[發(fā)明專利]大數(shù)據(jù)風(fēng)控管理系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911311538.3
• 申請日: 2019-12-18
• 公開（公告）號: CN111080440A
• 公開（公告）日: 2020-04-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 梁曉靖;梁福瑜
• 申請（專利權(quán)）人: 上海良鑫網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02
• 代理公司: 北京勁創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11589
• 代理人: 張鐵蘭

1.大數(shù)據(jù)風(fēng)控管理系統(tǒng)，包括產(chǎn)品表現(xiàn)層和服務(wù)應(yīng)用層，其特征在于：產(chǎn)品表現(xiàn)層基于公司平臺運營需要，將為用戶提供而完整的征信審核服務(wù)，根據(jù)用戶需要以及用戶畫像數(shù)據(jù)，用以優(yōu)化匹配所需資產(chǎn)，進(jìn)而撮合用戶和商家達(dá)成交易，實現(xiàn)資產(chǎn)流通，并同時更新用戶的征信相關(guān)數(shù)據(jù)，供給合作伙伴或者第三方征信需求企業(yè)使用，產(chǎn)品表現(xiàn)層包含APP入口、PC端入口、微信入口的快捷方式；

服務(wù)應(yīng)用層基于工作流機制，將系統(tǒng)各個業(yè)務(wù)流程設(shè)計為標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)處理模板，并對上層系統(tǒng)提供業(yè)務(wù)調(diào)用入口，通過標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)處理模板機制，確保業(yè)務(wù)流程的高內(nèi)聚、高擴展，避免不必要的系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理異常；

產(chǎn)品表現(xiàn)層與服務(wù)應(yīng)用層的企業(yè)應(yīng)用服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)支持；

企業(yè)應(yīng)用服務(wù)包含內(nèi)部支持模塊和第三方支持模塊，內(nèi)部支持模塊包含風(fēng)控系統(tǒng)和基本服務(wù)，第三方支持模塊包含支付系統(tǒng)、短信系統(tǒng)、郵件系統(tǒng)與黑名單信用數(shù)據(jù)；

風(fēng)控系統(tǒng)包括用戶數(shù)據(jù)收集、信用評分、反欺詐、規(guī)則引擎、模型引擎、風(fēng)控搜索、圖譜挖掘和黑名單服務(wù)；

用戶數(shù)據(jù)收集為系統(tǒng)自動收集互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，查詢征信數(shù)據(jù)模塊；

信用評分模型最大的優(yōu)勢就是擁有豐富的信用風(fēng)險評估的數(shù)據(jù)緯度；

反欺詐應(yīng)用主要識別兩種類型的用戶，一種是客戶惡意欺詐，另外一種是客戶信貸違約，反欺詐應(yīng)用除了利用黑名單機制，來拒絕一些惡意欺詐人獲得貸款外，還與第三方征信服務(wù)商以及部分地區(qū)的小貸公司，互聯(lián)網(wǎng)金融科技公司建立互聯(lián)互通共享貸款數(shù)據(jù)的機制，有效的識別出反欺詐用戶；

規(guī)則引擎服務(wù)綜合考慮了個人用戶的信用歷史，行為偏好，履約能力，身份特質(zhì)，人脈關(guān)系等多個緯度的信息；

風(fēng)控搜索服務(wù)利用知識圖譜技術(shù)構(gòu)建風(fēng)控搜索引擎；

黑名單服務(wù)利用平臺已與十幾家第三方征信服務(wù)商以及部分地區(qū)的小貸公司、互聯(lián)網(wǎng)金融科技公司合作，建立互聯(lián)互通機制，構(gòu)建黑名單數(shù)據(jù)庫，共享貸款數(shù)據(jù)，與互聯(lián)網(wǎng)平臺在相關(guān)大數(shù)據(jù)的分享上彼此也未互通有無；

基本服務(wù)包括身份管理、緩存系統(tǒng)、消息隊列、數(shù)據(jù)中心、流程執(zhí)行和撮合匹配。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)風(fēng)控管理系統(tǒng)，其特征在于：用戶數(shù)據(jù)收集所用的系統(tǒng)包含搜索引擎(Search Engine)、爬蟲引擎(Crawlers)、存儲模塊3個組成部分；SearchEngine根據(jù)借款人提交的年齡、收入、職業(yè)、學(xué)歷、資產(chǎn)、負(fù)債等這些同信用信息，搜索、查詢系統(tǒng)里的相關(guān)征信數(shù)據(jù)，并返回相應(yīng)的結(jié)果，Crawlers根據(jù)借款人的信息到互聯(lián)網(wǎng)上實時、不間斷抓取社交、電商、通信、出行等互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，經(jīng)過ETL處理后存儲到Hbase/HDFS中。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)風(fēng)控管理系統(tǒng)，其特征在于：信用評分模型平臺運用這些海量的數(shù)據(jù)，通過基于深度學(xué)習(xí)，組合多種算法，構(gòu)建出十幾個風(fēng)控模型，發(fā)現(xiàn)有區(qū)分用戶風(fēng)險的特性，進(jìn)而建立模型，可以智能的對用戶進(jìn)行打分，并且根據(jù)平均違約率對用戶進(jìn)行風(fēng)險分級，從而評估風(fēng)險議價。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)風(fēng)控管理系統(tǒng)，其特征在于：反欺詐應(yīng)用還通過在網(wǎng)站或者移動端嵌入設(shè)備識別腳本，獲取用戶手機的位置信息、手機應(yīng)用安裝、社交活動軌跡、設(shè)備聚集點以及設(shè)備的多重屬性等數(shù)據(jù)，從而識別出用戶是否經(jīng)常換手機卡，是否刻意隱藏個人信息，是否短期內(nèi)故意暴露個人信息，是否安裝了很多惡意軟件例如密碼破解器，偽裝號碼軟件是否僅僅使用貸款軟件等異常、欺詐行為或疑似欺詐行為，最后利用反欺詐模型，準(zhǔn)確追蹤定位風(fēng)險產(chǎn)生的用戶主體以及關(guān)聯(lián)的所有用戶，及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險，控制風(fēng)險，減少損失。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大數(shù)據(jù)風(fēng)控管理系統(tǒng)，其特征在于：規(guī)則引擎服務(wù)通過基于機器學(xué)習(xí)，組合多種算法，構(gòu)建出幾十個規(guī)則模型，挖掘出很多規(guī)律性信息，利用互聯(lián)網(wǎng)化的風(fēng)險定價和大數(shù)據(jù)分析，評估各個數(shù)據(jù)指標(biāo)在信用中的權(quán)重，并不斷的優(yōu)化模型，豐富的數(shù)據(jù)輸入維度以及較細(xì)的顆粒度，多維度、全量的用戶行為數(shù)據(jù)客觀預(yù)測用戶的還款特性，并評判用戶的還款能力和意愿，預(yù)測用戶提前還款概率。