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龍圖騰網恭喜北京好車多多信息科技有限公司申請的專利一種基于客戶大數據與車輛信息的金融產品匹配處理方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119379418B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411325791.5，技術領域涉及：G06Q40/03；該發明授權一種基于客戶大數據與車輛信息的金融產品匹配處理方法是由李克;楊洋;宋鑫鑫設計研發完成，并于2024-09-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于客戶大數據與車輛信息的金融產品匹配處理方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于客戶大數據與車輛信息的金融產品匹配處理方法，涉及金融技術領域，包括采集客戶數據和車輛數據，對采集數據進行預處理；提取預處理后的采集數據特征值，基于提取的采集數據特征值進行客戶行為風險評估得到客戶行為的風險評分；根據客戶行為風險評分確定客戶風險區間，通過可視化界面向客戶推薦銀行的車輛貸款產品。通過將客戶大數據與車輛信息結合，全面提升金融產品匹配的精準度，通過采集多源數據，確保數據的全面性，采用客戶行為風險評估公式，準確計算出客戶行為的風險評分并根據金融機構的風險偏好和業務需求進行分類，通過可視化界面向客戶推薦適合其風險類型的銀行車輛貸款產品，滿足不同風險客戶的個性化需求。

本發明授權一種基于客戶大數據與車輛信息的金融產品匹配處理方法在權利要求書中公布了：1.一種基于客戶大數據與車輛信息的金融產品匹配處理方法，其特征在于：包括，采集客戶數據和車輛數據，對采集數據進行預處理；提取預處理后的采集數據特征，基于提取的采集數據特征進行客戶行為風險評估得到客戶行為的風險評分；根據客戶行為風險評分確定客戶風險區間，通過可視化界面向客戶推薦銀行的車輛貸款產品；對客戶數據和車輛數據進行加密存儲；所述提取預處理后的數據特征指根據客戶信息和車輛信息，利用客戶姓名和車牌號整合客戶及客戶車輛數據集，使用Python的Pandas庫從客戶和客戶車輛的數據集中提取數據特征，包括客戶金融行為特征、車輛使用行為特征以及保險索賠和駕駛違規記錄特征，組成客戶特征矩陣X： 其中，Xpn為第p個客戶及客戶車輛數據集的第n個特征；基于客戶及其車輛的歷史數據，定義客戶及其車輛的歷史數據中的駕駛違規記錄為二分類目標變量，若客戶在過去一年內有駕駛違規記錄，則定義二分類目標變量為1，否則為0；組成二分類目標變量矩陣Y: 其中，yp表示第p個客戶及客戶車輛數據集的二分類目標變量，根據二分類目標變量將特征Xpn進行分類，當二分類目標變量y為1時分類為特征Xf，當二分類目標變量y為0時分類為特征Xg；計算點二列相關系數r確定客戶特征矩陣中特征與二分類目標變量之間的相關性： 其中，為二分類目標變量y為1的特征Xf的均值，為二分類目標變量y為0的特征Xg的均值，Sx為特征Xpn的標準差，p1為目標變量y為1的客戶及客戶車輛數據集數量，p0為目標變量y為0的客戶及客戶車輛數據集數量，p為客戶及車輛數據集總數；設定特征閾值rth，若|r|≤rth，則不提取該特征，若|r|＞rth，則提取該特征；所述基于提取的特征進行客戶行為風險評估得到客戶行為的風險評分包括，客戶金融行為特征包括信用卡使用頻率特征值、信用卡額度值特征值、銀行賬戶余額變化特征值以及銀行賬戶的平均余額特征值；將客戶金融行為特征代入金融行為特征函數At，公式為： 其中，ω1和ω2為調整不同金融行為影響力的權重系數，CU表示客戶在時間t的信用卡使用頻率特征值，CL為客戶的信用卡額度值特征值，BA為客戶在時間t的銀行賬戶余額變化特征值，AB為客戶銀行賬戶的平均余額特征值；車輛使用行為特征包括平均每月行駛里程特征值、車輛年限特征值、車輛使用頻率特征值；將車輛使用行為特征代入車輛使用行為特征函數Mt，公式為： 其中，φ1和φ2為調整不同車輛使用行為影響力的權重系數，ML代表客戶在時間t的平均每月行駛里程特征值，VA代表車輛年限特征值，UF代表客戶在時間t的車輛使用頻率特征值；計算歷史行為數據的權重系數為： 其中，α1為歷史行為數據的權重系數，ω1和ω2為調整不同金融行為影響力的權重系數，φ1和φ2為調整不同車輛使用行為影響力的權重系數；根據客戶金融行為特征和車輛使用行為特征，計算客戶的歷史行為特征的累計影響值Q，公式為： 式中，Q為客戶的歷史行為特征的累計影響值，a為歷史行為起始時間，b為歷史行為結束時間，α1為歷史行為數據的權重系數，λ為時間衰減因子，At代表客戶在時間t上的金融行為特征函數，Mt代表客戶在時間t上的車輛使用行為特征函數，dt為時間上的微小增量，表示積分的變量；保險索賠和駕駛違規記錄特征包括保險索賠總次數特征值和駕駛違規總次數特征值；將保險索賠總次數和駕駛違規總次數分別作為風險因子，風險因子的值為總次數，計算客戶風險因子的綜合影響值E，公式為： 式中，E為客戶風險因子的綜合影響值，m為風險因子數量，γj為第j個風險因子的權重，Vj為第j個風險因子的值；根據客戶金融行為特征、車輛使用行為特征以及保險索賠和駕駛違規記錄特征，計算特征的組合效應值T，公式為： 式中，T為客戶各特征的組合效應值，u為特征數量，βi為第i個特征的權重，Cio為第i個特征中第o個特征值；構建客戶行為風險評估公式，得到客戶行為風險評分R，公式為： 式中，R為客戶風險評分，k為校準系數，sx為特征標準差。

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