本发明涉及风险评级技术领域，具体涉及一种智能风险控制模型。
背景技术：
银行风险管理的最终对象是客户，因此准确地识别客户的风险状况并通过一定的指标进行量化是银行风险管理的重要基础内容。
公开号为cn107169857a的中国专利文献公开了一种反洗钱系统的客户风险评级方法，该方法包括接收客户信息；筛出客户信息触发的风险指标；计算被触发的风险指标的风险总分值；生成客户的风险等级。本申请提供的客户风险评级方法，根据客户信息对客户进行风险等级评定，一方面通过风险等级评定能够帮助银行了解客户的风险情况，另一方面在处理客户交易时，客户的风险等级也能起到提醒银行注意的作用，有效的控制了风险。包含该方法的系统可独立部署，自成一套客户风险管理系统，也可内嵌入反洗钱系统，作为相对独立的功能模块使用。
公开号为cn1641660a的中国专利文献公开了一种以即时反馈和交互方式进行信用风险评级和风险预警的方法和系统，该系统包括：数据清洗器、系统业务功能处理主机，应用服务器及用户终端，用于完成原始数据的清洗，提高数据质量、接收数据进行初步计算、对初始计算结果进行修正和确认等信息的反馈等工作，最终实现全面、快速、准确、灵活地进行信用风险评级和风险预警，多渠道接收和反馈评级预警信息及评级结果的动态更新等功能。该系统在有效整合大量银行内外部信息的基础上可以在短时间内完成对大型银行所有客户及债项的风险评级，工作效率比现有的评级系统提高了近40倍，且通过及时反馈和人机交互的方式实现了风险评级结果的动态更新。
现有风险评级方法一般仅针对客户一定的风险指标进行评级，无法根据一般条件进行风险评级，从而难以发现潜在的风险。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种智能风险控制模型，本发明模型能够有效根据客户的条件对客户的信用风险进行评级，针对不同等级的客户采取不同的措施，降低财务风险。
为实现上述目的，本发明提本发明提供一种智能风险控制模型，该模型包括：
初始分数赋予模块，用于赋予信用风险分数的初始分数，该初始分数为0；
性别积分模块，用于从客户的身份证号码中提取客户的性别，若为男性则扣除信用风险分数3分，若为女性则加上信用风险分数51分；
年龄积分模块，用于从客户的身份证号码中提取客户的年龄，若不大于36岁，则减去信用风险分数5分，若大于36岁不大于47岁，则加上信用风险分数18分，若不小于48岁则加上信用风险分数48分；
学历积分模块，用于根据客户的学历进行累加分数，若客户学历缺失或高中以下，则减去信用风险分数15分，若客户学历为专科，则加上信用风险分数7分，若客户学历为本科，则加上信用风险分数36分，若客户学历为硕士及以上，则加上信用风险分数118分；
婚姻状况积分模块，用于根据客户婚姻状况进行累加分数，若客户婚姻状况缺失或离异，则减去信用风险分数2分，若客户婚姻状况为已婚，则加上信用风险分数5分，若客户婚姻状况为未婚或丧偶，则加上信用风险分数20分；
房产积分模块，用于根据客户房产状况进行累加分数，若客户无房或有房无贷款，则减去信用风险分数1分，若客户有房有贷款则加上信用风险分数33分；
通讯地址积分模块，用于根据客户通讯地址所在地进行累加分数，若客户为西南或华中地区，则不加分也不减分，若客户为东北、华东或西北地区，则加上信用风险分数5分，若客户通讯地址所在地缺失或为华南或华北，则加上通讯地址所在地24分；
信用卡最长期限积分模块，用于根据客户申请信用卡最长期限进行累加分数，若最长期限为大于12月不大于24月，则加上信用风险分数3分，若最长期限为不大于12月或大于24月，则加上信用风险分数15分；
信用卡最高额度积分模块，用于根据信用卡最高额度进行累加分数，若最高额度缺失，则减去信用风险分数10分，若最高额度不大于5000元，则减去信用风险分数22分，若最高额度大于5000元不大于10000元，则减去信用风险分数8分，若最高额度大于10000元不大于10000元，则加上信用风险分数16分，若最高额度大于15000元不大于30000元，则加上信用风险分数19分，若最高额度大于30000元，则加上信用风险分数50分；
年收入积分模块，用于根据客户年收入进行累加分数，若年收入不大于100万，则减去信用风险分数8分，若年收入大于100万，则加上信用风险分数88分；
信用分级模块，用于对信用风险分数进行累加，并按照如下方式进行信用分级：
可选的，所述性别积分模块包括：
第一性别提取子模块，若身份号码为18位，则从第17位提取数字，若能被2整除，则为女性，若不能被2整除，则为男性；
第二性别提取子模块，若身份号码为15位，则从第15位提取数字，若能被2整除，则为女性，若不能被2整除，则为男性。
可选的，所述年龄提取模块包括：
第一年龄提取子模块，若身份号码为18位，则从第7-10位提取出生年份，并由今年的年份减去该出身年份即为年龄；
第二年龄提取子模块，若身份号码为15位，则从第7-8位提取数字，并在前加上19组成出生年份，并由今年的年份减去该出身年份即为年龄。
可选的，西南地区包括拉萨、昌都、山南、日喀则、那曲、阿里、林芝、成都、自贡、攀枝花、泸州、德阳、绵阳、广元、遂宁、内江、乐山、眉山、峨嵋山、南充、资阳、宜宾、达州、雅安、阿坝、甘孜、凉山、广安、巴中、昆明、昭通、曲靖、楚雄、玉溪、红河、文山、思茅、西双版纳、大理、保山、德宏、丽江、怒江、迪庆、临沧、贵阳、六盘水、遵义、铜仁、凯里、毕节、安顺、兴义、都匀、重庆、万州、涪陵和黔江；
华中地区包括郑州、开封、洛阳、平顶山、安阳、鹤壁、新乡、焦作、濮阳、许昌、漯河、三门峡、南阳、商丘、周口、驻马店、信阳、武汉、黄石、十堰、宜昌、襄樊、鄂州、荆门、孝感、荆州、黄冈、随州、咸宁、恩施、长沙、株洲、湘潭、衡阳、邵阳、岳阳、韶山、常德、张家界、益阳、郴州、永州、娄底、怀化、吉首、南昌、景德镇、萍乡、九江、新余、鹰潭、赣州、宜春、上饶、吉安和抚州；
东北地区包括哈尔滨、齐齐哈尔、大庆、鸡西、鹤岗、双鸭山、伊春、佳木斯、七台河、牡丹江、黑河、绥化、大兴安岭、长春、吉林、四平、辽源、通化、白山、松原、白城、延边、沈阳、大连、鞍山、抚顺、本溪、丹东、锦州、营口、阜新、辽阳、盘锦、铁岭、朝阳和葫芦岛；
华东地区包括上海、南京、无锡、徐州、苏州、扬州、泰州、常州、南通、连云港、淮阴、盐城、镇江、宿迁、合肥、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、淮北、铜陵、安庆、黄山市、滁州、阜阳、宿州、六安、宣城、巢湖、池州、杭州、宁波、温州、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州和丽水；
西北地区包括乌鲁木齐、库尔勒、克州、昌吉、伊犁、克拉玛依、石河子、喀什、阿克苏、塔城、哈密、吐鲁番、博乐、阿勒泰、和田、西宁、果洛、玉树、海西、格尔木、海东、海北、黄南、兰州、酒泉、金昌、白银、天水、嘉峪关、张掖、武威、定西、陇南、平凉、庆阳、临夏、甘南、银川、石嘴山、吴忠、固原、西安、铜川、宝鸡、咸阳、渭南、汉中、安康、商洛、延安和榆林；
华南地区包括北京、天津、石家庄、唐山、秦皇岛、北戴河、保定、承德、邯郸、邢台、张家口、沧州、廊坊、衡水、呼和浩特、包头、乌海、赤峰、海拉尔、乌兰浩特、通辽、锡林浩特、集宁、鄂尔多斯、临河、巴彦浩特、太原、大同、阳泉、长治、晋城、朔州、忻州、离石、榆次、临汾、运城、济南、青岛、威海、淄博、枣庄、东营、烟台、潍坊、济宁、泰安、日照、莱芜、临沂、德州、聊城、滨州和菏泽；
华北地区包括南宁、柳州、桂林、梧州、百色、北海、防城港、钦州、贵港、贺州、玉林、河池、广州、深圳、珠海、汕头、佛山、韶关、湛江、惠州、东莞、中山、潮州、顺德、江门、茂名、肇庆、梅州、汕尾、河源、阳江、清远、揭阳、云浮、福州、厦门、莆田、三明、泉州、漳州、南平、宁德、龙岩、海南、海口、三亚、西沙群岛和三沙。
本发明还提供一种智能风险控制的方法，该方法包括：
赋予信用风险分数的初始分数，该初始分数为0；
从客户的身份证号码中提取客户的性别，若为男性则扣除信用风险分数3分，若为女性则加上信用风险分数51分；
从客户的身份证号码中提取客户的年龄，若不大于36岁，则减去信用风险分数5分，若大于36岁不大于47岁，则加上信用风险分数18分，若不小于48岁则加上信用风险分数48分；
根据客户的学历进行累加分数，若客户学历缺失或高中以下，则减去信用风险分数15分，若客户学历为专科，则加上信用风险分数7分，若客户学历为本科，则加上信用风险分数36分，若客户学历为硕士及以上，则加上信用风险分数118分；
根据客户婚姻状况进行累加分数，若客户婚姻状况缺失或离异，则减去信用风险分数2分，若客户婚姻状况为已婚，则加上信用风险分数5分，若客户婚姻状况为未婚或丧偶，则加上信用风险分数20分；
根据客户房产状况进行累加分数，若客户无房或有房无贷款，则减去信用风险分数1分，若客户有房有贷款则加上信用风险分数33分；
根据客户通讯地址所在地进行累加分数，若客户为西南或华中地区，则不加分也不减分，若客户为东北、华东或西北地区，则加上信用风险分数5分，若客户通讯地址所在地缺失或为华南或华北，则加上通讯地址所在地24分；
根据客户申请信用卡最长期限进行累加分数，若最长期限为大于12月不大于24月，则加上信用风险分数3分，若最长期限为不大于12月或大于24月，则加上信用风险分数15分；
根据信用卡最高额度进行累加分数，若最高额度缺失，则减去信用风险分数10分，若最高额度不大于5000元，则减去信用风险分数22分，若最高额度大于5000元不大于10000元，则减去信用风险分数8分，若最高额度大于10000元不大于10000元，则加上信用风险分数16分，若最高额度大于15000元不大于30000元，则加上信用风险分数19分，若最高额度大于30000元，则加上信用风险分数50分；
根据客户年收入进行累加分数，若年收入不大于100万，则减去信用风险分数8分，若年收入大于100万，则加上信用风险分数88分；
对信用风险分数进行累加，并按照如下方式进行信用分级：
可选的，所述从客户的身份证号码中提取客户的性别，若为男性则扣除信用风险分数3分，若为女性则加上信用风险分数51分的步骤包括：
若身份号码为18位，则从第17位提取数字，若能被2整除，则为女性，若不能被2整除，则为男性；
若身份号码为15位，则从第15位提取数字，若能被2整除，则为女性，若不能被2整除，则为男性。
可选的，所述从客户的身份证号码中提取客户的年龄，若不大于36岁，则减去信用风险分数5分，若大于36岁不大于47岁，则加上信用风险分数18分，若不小于48岁则加上信用风险分数48分的步骤包括：若身份号码为18位，则从第7-10位提取出生年份，并由今年的年份减去该出身年份即为年龄；
若身份号码为15位，则从第7-8位提取数字，并在前加上19组成出生年份，并由今年的年份减去该出身年份即为年龄。
可选的，西南地区包括拉萨、昌都、山南、日喀则、那曲、阿里、林芝、成都、自贡、攀枝花、泸州、德阳、绵阳、广元、遂宁、内江、乐山、眉山、峨嵋山、南充、资阳、宜宾、达州、雅安、阿坝、甘孜、凉山、广安、巴中、昆明、昭通、曲靖、楚雄、玉溪、红河、文山、思茅、西双版纳、大理、保山、德宏、丽江、怒江、迪庆、临沧、贵阳、六盘水、遵义、铜仁、凯里、毕节、安顺、兴义、都匀、重庆、万州、涪陵和黔江；
华中地区包括郑州、开封、洛阳、平顶山、安阳、鹤壁、新乡、焦作、濮阳、许昌、漯河、三门峡、南阳、商丘、周口、驻马店、信阳、武汉、黄石、十堰、宜昌、襄樊、鄂州、荆门、孝感、荆州、黄冈、随州、咸宁、恩施、长沙、株洲、湘潭、衡阳、邵阳、岳阳、韶山、常德、张家界、益阳、郴州、永州、娄底、怀化、吉首、南昌、景德镇、萍乡、九江、新余、鹰潭、赣州、宜春、上饶、吉安和抚州；
东北地区包括哈尔滨、齐齐哈尔、大庆、鸡西、鹤岗、双鸭山、伊春、佳木斯、七台河、牡丹江、黑河、绥化、大兴安岭、长春、吉林、四平、辽源、通化、白山、松原、白城、延边、沈阳、大连、鞍山、抚顺、本溪、丹东、锦州、营口、阜新、辽阳、盘锦、铁岭、朝阳和葫芦岛；
华东地区包括上海、南京、无锡、徐州、苏州、扬州、泰州、常州、南通、连云港、淮阴、盐城、镇江、宿迁、合肥、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、淮北、铜陵、安庆、黄山市、滁州、阜阳、宿州、六安、宣城、巢湖、池州、杭州、宁波、温州、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州和丽水；
西北地区包括乌鲁木齐、库尔勒、克州、昌吉、伊犁、克拉玛依、石河子、喀什、阿克苏、塔城、哈密、吐鲁番、博乐、阿勒泰、和田、西宁、果洛、玉树、海西、格尔木、海东、海北、黄南、兰州、酒泉、金昌、白银、天水、嘉峪关、张掖、武威、定西、陇南、平凉、庆阳、临夏、甘南、银川、石嘴山、吴忠、固原、西安、铜川、宝鸡、咸阳、渭南、汉中、安康、商洛、延安和榆林；
华南地区包括北京、天津、石家庄、唐山、秦皇岛、北戴河、保定、承德、邯郸、邢台、张家口、沧州、廊坊、衡水、呼和浩特、包头、乌海、赤峰、海拉尔、乌兰浩特、通辽、锡林浩特、集宁、鄂尔多斯、临河、巴彦浩特、太原、大同、阳泉、长治、晋城、朔州、忻州、离石、榆次、临汾、运城、济南、青岛、威海、淄博、枣庄、东营、烟台、潍坊、济宁、泰安、日照、莱芜、临沂、德州、聊城、滨州和菏泽；
华北地区包括南宁、柳州、桂林、梧州、百色、北海、防城港、钦州、贵港、贺州、玉林、河池、广州、深圳、珠海、汕头、佛山、韶关、湛江、惠州、东莞、中山、潮州、顺德、江门、茂名、肇庆、梅州、汕尾、河源、阳江、清远、揭阳、云浮、福州、厦门、莆田、三明、泉州、漳州、南平、宁德、龙岩、海南、海口、三亚、西沙群岛和三沙。
本发明具有如下优点：
本发明模型能够有效根据客户的条件对客户的信用风险进行评级，针对不同等级的客户采取不同的措施，降低财务风险。
附图说明
图1是本公开提供的模型一示例性实施例的结构示意图。
图2是本公开提供的方法一示例性实施例的流程示意图。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
图1是本公开提供的模型一示例性实施例的结构示意图。如图1所示，该模型包括如下模块。
初始分数赋予模块100，用于赋予信用风险分数的初始分数，该初始分数为0；
积分模块200，具体包括如下模块：
性别积分模块，用于从客户的身份证号码中提取客户的性别，若为男性则扣除信用风险分数3分，若为女性则加上信用风险分数51分；
年龄积分模块，用于从客户的身份证号码中提取客户的年龄，若不大于36岁，则减去信用风险分数5分，若大于36岁不大于47岁，则加上信用风险分数18分，若不小于48岁则加上信用风险分数48分；
学历积分模块，用于根据客户的学历进行累加分数，若客户学历缺失或高中以下，则减去信用风险分数15分，若客户学历为专科，则加上信用风险分数7分，若客户学历为本科，则加上信用风险分数36分，若客户学历为硕士及以上，则加上信用风险分数118分；
婚姻状况积分模块，用于根据客户婚姻状况进行累加分数，若客户婚姻状况缺失或离异，则减去信用风险分数2分，若客户婚姻状况为已婚，则加上信用风险分数5分，若客户婚姻状况为未婚或丧偶，则加上信用风险分数20分；
房产积分模块，用于根据客户房产状况进行累加分数，若客户无房或有房无贷款，则减去信用风险分数1分，若客户有房有贷款则加上信用风险分数33分；
通讯地址积分模块，用于根据客户通讯地址所在地进行累加分数，若客户为西南或华中地区，则不加分也不减分，若客户为东北、华东或西北地区，则加上信用风险分数5分，若客户通讯地址所在地缺失或为华南或华北，则加上通讯地址所在地24分；
信用卡最长期限积分模块，用于根据客户申请信用卡最长期限进行累加分数，若最长期限为大于12月不大于24月，则加上信用风险分数3分，若最长期限为不大于12月或大于24月，则加上信用风险分数15分；
信用卡最高额度积分模块，用于根据信用卡最高额度进行累加分数，若最高额度缺失，则减去信用风险分数10分，若最高额度不大于5000元，则减去信用风险分数22分，若最高额度大于5000元不大于10000元，则减去信用风险分数8分，若最高额度大于10000元不大于10000元，则加上信用风险分数16分，若最高额度大于15000元不大于30000元，则加上信用风险分数19分，若最高额度大于30000元，则加上信用风险分数50分；
年收入积分模块，用于根据客户年收入进行累加分数，若年收入不大于100万，则减去信用风险分数8分，若年收入大于100万，则加上信用风险分数88分；
信用分级模块300，用于对信用风险分数进行累加，并按照如下方式进行信用分级：
进一步地，所述性别积分模块可以包括：
第一性别提取子模块，若身份号码为18位，则从第17位提取数字，若能被2整除，则为女性，若不能被2整除，则为男性；
第二性别提取子模块，若身份号码为15位，则从第15位提取数字，若能被2整除，则为女性，若不能被2整除，则为男性。
进一步地，所述年龄提取模块可以包括：
第一年龄提取子模块，若身份号码为18位，则从第7-10位提取出生年份，并由今年的年份减去该出身年份即为年龄；
第二年龄提取子模块，若身份号码为15位，则从第7-8位提取数字，并在前加上19组成出生年份，并由今年的年份减去该出身年份即为年龄。
本发明的模型能够有效根据客户的条件对客户的信用风险进行评级，针对不同等级的客户采取不同的措施，降低财务风险。
图2是本公开提供的方法一示例性实施例的流程示意图。如图2所示，该方法包括如下步骤：
步骤s1：赋予信用风险分数的初始分数，该初始分数为0；
步骤s2：根据客户的条件进行累加分数，具体地，包括如下步骤：
从客户的身份证号码中提取客户的性别，若为男性则扣除信用风险分数3分，若为女性则加上信用风险分数51分；
从客户的身份证号码中提取客户的年龄，若不大于36岁，则减去信用风险分数5分，若大于36岁不大于47岁，则加上信用风险分数18分，若不小于48岁则加上信用风险分数48分；
根据客户的学历进行累加分数，若客户学历缺失或高中以下，则减去信用风险分数15分，若客户学历为专科，则加上信用风险分数7分，若客户学历为本科，则加上信用风险分数36分，若客户学历为硕士及以上，则加上信用风险分数118分；
根据客户婚姻状况进行累加分数，若客户婚姻状况缺失或离异，则减去信用风险分数2分，若客户婚姻状况为已婚，则加上信用风险分数5分，若客户婚姻状况为未婚或丧偶，则加上信用风险分数20分；
根据客户房产状况进行累加分数，若客户无房或有房无贷款，则减去信用风险分数1分，若客户有房有贷款则加上信用风险分数33分；
根据客户通讯地址所在地进行累加分数，若客户为西南或华中地区，则不加分也不减分，若客户为东北、华东或西北地区，则加上信用风险分数5分，若客户通讯地址所在地缺失或为华南或华北，则加上通讯地址所在地24分；
根据客户申请信用卡最长期限进行累加分数，若最长期限为大于12月不大于24月，则加上信用风险分数3分，若最长期限为不大于12月或大于24月，则加上信用风险分数15分；
根据信用卡最高额度进行累加分数，若最高额度缺失，则减去信用风险分数10分，若最高额度不大于5000元，则减去信用风险分数22分，若最高额度大于5000元不大于10000元，则减去信用风险分数8分，若最高额度大于10000元不大于10000元，则加上信用风险分数16分，若最高额度大于15000元不大于30000元，则加上信用风险分数19分，若最高额度大于30000元，则加上信用风险分数50分；
根据客户年收入进行累加分数，若年收入不大于100万，则减去信用风险分数8分，若年收入大于100万，则加上信用风险分数88分；
步骤s3：对信用风险分数进行累加，并按照如下方式进行信用分级：
本发明的方法能够有效根据客户的条件对客户的信用风险进行评级，针对不同等级的客户采取不同的措施，降低财务风险。
进一步地，所述从客户的身份证号码中提取客户的性别，若为男性则扣除信用风险分数3分，若为女性则加上信用风险分数51分的步骤可以包括：
若身份号码为18位，则从第17位提取数字，若能被2整除，则为女性，若不能被2整除，则为男性；
若身份号码为15位，则从第15位提取数字，若能被2整除，则为女性，若不能被2整除，则为男性。
进一步地，所述从客户的身份证号码中提取客户的年龄，若不大于36岁，则减去信用风险分数5分，若大于36岁不大于47岁，则加上信用风险分数18分，若不小于48岁则加上信用风险分数48分的步骤可以包括：若身份号码为18位，则从第7-10位提取出生年份，并由今年的年份减去该出身年份即为年龄；
若身份号码为15位，则从第7-8位提取数字，并在前加上19组成出生年份，并由今年的年份减去该出身年份即为年龄。
本发明中，西南地区包括拉萨、昌都、山南、日喀则、那曲、阿里、林芝、成都、自贡、攀枝花、泸州、德阳、绵阳、广元、遂宁、内江、乐山、眉山、峨嵋山、南充、资阳、宜宾、达州、雅安、阿坝、甘孜、凉山、广安、巴中、昆明、昭通、曲靖、楚雄、玉溪、红河、文山、思茅、西双版纳、大理、保山、德宏、丽江、怒江、迪庆、临沧、贵阳、六盘水、遵义、铜仁、凯里、毕节、安顺、兴义、都匀、重庆、万州、涪陵和黔江；华中地区包括郑州、开封、洛阳、平顶山、安阳、鹤壁、新乡、焦作、濮阳、许昌、漯河、三门峡、南阳、商丘、周口、驻马店、信阳、武汉、黄石、十堰、宜昌、襄樊、鄂州、荆门、孝感、荆州、黄冈、随州、咸宁、恩施、长沙、株洲、湘潭、衡阳、邵阳、岳阳、韶山、常德、张家界、益阳、郴州、永州、娄底、怀化、吉首、南昌、景德镇、萍乡、九江、新余、鹰潭、赣州、宜春、上饶、吉安和抚州；东北地区包括哈尔滨、齐齐哈尔、大庆、鸡西、鹤岗、双鸭山、伊春、佳木斯、七台河、牡丹江、黑河、绥化、大兴安岭、长春、吉林、四平、辽源、通化、白山、松原、白城、延边、沈阳、大连、鞍山、抚顺、本溪、丹东、锦州、营口、阜新、辽阳、盘锦、铁岭、朝阳和葫芦岛；华东地区包括上海、南京、无锡、徐州、苏州、扬州、泰州、常州、南通、连云港、淮阴、盐城、镇江、宿迁、合肥、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、淮北、铜陵、安庆、黄山市、滁州、阜阳、宿州、六安、宣城、巢湖、池州、杭州、宁波、温州、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州和丽水；西北地区包括乌鲁木齐、库尔勒、克州、昌吉、伊犁、克拉玛依、石河子、喀什、阿克苏、塔城、哈密、吐鲁番、博乐、阿勒泰、和田、西宁、果洛、玉树、海西、格尔木、海东、海北、黄南、兰州、酒泉、金昌、白银、天水、嘉峪关、张掖、武威、定西、陇南、平凉、庆阳、临夏、甘南、银川、石嘴山、吴忠、固原、西安、铜川、宝鸡、咸阳、渭南、汉中、安康、商洛、延安和榆林；华南地区包括北京、天津、石家庄、唐山、秦皇岛、北戴河、保定、承德、邯郸、邢台、张家口、沧州、廊坊、衡水、呼和浩特、包头、乌海、赤峰、海拉尔、乌兰浩特、通辽、锡林浩特、集宁、鄂尔多斯、临河、巴彦浩特、太原、大同、阳泉、长治、晋城、朔州、忻州、离石、榆次、临汾、运城、济南、青岛、威海、淄博、枣庄、东营、烟台、潍坊、济宁、泰安、日照、莱芜、临沂、德州、聊城、滨州和菏泽；华北地区包括南宁、柳州、桂林、梧州、百色、北海、防城港、钦州、贵港、贺州、玉林、河池、广州、深圳、珠海、汕头、佛山、韶关、湛江、惠州、东莞、中山、潮州、顺德、江门、茂名、肇庆、梅州、汕尾、河源、阳江、清远、揭阳、云浮、福州、厦门、莆田、三明、泉州、漳州、南平、宁德、龙岩、海南、海口、三亚、西沙群岛和三沙。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。