fēng)險偏好程度劃分為多個等級，如：低、中、高，并根據(jù)輸出的風(fēng)險偏好指數(shù)來確定用戶的風(fēng)險偏好程度的等級。例如，風(fēng)險偏好指數(shù)介于0～0.3時，風(fēng)險偏好程度的等級為“低”，風(fēng)險偏好指數(shù)介于0.3～0.6時，風(fēng)險偏好程度的等級為“中”，風(fēng)險偏好指數(shù)介于0.6～1時，風(fēng)險偏好程度的等級為“高”。

關(guān)于如何確定影響用戶的風(fēng)險偏好程度的設(shè)定變量，在本申請一實施例中，可以利用上述確定的樣本用戶來驗證。如圖3所示，可通過如下過程確定影響用戶的風(fēng)險偏好程度的設(shè)定變量：

步驟21：篩選出多個樣本用戶，所述多個樣本用戶包括多個高風(fēng)險偏好類型的樣本用戶和多個低風(fēng)險偏好類型的樣本用戶。

步驟22：對于任一待驗證的設(shè)定變量，獲取所述多個樣本用戶中每一樣本用戶在該待驗證的設(shè)定變量下的特征值。

步驟23：利用每一樣本用戶在該待驗證的設(shè)定變量下的特征值及每一樣本用戶對應(yīng)的風(fēng)險偏好類型，驗證所述待驗證的設(shè)定變量是否為影響用戶的風(fēng)險偏好程度的設(shè)定變量。

在一可選實施例中，該步驟23可以具體通過如下過程來實現(xiàn)：

步驟231：基于每一樣本用戶在該待驗證的設(shè)定變量下的特征值，確定所述多個高風(fēng)險偏好類型的樣本用戶在該待驗證的設(shè)定變量下的特征值規(guī)律，以及所述多個低風(fēng)險偏好類型的樣本用戶在該待驗證的設(shè)定變量下的特征值規(guī)律。例如：所述特征值規(guī)律包括：對多個特征值進(jìn)行求平均運算所得的均值，或多個特征值的分布區(qū)間等。

步驟232：如果所述高風(fēng)險偏好類型對應(yīng)的特征值規(guī)律和所述低風(fēng)險偏好類型對應(yīng)的特征值規(guī)律之間的差異符合設(shè)定條件，將所述待驗證的設(shè)定變量確定為影響用戶的風(fēng)險偏好程度的設(shè)定變量。

其中，對于影響用戶的風(fēng)險偏好程度的設(shè)定變量，“高風(fēng)險偏好類型”和“低風(fēng)險偏好類型”的用戶樣本在該設(shè)定變量上的特征值規(guī)律會呈現(xiàn)較大的差異，反之，若某設(shè)定變量對用戶的風(fēng)險偏好程度不產(chǎn)生影響，則“高風(fēng)險偏好類型”和“低風(fēng)險偏好類型”的用戶樣本在該設(shè)定變量上的特征值規(guī)律會差異較小甚至幾乎相同。為此，可以設(shè)定用于衡量差異的設(shè)定條件，來判斷“高風(fēng)險偏好類型”和“低風(fēng)險偏好類型”的用戶樣本在該設(shè)定變量上的特征值規(guī)律差異是否滿足該設(shè)定條件，以最終確定出符合條件的設(shè)定變量。

例如，倘若待驗證的設(shè)定變量為“用戶在投資行為發(fā)生之前查看的金融產(chǎn)品的數(shù)目”，假設(shè)預(yù)先篩選的“高風(fēng)險偏好類型”的8個用戶樣本在該設(shè)定變量下的特征值分別為：

{3、1、4、10、5、6、1、3}；

假設(shè)預(yù)先篩選的“低風(fēng)險偏好類型”的8個用戶樣本在該設(shè)定變量下的特征值分別為：

{9、6、7、10、13、8、8、11}；

若定義的設(shè)定條件為：“高風(fēng)險偏好類型”的用戶樣本在該設(shè)定變量下的各特征值的均值x和“低風(fēng)險偏好類型”的用戶樣本在該設(shè)定變量下的各特征值的均值y之間的差值大于4。

通過計算，得出x＝4.15，y＝9，可見，滿足上述設(shè)定條件，可確定“用戶在投資行為發(fā)生之前查看的金融產(chǎn)品的數(shù)目”為影響用戶的風(fēng)險偏好程度的設(shè)定變量。

在另一可選的實施例中，上述步驟23也可以具體通過如下過程來實現(xiàn)：

分別統(tǒng)計大于設(shè)定閾值的特征值在所述多個樣本用戶中分布情況，并根據(jù)分布情況來確定該設(shè)定變量是否為影響用戶的風(fēng)險偏好程度的設(shè)定變量。

例如，在上述例子中，如設(shè)定閾值為5，則統(tǒng)計得出，大于5的特征值的分布情況為：2個“高風(fēng)險偏好類型”的樣本用戶以及8個“低風(fēng)險偏好類型”的樣本用戶，可見，該設(shè)定變量對應(yīng)的特征值在兩種類型的用戶樣本上的分布情況存在明顯的不均勻，表明該設(shè)定變量對用戶風(fēng)險偏好產(chǎn)生較大的影響，可將其確定為影響用戶的風(fēng)險偏好程度的設(shè)定變量。

當(dāng)然，在可選的其他實施例中，可以根據(jù)人為經(jīng)驗來設(shè)計一種或多種影響用戶的風(fēng)險偏好程度的設(shè)定變量。

在上述步驟102和步驟103完成之后，進(jìn)入步驟104。

在步驟104中，根據(jù)所述第一指數(shù)和所述第二指數(shù)，確定所述用戶的用戶風(fēng)險等級。

在一實施例中，上述第一指數(shù)和第二指數(shù)可以分別是用于反映風(fēng)險承受能力以及風(fēng)險偏好程度的分值(如介于0～1之間)。其中，通常，分值越大，可表示風(fēng)險承受能力越高或風(fēng)險偏好程度越高。

在一實施例中，則上述步驟104具體通過如下過程來實現(xiàn)：

根據(jù)所述第一指數(shù)確定所述用戶的風(fēng)險承受能力等級；其中，可以將用戶的風(fēng)險承受能力從低到高劃分出多個等級，每個等級可以對應(yīng)于一個關(guān)于第一指數(shù)的值區(qū)間。

根據(jù)所述第二指數(shù)確定所述用戶的風(fēng)險偏好程度等級；其中，同樣地，可以將用戶的風(fēng)險偏好程度從低到高劃分出多個等級，每個等級可以對應(yīng)于一個關(guān)于第二指數(shù)的值區(qū)間。

根據(jù)預(yù)先確定的等級對應(yīng)表，確定所述用戶的用戶風(fēng)險等級，其中，所述等級對應(yīng)表用以描述所述風(fēng)險承受能力等級、所述風(fēng)險偏好程度等級以及所述用戶風(fēng)險等級之間的對應(yīng)關(guān)系。本申請實施例中，根據(jù)一般需求，需要將風(fēng)險承受能力等級和風(fēng)險偏好程度等級進(jìn)行融合，以得到一個最終能夠反映出用戶在投資方面的風(fēng)險水平的用戶風(fēng)險等級。通常，用戶的風(fēng)險承受能力等級越高或風(fēng)險偏好程度等級越高，該用戶的用戶風(fēng)險等級也相應(yīng)越高。

在一實施例中，可以通過如下過程來確定上述等級對應(yīng)表：

分別確定風(fēng)險承受能力等級、風(fēng)險偏好程度等級以及用戶風(fēng)險等級的等級數(shù)。其中，可以根據(jù)實際需求，人為設(shè)定上述各個等級的等級數(shù)?；蛘?，由計算機根據(jù)預(yù)定義的規(guī)則來確定上述各個等級對應(yīng)的等級數(shù)。例如，根據(jù)平臺用戶數(shù)來確定各個等級相關(guān)的等級數(shù)，可以定義當(dāng)平臺用戶數(shù)大于一定數(shù)量時，增加等級數(shù)；或者，定義用戶風(fēng)險等級對應(yīng)的等級數(shù)不小于上述風(fēng)險承受能力等級以及風(fēng)險偏好程度等級對應(yīng)的等級數(shù)，等等。

基于確定的等級數(shù)，確定與每一個用戶風(fēng)險等級相對應(yīng)的風(fēng)險承受能力等級和風(fēng)險偏好程度等級，得到所述等級對應(yīng)表。

在設(shè)定好上述各類等級相對應(yīng)的等級數(shù)之后，可以分別確定出與每一個用戶風(fēng)險等級相對應(yīng)的風(fēng)險承受能力等級和風(fēng)險偏好程度等級。其中，同樣地，可以人為確定與每一個用戶風(fēng)險等級相對應(yīng)的風(fēng)險承受能力等級和風(fēng)險偏好程度等級，也可以由計算機按照預(yù)定義規(guī)則來確定，其中，預(yù)定義規(guī)則例如：關(guān)于每個用戶風(fēng)險等級在表中出現(xiàn)的次數(shù)，中間等級在表中出現(xiàn)的次數(shù)可以大于高等級或低等級出現(xiàn)的次數(shù)，等等。

在其他實施例中，也可以分別為“風(fēng)險偏好程度”和“風(fēng)險承受能力”設(shè)定相應(yīng)的權(quán)重，根據(jù)預(yù)先劃分的風(fēng)險偏好程度等級以及風(fēng)險承受能力等級，并結(jié)合上述權(quán)重，計算出每一個風(fēng)險偏好程度等級和風(fēng)險承受能力等級的結(jié)合點所對應(yīng)的分值(該分值反映出最終的用戶風(fēng)險等級的高低)，最終，可以根據(jù)計算出的各個分值，來確定出與上述每個結(jié)合點對應(yīng)的用戶風(fēng)險等級。本文關(guān)于確定等級對應(yīng)表的過程不作限制，當(dāng)然，等級的對應(yīng)關(guān)系可以不以表格的形式存在。

例如，上述等級對應(yīng)表如下表1所示：

表1：

其中，若以風(fēng)險承受能力為主，以風(fēng)險偏好程度為輔，即風(fēng)險承受能力等級相同時，風(fēng)險偏好程度等級越高，用戶風(fēng)險等級越高；風(fēng)險偏好程度等級相同時，風(fēng)險承受能力等級越高，用戶風(fēng)險等級越高。依據(jù)該原則，可將用戶風(fēng)險等級分為0～6這7個等級。其中，“0”代表用戶風(fēng)險等級最低的用戶，其風(fēng)險偏好程度最低，風(fēng)險承受能力也最低。“6”代表用戶風(fēng)險等級最高的用戶，其風(fēng)險承受能力最高，風(fēng)險偏好程度等級也最高。

在實際實現(xiàn)時，上述計算用戶風(fēng)險等級的過程可以是每隔一段特定時長(如每天)就執(zhí)行一遍，每天都會獲取最新的用戶數(shù)據(jù)來確定用戶風(fēng)險等級，確保數(shù)據(jù)能夠及時更新。

在另一實施例中，還提供一種確定用戶風(fēng)險等級的方法，包括：

獲取用戶的用于反映至少一種用戶屬性的用戶數(shù)據(jù)，所述用戶屬性與用戶的風(fēng)險承受能力相關(guān)。

根據(jù)所述用戶數(shù)據(jù)，確定所述用戶在多個用戶屬性中每個用戶屬性下的屬性特征。

根據(jù)所述屬性特征，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)。

根據(jù)所述第一指數(shù)，確定所述用戶的用戶風(fēng)險等級。

在本實施例中，可以僅獲取用于確定用戶的風(fēng)險承受能力的用戶數(shù)據(jù)，并依據(jù)這些用戶數(shù)據(jù)確定出用戶的風(fēng)險承受能力，并最終根據(jù)第一指數(shù)來確定出用戶風(fēng)險等級。

通過以上技術(shù)方案可以看出，上述過程通過獲取用戶數(shù)據(jù)，并根據(jù)獲取到的用戶數(shù)據(jù)來確定第一指數(shù)和/或第二指數(shù)，并根據(jù)第一指數(shù)和/或第二指數(shù)來確定用戶的風(fēng)險等級，最終得到的用戶風(fēng)險等級準(zhǔn)確性高，且效率高。并且，也能保證數(shù)據(jù)的及時更新。

如圖4所示，為一種系統(tǒng)架構(gòu)。在一實施例中，該系統(tǒng)可以包括：用戶設(shè)備100，與用戶設(shè)備交互的服務(wù)器300，服務(wù)器300連接的第一數(shù)據(jù)庫400，確定用戶風(fēng)險等級的裝置200以及第二數(shù)據(jù)庫500、第三數(shù)據(jù)庫600。其中，用戶設(shè)備100上可以安裝具有投資理財業(yè)務(wù)的app，服務(wù)器300為該app對應(yīng)的平臺服務(wù)端，平臺服務(wù)端將用戶在參與涉及風(fēng)險的業(yè)務(wù)過程中產(chǎn)生的第二用戶數(shù)據(jù)存放于第一數(shù)據(jù)庫400中，以備確定用戶風(fēng)險等級的裝置200來獲取。第三數(shù)據(jù)庫600可以存放有能夠影響用戶的風(fēng)險承受能力的第一用戶數(shù)據(jù)，并且可以供確定用戶風(fēng)險等級的裝置200來獲取，其中第三數(shù)據(jù)庫600中的數(shù)據(jù)可以是服務(wù)器300直接寫入的，也可以是其他應(yīng)用服務(wù)器來采集并寫入的，對此本文均不作限制。其中，確定用戶風(fēng)險等級的裝置200可以是存在于服務(wù)器300上的一種以程序代碼形式存在的虛擬裝置。當(dāng)然，需說明的是，該裝置200也可以存在于另外一個計算機裝置上。當(dāng)需要確定用戶的風(fēng)險等級時，該裝置200從上述第一數(shù)據(jù)庫400中獲取到所需要的第二用戶數(shù)據(jù)，并提取各設(shè)定變量的特征值，輸入到預(yù)先提供的機器分類模型，輸出第二指數(shù)(表征用戶的風(fēng)險偏好)。該裝置200還可以從上述第三數(shù)據(jù)庫600中獲取到所需要的第一用戶數(shù)據(jù)，并提取出各個屬性特征，輸入到預(yù)設(shè)的機器分類模型，輸出第一指數(shù)(表征用戶的風(fēng)險承受能力)。最終，該裝置200根據(jù)上述第一指數(shù)和第二指數(shù)確定用戶風(fēng)險等級并存放于第二數(shù)據(jù)庫500中，以備各種應(yīng)用場景調(diào)用用戶風(fēng)險等級。當(dāng)然，上述各個數(shù)據(jù)庫中的至少部分?jǐn)?shù)據(jù)庫也可以是同一個數(shù)據(jù)庫，對此不作限制。

圖5示出了一示例性實施例提供的一種電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)。如圖5所示，所述電子設(shè)備可以為計算機設(shè)備(如支付平臺服務(wù)器或理財平臺服務(wù)器等)，該電子設(shè)備可以包括處理器、內(nèi)部總線、網(wǎng)絡(luò)接口、存儲器(包括內(nèi)存以及非易失性存儲器)，當(dāng)然還可能包括其他業(yè)務(wù)所需要的硬件。處理器從非易失性存儲器中讀取對應(yīng)的計算機程序到內(nèi)存中然后運行。當(dāng)然，除了軟件實現(xiàn)方式之外，本申請并不排除其他實現(xiàn)方式，比如邏輯器件抑或軟硬件結(jié)合的方式等等，也就是說以下處理流程的執(zhí)行主體并不限定于各個邏輯單元，也可以是硬件或邏輯器件。

在一實施例中，上述確定用戶風(fēng)險等級的裝置200可以包括：

獲取單元210，獲取用戶的第一用戶數(shù)據(jù)和第二用戶數(shù)據(jù)，所述第一用戶數(shù)據(jù)反映至少一種與用戶的風(fēng)險承受能力相關(guān)的用戶屬性，所述第二用戶數(shù)據(jù)為所述用戶在涉及風(fēng)險的業(yè)務(wù)中產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)；

第一確定單元220，根據(jù)所述第一用戶數(shù)據(jù)，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)；

第二確定單元230，根據(jù)所述第二用戶數(shù)據(jù)，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險偏好程度的第二指數(shù)；

風(fēng)險等級確定單元240，根據(jù)所述第一指數(shù)和所述第二指數(shù)，確定所述用戶的用戶風(fēng)險等級。

在一可選的實施例中，所述第一確定單元220包括：

屬性特征確定單元，根據(jù)所述第一用戶數(shù)據(jù)，確定所述用戶在多個用戶屬性中每個用戶屬性下的屬性特征；

第一計算單元，將所述屬性特征輸入第一機器分類模型，并將所述第一機器分類模型的輸出確定為用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)。

在一可選的實施例中，所述第二確定單元230包括：

特征值確定單元，根據(jù)所述第二用戶數(shù)據(jù)確定所述用戶在多個設(shè)定變量中每個設(shè)定變量下的特征值，所述設(shè)定變量中包括至少一個確定影響用戶的風(fēng)險偏好程度的設(shè)定變量；

第二計算單元，將所述用戶在每個設(shè)定變量下的特征值輸入第二機器分類模型，并將所述第二機器分類模型的輸出確定為用于表征所述用戶的風(fēng)險偏好程度的第二指數(shù)。

在一可選的實施例中，所述風(fēng)險等級確定單元240包括：

第一等級確定單元，根據(jù)所述第一指數(shù)確定所述用戶的風(fēng)險承受能力等級；

第二等級確定單元，根據(jù)所述第二指數(shù)確定所述用戶的風(fēng)險偏好程度等級；

第三等級確定單元，根據(jù)預(yù)先確定的等級對應(yīng)表，確定所述用戶的用戶風(fēng)險等級，其中，所述等級對應(yīng)表用以描述所述風(fēng)險承受能力等級、所述風(fēng)險偏好程度等級以及所述用戶風(fēng)險等級之間的對應(yīng)關(guān)系。根據(jù)預(yù)先確定的風(fēng)險承受能力等級、風(fēng)險偏好等級兩者和用戶風(fēng)險等級之間的對應(yīng)關(guān)系，確定所述用戶的用戶風(fēng)險等級。

在一可選的實施例中，還包括：

等級數(shù)確定單元，分別確定風(fēng)險承受能力等級、風(fēng)險偏好程度等級以及用戶風(fēng)險等級的等級數(shù)；

等級對應(yīng)表確定單元，基于確定的等級數(shù)，確定與每一個用戶風(fēng)險等級相對應(yīng)的風(fēng)險承受能力等級和風(fēng)險偏好程度等級，得到所述等級對應(yīng)表。

在一可選的實施例中，所述涉及風(fēng)險的業(yè)務(wù)包括存在資金損失風(fēng)險的業(yè)務(wù)、和/或相關(guān)聯(lián)的事件存在風(fēng)險的業(yè)務(wù)。

在一實施例中，還提供了一種確定用戶風(fēng)險承受能力的裝置，包括：

獲取單元，獲取用戶的用于反映至少一種用戶屬性的用戶數(shù)據(jù)，所述用戶屬性影響所述用戶的風(fēng)險承受能力；

第三確定單元，根據(jù)所述用戶數(shù)據(jù)，確定所述用戶在多個用戶屬性中每個用戶屬性下的屬性特征；

第四確定單元，根據(jù)所述屬性特征，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)。

在一實施例中，還提供了一種計算機存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如下步驟：

獲取用戶的第一用戶數(shù)據(jù)和第二用戶數(shù)據(jù)，所述第一用戶數(shù)據(jù)反映至少一種用戶屬性，所述第二用戶數(shù)據(jù)為所述用戶在涉及風(fēng)險的業(yè)務(wù)中產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述第一用戶數(shù)據(jù)，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)；

根據(jù)所述第二用戶數(shù)據(jù)，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險偏好程度的第二指數(shù)；

根據(jù)所述第一指數(shù)和所述第二指數(shù)，確定所述用戶的用戶風(fēng)險等級。

在一實施例中，還提供了一種計算機存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如下步驟：

獲取用戶的用于反映至少一種用戶屬性的用戶數(shù)據(jù)，所述用戶屬性影響所述用戶的風(fēng)險承受能力；

根據(jù)所述用戶數(shù)據(jù)，確定所述用戶在多個用戶屬性中每個用戶屬性下的屬性特征；

根據(jù)所述屬性特征，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)。

在一實施例中，還提供了一種計算機設(shè)備，包括：

處理器；

用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

所述處理器被配置為：

獲取用戶的第一用戶數(shù)據(jù)和第二用戶數(shù)據(jù)，所述第一用戶數(shù)據(jù)反映至少一種與用戶的風(fēng)險承受能力相關(guān)的用戶屬性，所述第二用戶數(shù)據(jù)為所述用戶在涉及風(fēng)險的業(yè)務(wù)中產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述第一用戶數(shù)據(jù)，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)；

根據(jù)所述第二用戶數(shù)據(jù)，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險偏好程度的第二指數(shù)；

根據(jù)所述第一指數(shù)和所述第二指數(shù)，確定所述用戶的用戶風(fēng)險等級。

在一實施例中，還提供了一種計算機設(shè)備，包括：

處理器；

用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

所述處理器被配置為：

獲取用戶的用于反映至少一種用戶屬性的用戶數(shù)據(jù)，所述用戶屬性與用戶的風(fēng)險承受能力相關(guān)；

根據(jù)所述用戶數(shù)據(jù)，確定所述用戶在多個用戶屬性中每個用戶屬性下的屬性特征；

根據(jù)所述屬性特征，確定用于表征所述用戶的風(fēng)險承受能力的第一指數(shù)；

根據(jù)所述第一指數(shù)，確定所述用戶的用戶風(fēng)險等級。

本說明書中的各個實施例均采用遞進(jìn)的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對于計算機設(shè)備實施例、或裝置實施例、或計算機存儲介質(zhì)實施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法實施例的部分說明即可。

上述實施例闡明的系統(tǒng)、裝置、模塊或單元，具體可以由計算機芯片或?qū)嶓w實現(xiàn)，或者由具有某種功能的產(chǎn)品來實現(xiàn)。一種典型的實現(xiàn)設(shè)備為計算機，計算機的具體形式可以是個人計算機、膝上型計算機、蜂窩電話、相機電話、智能電話、個人數(shù)字助理、媒體播放器、導(dǎo)航設(shè)備、電子郵件收發(fā)設(shè)備、游戲控制臺、平板計算機、可穿戴設(shè)備或者這些設(shè)備中的任意幾種設(shè)備的組合。

為了描述的方便，描述以上裝置時以功能分為各種單元分別描述。當(dāng)然，在實施本申請時可以把各單元的功能在同一個或多個軟件和/或硬件中實現(xiàn)。

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計算機程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、cd-rom、光學(xué)存儲器等)上實施的計算機程序產(chǎn)品的形式。

本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計算機程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合?？商峁┻@些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。

這些計算機程序指令也可存儲在能引導(dǎo)計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。

這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備上，使得在計算機或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計算機實現(xiàn)的處理，從而在計算機或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。

在一個典型的配置中，計算設(shè)備包括一個或多個處理器(cpu)、輸入/輸出接口、網(wǎng)絡(luò)接口和內(nèi)存。

內(nèi)存可能包括計算機可讀介質(zhì)中的非永久性存儲器，隨機存取存儲器(ram)和/或非易失性內(nèi)存等形式，如只讀存儲器(rom)或閃存(flashram)。內(nèi)存是計算機可讀介質(zhì)的示例。

計算機可讀介質(zhì)包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體可以由任何方法或技術(shù)來實現(xiàn)信息存儲。信息可以是計算機可讀指令、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、程序的模塊或其他數(shù)據(jù)。計算機的存儲介質(zhì)的例子包括，但不限于相變內(nèi)存(pram)、靜態(tài)隨機存取存儲器(sram)、動態(tài)隨機存取存儲器(dram)、其他類型的隨機存取存儲器(ram)、只讀存儲器(rom)、電可擦除可編程只讀存儲器(eeprom)、快閃記憶體或其他內(nèi)存技術(shù)、只讀光盤只讀存儲器(cd-rom)、數(shù)字多功能光盤(dvd)或其他光學(xué)存儲、磁盒式磁帶，磁帶磁磁盤存儲或其他磁性存儲設(shè)備或任何其他非傳輸介質(zhì)，可用于存儲可以被計算設(shè)備訪問的信息。按照本文中的界定，計算機可讀介質(zhì)不包括暫存電腦可讀媒體(transitorymedia)，如調(diào)制的數(shù)據(jù)信號和載波。

還需要說明的是，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、商品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、商品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、商品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)明白，本申請的實施例可提供為方法、系統(tǒng)或計算機程序產(chǎn)品。因此，本申請可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例或結(jié)合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本申請可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、cd-rom、光學(xué)存儲器等)上實施的計算機程序產(chǎn)品的形式。

本申請可以在由計算機執(zhí)行的計算機可執(zhí)行指令的一般上下文中描述，例如程序模塊。一般地，程序模塊包括執(zhí)行特定任務(wù)或?qū)崿F(xiàn)特定抽象數(shù)據(jù)類型的例程、程序、對象、組件、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等。也可以在分布式計算環(huán)境中實踐本申請，在這些分布式計算環(huán)境中，由通過通信網(wǎng)絡(luò)而被連接的遠(yuǎn)程處理設(shè)備來執(zhí)行任務(wù)。在分布式計算環(huán)境中，程序模塊可以位于包括存儲設(shè)備在內(nèi)的本地和遠(yuǎn)程計算機存儲介質(zhì)中。

以上所述僅為本申請的實施例而已，并不用于限制本申請。對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說，本申請可以有各種更改和變化。凡在本申請的精神和原理之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本申請的權(quán)利要求范圍之內(nèi)。