[發明專利]互聯網金融企業異常預警排名方法及軟件系統

在審

• 申請號: 201811281448.X
• 申請日: 2018-10-31
• 公開（公告）號: CN109472691A
• 公開（公告）日: 2019-03-15
• 發明（設計）人: 郭海鳳;徐小磊;賀敏;吳震;廣昆程
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學;國家計算機網絡與信息安全管理中心
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02
• 代理公司: 重慶萃智邦成專利代理事務所(普通合伙) 50231
• 代理人: 竺棟

本發明涉及金融風險監測領域，具體的說是一種互聯網金融企業異常預警排名方法及軟件系統；包括有以下步驟，首先確定異常類型；確定每個異常類型下的異常指標；根據各異常類型下觸發異常預警閾值的指標個數，確定該異常類型下各互聯網金融企業的單項異常預警排名根據異常類型的個數對所有企業進行綜合排序；采用本發明技術方案的異常預警排名方法，既能、從單個異常類型角度對所有互聯網金融企業進行單項排名，也能從綜合所有異常類型對所有互聯網金融企業進行綜合排名，便于使用者根據企業異常預警排名或是自己重點關注的異常類型的排名進行選擇與決策。

技術領域

本發明涉及金融風險監測領域，具體的說是一種互聯網金融企業異常預警排名方法及軟件系統。

背景技術

目前，互聯網金融企業在出現跑路、提現困難、停業等問題前可以維持正常運營，但其實任何問題的發生都有一個風險潛伏期，無論是問題發生前夕暴露出的單個異常項還是多個異常項往往都容易被忽視。當前對各個互聯網金融企業的共性問題或是獨立問題都只是從流動性風險、信用風險、技術風險以及法律風險等宏觀層面切入，對互聯網金融企業的顯著異常項進行挖掘并建立相應異常預警這樣的微觀切入方式尚未出現。

目前雖然有少部分第三方服務平臺建立了自己的網貸企業評分系統，但都是依附于互聯網金融企業當期現狀，沒有特別關注互聯網金融企業短期內的異常變動，對互聯網金融企業的異常項也沒有提起重視。

互聯網金融預警工作以其預先發現互聯網金融行業中風險評分較高的互聯網金融企業并作出不同程度預警提示的功能，引起了互聯網金融監管層的高度重視。目前較為有影響力的互聯網金融預警平臺包括：

互聯網金融風險分析技術平臺：國家互聯網應急中心牽頭成立國家互聯網金融安全技術專家委員會，通過接入平臺的互聯網金融企業內部數據和公開數據相結合，建立了事前、事中、事后的追蹤風險體系。

打擊非法集資監測預警平臺：北京市建設的打擊非法集資監測預警平臺，通過“冒煙指數”作為非法集資犯罪預警的系統性風險綜合指數。在利用金融風險分析大數據的基礎上，以大數據和云計算為技術支撐，從海量數據中篩選出與企業非法集資風險高度相關的幾類指標，主要從合規性指數、收益率偏離指數、投訴舉報指數、傳播力指數、特征詞命中指數共5個維度的多項數據對監控對象計算分析，利用不同的機器學習方法，經過訓練后建立起風險預警模型，最終得出的非法集資風險相關度指數，即“冒煙指數”，再根據冒煙指數的得分來進行分級預警。

金融風險防控預警平臺：廈門市建設的通過尋找易發生非法集資的互聯網金融企業作為重點監測對象，兼用網上輿情、場外配資、私募基金、市民群眾等信息貼近一線開展實時監測預警。

根據現有預警平臺現狀來看，互聯網金融風險分析及預警仍處于起步階段，難以具體反映企業短期內經營異常，在這樣的監管環境下，既不能及時發現某個具體企業的異常項及其異常程度，也不能及時發現有異常現象的企業。因此，投資者也無法獲取任何相關的異常信號，給投資者帶來了很大的風險隱患。

發明內容

本發明的目的在于提供一種互聯網金融企業異常預警軟件系統及異常預警排名方法軟件系統。

為了實現上述目的，本發明采用了如下技術方案：

一種互聯網金融企業異常預警排名方法，包括以下步驟：

S1、首先確定大的異常類型，即互聯網金融企業異常預警軟件系統的主框架；

S2、其次選定每個異常類型下的異常指標，即互聯網金融企業異常預警軟件系統的框架填充；

S3、然后根據各異常類型下觸發異常預警閾值的指標個數確定該異常類型下各互聯網金融企業的單項異常預警排名，觸發異常預警閾值指標個數越多，互聯網金融企業的異常預警值越高；同時也可以說明各互聯網金融企業該單項異常類型的異常程度，觸發異常預警閾值指標個數越多，互聯網金融企業的該項異常類型異常程度越高。