[發明專利]一種基于大數據的貸后風險預警系統在審

申請號：	202110371107.7	申請日：	2021-04-07
公開（公告）號：	CN113177834A	公開（公告）日：	2021-07-27
發明（設計）人：	沈超鋒;陳勇	申請（專利權）人：	安徽科訊金服科技有限公司
主分類號：	G06Q40/02	分類號：	G06Q40/02
代理公司：	合肥律眾知識產權代理有限公司 34147	代理人：	趙娟
地址：	230000 安徽省合肥市高***	國省代碼：	安徽;34
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于數據風險預警系統
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【說明書】：

本發明公開了一種基于大數據的貸后風險預警系統，包括數據采集模塊、數據整合模塊、模型運算模塊、規則配置模塊、風險標注模塊、黑名單模塊與預警通知模塊；所述數據采集模塊用于采集申請人信息，所述申請人信息包括申請人的政務數據、銀行數據、互聯網數據、征信數據；所述數據整合模塊用于對申請人各項數據進行整合處理，所述模型運算模塊用于根據申請人的整合數據進行模型運算；所述規則配置模塊用于配置貸后模型策略與規則，所述風險標注模塊用于對申請人進行風險等級標注，所述風險等級包括高級、中級與低級；所述黑名單根據配置的黑名單策略判斷用戶是否命中黑名單。本發明能夠有效減少貸后風險的發生，更加值得推廣使用。

技術領域

本發明涉及風險預警領域，具體涉及一種基于大數據的貸后風險預警系統。

背景技術

信用風險由于其分布廣、形成因素多而復雜，且貫穿在信貸業務的各個環節中等特點，成為了我國商業銀行發展中面臨的最主要的一類風險。而貸后信用風險由于風險發生的可能性大、誘發風險的不確定因素多，風險發生的周期長等特點，成為了我國大多數商業銀行風險管理的薄弱環節。隨著現代市場經濟的發展，金融市場也得到了蓬勃發展。通常市場的繁榮都伴隨著風險的發生，投資機會的增加都伴隨著風險因素的增加。我國商業銀行的信貸規模近幾年來得以迅速擴張，但信貸資產質量卻良莠不齊，銀行所面臨的風險呈現出更為多元化和復雜化的特征。商業銀行信用風險的存在，在一定程度上制約著銀行自身的發展和壯大，如何對風險進行有效的識別、合理的評價、及時的預警，是各家商業銀行迫切需要解決的問題，在解決這些問題時需要使用到貸后風險預警系統。

現有的貸后風險預警系統，進行風險預警的效果較差不能滿足使用者需求給貸后風險預警系統的使用帶來了一定的影響，因此，提出一種基于大數據的貸后風險預警系統。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于：如何解決現有的貸后風險預警系統，進行風險預警的效果較差不能滿足使用者需求給貸后風險預警系統的使用帶來了一定的影響的問題，提供了一種基于大數據的貸后風險預警系統。

本發明是通過以下技術方案解決上述技術問題的，本發明包括數據采集模塊、數據整合模塊、模型運算模塊、規則配置模塊、風險標注模塊、黑名單模塊與預警通知模塊；

所述數據采集模塊用于采集申請人信息，所述申請人信息包括申請人的政務數據、銀行數據、互聯網數據、征信數據；

所述數據整合模塊用于對申請人各項數據進行整合處理，所述模型運算模塊用于根據申請人的整合數據進行模型運算；

所述規則配置模塊用于配置貸后模型策略與規則，所述風險標注模塊用于對申請人進行風險等級標注，所述風險等級包括高級、中級與低級；

所述黑名單根據配置的黑名單策略判斷用戶是否命中黑名單；

所述預警通知模塊用于對風險客戶及時發出預警通知信息，警示風險客戶。

優選的，所述模型運算模塊進行模型運算獲取到的模型包括高級用戶模型、中級用戶模型與低級用戶模塊。

優選的，所述高級用戶模型、中級用戶模型與低級用戶模塊的具體處理過程如下：

步驟一：提取出獲取到的征信信息與收入財產信息，從征信信息中提取出該用戶的已負債金額與貸款筆數信息，從輸入財產信息中提取出其月均收入信息與財產總值信息；