(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 202210991776.9 (22)申请日 2022.08.17 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 汪辰　胡永峰　 (74)专利代理 机构 深圳紫藤知识产权代理有限 公司 44570 专利代理师 陈丹 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于聚类的信用卡审批方法、 装置、 电子设 备和介质 (57)摘要 本发明公开了一种基于聚类的信用卡审批 方法、 装置、 电子设备和介质， 其方法包括： 获取 优良用户和坏账用户分别对应的特征数据； 对所 述特征数据进行聚类得到若干个类簇， 其中， 所 述优良用户的特征数据用第一颜色点表征， 所述 坏账用户的特征数据用第二颜色点表征； 根据所 述类簇中的特征数据分析得到对应的可信发放 范围； 判断潜在风险用户的特征数据是否在所述 可信发放范围内， 根据判断结果决定是否向所述 潜在风险用户发放信用卡。 本发 明减少风险借贷 事件的概率， 降低信用卡发放后坏账的概率， 大 大提升银行的资金的安全性。 权利要求书3页 说明书13页 附图6页 CN 115330522 A 2022.11.11 CN 115330522 A 1.一种基于聚类的信用卡审批方法， 其特 征在于， 包括： 获取优良用户和坏账用户分别对应的特 征数据； 对所述特征数据进行聚类得到若干个类簇， 其中， 所述优良用户的特征数据用第一颜 色点表征， 所述坏账用户的特 征数据用第二颜色点表征； 根据所述类簇中的特 征数据分析 得到对应的可信发放范围； 判断潜在风险用户的特征数据 是否在所述可信发放范围内， 根据判断结果决定是否向 所述潜在风险用户发放信用卡； 其中， 所述潜在风险用户包括征信报告良好、 不存在违法行为中的任意一种或多种行 为类型的用户。 2.根据权利要求1所述的基于聚类的信用卡审批方法， 其特征在于， 所述获取优良用户 和坏账用户分别对应的特 征数据包括 步骤： 获取信用卡的历史申请记录， 所述历史申请记录包括所述优良用户和所述坏账用户的 用户属性数据； 将所述优良用户和所述坏账用户的用户属性数据进行清洗处 理； 根据清洗处 理后的优良用户和坏账用户的用户属性数据， 提取 得到对应的特 征数据。 3.根据权利要求1所述的基于聚类的信用卡审批方法， 其特征在于， 所述对所述特征数 据进行聚类得到若干个 类簇包括 步骤： 对所述特征数据设置用户类型标签； 所述用户类型标签包括优良用户标签和坏账用户 标签； 根据预设聚类算法将打标后的特征数据， 按照所述特征数据的特征类型进行聚类得到 对应的类簇； 将所述类簇 中设有所述优良用户标签的特征数据对应的点数据， 根据 所述第一颜色进 行标记得到所述第一颜色点； 将所述类簇 中设有所述坏账用户标签的特征数据对应的点数据， 根据 所述第二颜色进 行标记得到所述第二颜色点。 4.根据权利要求3所述的基于聚类的信用卡审批方法， 其特征在于， 所述根据 所述类簇 中的特征数据分析 得到对应的可信发放范围包括 步骤： 从所述类簇 中查找出全部为第 一颜色点的目标类簇， 按照预设赋值映射表对所述目标 类簇中各个特 征数据进行 赋值处理； 根据所述目标类簇 中各个特征数据的赋值数值， 统计得到当前特征数据分别对应的第 一最大值和第一 最小值； 根据所述当前特征数据分别对应的第 一最大值和第 一最小值， 得到所述当前特征数据 对应的可信发放范围； 切换获取下一特征数据的可信发放范围， 直至分析得到所有特征数据分别对应的可信 发放范围为止 。 5.根据权利要求4所述的基于聚类的信用卡审批方法， 其特征在于， 所述根据 所述不同 的特征数据分别对应的第一最大值和 第一最小值， 得到各个特征数据对应的可信发放范围 包括步骤： 从所述类簇 中查找出全部为第 二颜色点的目标类簇， 按照预设赋值映射表对所述参考权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115330522 A 2类簇中各个特 征数据进行 赋值处理； 根据所述参考类簇 中各个特征数据的赋值数值， 获得当前特征数据分别对应的第 二最 大值和第二 最小值以得到风险发放范围； 将所述可信发放范围和风险发放范围进行交集计算得到最终的可信发放范围。 6.根据权利要求1 ‑5任一项所述的基于聚类的信用卡审批方法， 其特征在于， 所述判断 潜在风险用户的特征数据是否在所述可信发放范围内， 根据判断结果决定是否向所述潜在 风险用户发放信用卡包括 步骤： 获取所述潜在风险用户的用户属性数据； 根据所述用户属性数据提取 得到所述潜在风险用户的特 征数据； 按照预设赋值映射表对所述潜在风险用户的特 征数据进行 赋值处理； 判断所述潜在风险用户的特征数据对应的待定赋值数值是否在对应的可信发放范围 之内； 根据所述特征数据对应的权重系数和所述判断结果决定是否向所述潜在风险用户发 放信用卡。 7.根据权利要求6所述的基于聚类的信用卡审批方法， 其特征在于， 所述根据 所述特征 数据对应的权 重系数和所述判断结果决定是否向所述潜在风险用户发放信用卡包括 步骤： 若所述潜在风险用户的特征数据为一种， 且所述待定赋值数值在对应的可信发放范围 之外， 拒绝向所述潜在风险用户发放信用卡； 若所述潜在风险用户的特征数据为一种， 且所述待定赋值数值在对应的可信发放范围 之内， 允许向所述潜在风险用户发放信用卡； 若所述潜在风险用户的特征数据为至少两种， 将所述潜在风险用户的特征数据对应的 权重系数和所述判断结果进行加权计算得到 评估分数； 比较所述评估分数与预设 分数阈值的大小； 若所述评估分数低于所述预设 分数阈值， 拒绝向所述潜在风险用户发放信用卡； 若所述评估分数高于所述预设 分数阈值， 允许向所述潜在风险用户发放信用卡。 8.一种基于聚类的信用卡审批装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取优良用户和坏账用户分别对应的特 征数据； 聚类处理模块， 用于对所述特征数据进行聚类得到若干个类簇， 其中， 所述优良用户的 特征数据用第一颜色点表征， 所述坏账用户的特 征数据用第二颜色点表征； 分析模块， 用于根据所述类簇中的特 征数据分析 得到对应的可信发放范围； 处理模块， 用于判断潜在风险用户的特征数据是否在所述可信发放范围内， 根据判断 结果决定是否向所述潜在风险用户发放信用卡； 其中， 所述潜在风险用户包括征信报告良好、 不存在违法行为中的任意一种或多种行 为类型的用户。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器、 存储器以及存储在所述存储器中且被配置 为由所述处理器执行 的计算机程序， 所述存储器与所述处理器耦接， 且所述处理器执行所 述计算机程序时， 实现如权利要求1至7任一项所述的基于聚类的信用卡审批方法中的步 骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115330522 A 3