CN105225151A - 一种银行贷款风险预警方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种银行贷款风险预警方法及装置，方法包括：在源系统中抽取与目标贷款项目关联的交易数据，并在预置的风险预警模型集合中选取目标风险预警模型，该目标风险预警模型的模型参数中的贷款类型与目标贷款项目的贷款类型相同，进而按照目标风险预警模型的数据规则对交易数据进行加工，利用加工后的交易数据计算目标风险预警模型，得到预警数据，该预警数据用于指示目标贷款项目是否存在风险。本申请预先设计了多种风险预警模型，每种风险预警模型对应于不同的风险类型，因此根据目标贷款项目的贷款类型选取对应的风险预警模型进行风险预警，能够全面的对各种类型的风险进行预警，同时提高了风险预警的工作效率。

Description

一种银行贷款风险预警方法及装置

技术领域

本申请涉及软件技术领域，更具体地说，涉及一种银行贷款风险预警方法及装置。

背景技术

当前“假个贷”、骗贷套贷、挪用贷款等现象有所抬头，极易形成对银行信贷领域的风险渗透和冲击。

为了对银行贷款进行风险预控，现有技术一般通过明细报表数据查询的方式展现贷款明细数据，再由人工挖掘发现有风险的贷款。而由于风险贷款的种类繁多，例如贷款资金回流借款人、贷款资金用于借新还旧等，因此人工挖掘的方式无法对所有种类的风险贷款进行预警，并且存在工作效率低下的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种银行贷款风险预警方法及装置，用于解决现有人工挖掘进行贷款风险预警的方式所存在的工作效率低，预警不全面的问题。

为了实现上述目的，现提出的方案如下：

一种银行贷款风险预警方法，包括：

在源系统中抽取与目标贷款项目关联的交易数据；

在预置的风险预警模型集合中选取目标风险预警模型，所述目标风险预警模型的模型参数中的贷款类型与所述目标贷款项目的贷款类型相同；

按照所述目标风险预警模型的数据规则对所述交易数据进行加工；

利用加工后的交易数据计算所述目标风险预警模型，得到预警数据，所述预警数据用于指示所述目标贷款项目是否存在风险。

优选地，风险预警模型的模型参数中还包括贷款金额范围，则所述目标贷款项目的贷款金额属于所述目标风险预警模型的模型参数中的贷款金额范围。

优选地，所述目标风险预警模型为贷款资金回流借款人模型，所述按照所述目标风险预警模型的数据规则对所述交易数据进行加工，包括：

根据所述目标贷款项目的借款人客户编号及配偶客户编号、共同借款人客户编号，查询借款人及配偶、共同借款人名下所有存款账户；

若贷款种类为个人助业贷款，则根据借款人经营实体名称及组织机构代码、营业执照注册号，查询借款人经营实体名下的对公账户；

查询借款人及配偶、共同借款人名下所有存款账户及个人助业贷款借款人经营实体名下的对公账户下，自贷款发放后预置时间段内的转入交易金额；

所述利用加工后的交易数据计算所述目标风险预警模型，得到预警数据，包括：

判断所述转入交易金额与所述目标贷款项目的贷款金额的差额是否在预置范围内，若是，则确认所述目标贷款项目存在风险，若否，则确认所述目标贷款项目不存在风险。

优选地，所述交易数据包括目标贷款项目中贷款客户的交易流水、贷款客户的合作公司账户流水、贷款发放流水、贷款还款流水、贷款用户操作流水、贷款客户信息、与贷款客户共同贷款人信息。

一种银行贷款风险预警装置，包括：

交易数据抽取单元，用于在源系统中抽取与目标贷款项目关联的交易数据；

目标模型选取单元，用于在预置的风险预警模型集合中选取目标风险预警模型，所述目标风险预警模型的模型参数中的贷款类型与所述目标贷款项目的贷款类型相同；

数据加工单元，用于按照所述目标风险预警模型的数据规则对所述交易数据进行加工；

模型计算单元，用于利用加工后的交易数据计算所述目标风险预警模型，得到预警数据，所述预警数据用于指示所述目标贷款项目是否存在风险。

优选地，风险预警模型的模型参数中还包括贷款金额范围，则所述目标贷款项目的贷款金额属于所述目标风险预警模型的模型参数中的贷款金额范围。

优选地，所述目标风险预警模型为贷款资金回流借款人模型，所述数据加工单元包括：

第一模型数据加工单元，用于根据所述目标贷款项目的借款人客户编号及配偶客户编号、共同借款人客户编号，查询借款人及配偶、共同借款人名下所有存款账户；若贷款种类为个人助业贷款，则根据借款人经营实体名称及组织机构代码、营业执照注册号，查询借款人经营实体名下的对公账户；查询借款人及配偶、共同借款人名下所有存款账户及个人助业贷款借款人经营实体名下的对公账户下，自贷款发放后预置时间段内的转入交易金额；

所述模型计算单元包括：

第一模型风险预警单元，用于判断所述转入交易金额与所述目标贷款项目的贷款金额的差额是否在预置范围内，若是，则确认所述目标贷款项目存在风险，若否，则确认所述目标贷款项目不存在风险。

优选地，所述交易数据包括目标贷款项目中贷款客户的交易流水、贷款客户的合作公司账户流水、贷款发放流水、贷款还款流水、贷款用户操作流水、贷款客户信息、与贷款客户共同贷款人信息。

从上述的技术方案可以看出，本申请实施例提供的银行贷款风险预警方法，在源系统中抽取与目标贷款项目关联的交易数据，并在预置的风险预警模型集合中选取目标风险预警模型，该目标风险预警模型的模型参数中的贷款类型与目标贷款项目的贷款类型相同，进而按照目标风险预警模型的数据规则对交易数据进行加工，利用加工后的交易数据计算目标风险预警模型，得到预警数据，该预警数据用于指示目标贷款项目是否存在风险。本申请预先设计了多种风险预警模型，每种风险预警模型对应于不同的风险类型，因此根据目标贷款项目的贷款类型选取对应的风险预警模型进行风险预警，能够全面的对各种类型的风险进行预警，同时提高了风险预警的工作效率，节省人力资源。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例公开的一种银行贷款风险预警方法流程图；

图2为本申请实施例公开的另一种银行贷款风险预警方法流程图；

图3为本申请实施例公开的一种银行贷款风险预警装置结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

参见图1，图1为本申请实施例公开的一种银行贷款风险预警方法流程图。

如图1所示，该方法包括：

步骤S100、在源系统中抽取与目标贷款项目关联的交易数据；

这里，目标贷款项目为本次所要处理的贷款项目。与目标贷款项目关联的交易数据囊括了与贷款相关的所有数据，例如目标贷款项目中贷款客户的交易流水、贷款客户的合作公司账户流水、贷款发放流水、贷款还款流水、贷款用户操作流水、贷款客户信息、与贷款客户共同贷款人信息等。

其中，交易数据可以通过银行系统的服务器获取。

步骤S110、在预置的风险预警模型集合中选取目标风险预警模型；

具体地，所述目标风险预警模型的模型参数中的贷款类型与所述目标贷款项目的贷款类型相同。每个风险预警模型都存在模型参数，模型参数中可以包括贷款类型，一个风险预警模型可以适用于若干种贷款类型的贷款项目。当然，一个贷款项目也可能对应多个风险预警模型。

步骤S120、按照所述目标风险预警模型的数据规则对所述交易数据进行加工；

每个风险预警模型均对数据有一定的规则要求，因此这里按照目标风险预警模型的数据规则要求对交易数据进行加工，加工后的数据可以被目标风险预警模型使用。

步骤S130、利用加工后的交易数据计算所述目标风险预警模型，得到预警数据。

这里，预警数据用于指示所述目标贷款项目是否存在风险。通过计算目标风险预警模型，可以得出目标贷款项目是否存在与该目标风险预警模型对应类型的风险。

本申请实施例提供的银行贷款风险预警方法，在源系统中抽取与目标贷款项目关联的交易数据，并在预置的风险预警模型集合中选取目标风险预警模型，该目标风险预警模型的模型参数中的贷款类型与目标贷款项目的贷款类型相同，进而按照目标风险预警模型的数据规则对交易数据进行加工，利用加工后的交易数据计算目标风险预警模型，得到预警数据，该预警数据用于指示目标贷款项目是否存在风险。本申请预先设计了多种风险预警模型，每种风险预警模型对应于不同的风险类型，因此根据目标贷款项目的贷款类型选取对应的风险预警模型进行风险预警，能够全面的对各种类型的风险进行预警，同时提高了风险预警的工作效率，节省人力资源。

进一步可选的，上述的风险预警模型的模型参数中还可以包括贷款金额范围，也即该风险预警模型适用于何种贷款金额的贷款项目，举例如，某些风险预警模型适用于贷款金额超出10万的贷款项目。

在接下来的实施例中，我们介绍几种风险预警模型。

1、贷款资金回流借款人模型。

该模型的模型参数包括：

贷款类型：个人消费贷款、个人助业贷款、个人汽车贷款、个人支农贷款、个人权利质押贷款、个人黄金质押贷款、个人再交易住房贷款、个人住房抵押额度贷款、个人新建住房贷款、个人再交易商业用房贷款。

贷款金额≥10万元。

该模型的处理过程：

根据借款人客户编号及配偶客户编号、共同借款人客户编号，查询借款人及配偶、共同借款人名下所有存款账户；

若贷款种类为个人助业贷款，则根据借款人经营实体名称及组织机构代码、营业执照注册号，查询借款人经营实体名下的对公账户；

查询借款人及配偶、共同借款人名下所有存款账户及个人助业贷款借款人经营实体名下的对公账户下，自贷款发放后预置时间段内的转入交易金额；

判断所述转入交易金额与贷款金额的差额是否在预置范围内，若是，则确认所述目标贷款项目存在风险，若否，则确认所述目标贷款项目不存在风险。

需要说明的是，上述预置时间段可以是1个月，差额的预置范围可以是转入交易金额与贷款金额的比例在0.9-1.1之间。当然，这仅仅是示例的数值而已，还可以根据实际情况而设定。

2、贷款资金用于借新还旧模型。

该模型的模型参数包括：

贷款类型：新发放贷款类型：个人消费贷款、个人助业贷款、个人汽车贷款、个人支农贷款、个人权利质押贷款、个人黄金质押贷款、住房抵押额度贷款；被归还贷款(旧贷款)类型：所有个人类贷款。

新发放贷款金额≥10万元，归还贷款金额≥10万元。

该模型的处理过程：

根据借款人客户编号及配偶身份证件号码、共同借款人客户编号，查询借款人及配偶、共同借款人名下自新贷款发放之日起30天内结清的旧贷款明细以及未结清(余额大于0)的旧贷款；

判断结清金额与新发放贷款金额的比例是否在0.9-1.1之间，若是，则确认所述目标贷款项目存在风险，若否，则确认所述目标贷款项目不存在风险。

上述实施例中介绍两种具体的风险预警模型，当然，除此之外还可以存在其它的风险预警模型，例如大额贷款资金流水查询模型、个人助业贷款用于归还对公贷款模型等等，此处不再详细介绍。

本实施例中以目标风险预警模型为贷款资金回流借款人模型为例，对本申请方案进行完整介绍。

参见图2，图2为本申请实施例公开的另一种银行贷款风险预警方法流程图。

如图2所示，该方法包括：

步骤S200、在源系统中抽取与目标贷款项目关联的交易数据；

这里，目标贷款项目为本次所要处理的贷款项目。与目标贷款项目关联的交易数据囊括了与贷款相关的所有数据，例如目标贷款项目中贷款客户的交易流水、贷款客户的合作公司账户流水、贷款发放流水、贷款还款流水、贷款用户操作流水、贷款客户信息、与贷款客户共同贷款人信息等。

其中，交易数据可以通过银行系统的服务器获取。

步骤S210、在预置的风险预警模型集合中选取目标风险预警模型；

这里，我们以目标风险预警模型为贷款资金回流借款人模型为例进行说明。

步骤S220、根据所述目标贷款项目的借款人客户编号及配偶客户编号、共同借款人客户编号，查询借款人及配偶、共同借款人名下所有存款账户；

步骤S230、若贷款种类为个人助业贷款，则根据借款人经营实体名称及组织机构代码、营业执照注册号，查询借款人经营实体名下的对公账户；

步骤S240、查询借款人及配偶、共同借款人名下所有存款账户及个人助业贷款借款人经营实体名下的对公账户下，自贷款发放后预置时间段内的转入交易金额；

步骤S250、判断所述转入交易金额与所述目标贷款项目的贷款金额的差额是否在预置范围内，若是，则执行步骤S260，若否，则执行步骤S270；

步骤S260、确认所述目标贷款项目存在风险；

步骤S270、确认所述目标贷款项目不存在风险。

下面对本申请实施例提供的银行贷款风险预警装置进行描述，下文描述的银行贷款风险预警装置与上文描述的银行贷款风险预警方法可相互对应参照。

参见图3，图3为本申请实施例公开的一种银行贷款风险预警装置结构示意图。

如图3所示，该装置包括：

交易数据抽取单元31，用于在源系统中抽取与目标贷款项目关联的交易数据；

其中，所述交易数据可以包括目标贷款项目中贷款客户的交易流水、贷款客户的合作公司账户流水、贷款发放流水、贷款还款流水、贷款用户操作流水、贷款客户信息、与贷款客户共同贷款人信息等。

目标模型选取单元32，用于在预置的风险预警模型集合中选取目标风险预警模型，所述目标风险预警模型的模型参数中的贷款类型与所述目标贷款项目的贷款类型相同；

数据加工单元33，用于按照所述目标风险预警模型的数据规则对所述交易数据进行加工；

模型计算单元34，用于利用加工后的交易数据计算所述目标风险预警模型，得到预警数据，所述预警数据用于指示所述目标贷款项目是否存在风险。

本申请实施例提供的银行贷款风险预警装置，在源系统中抽取与目标贷款项目关联的交易数据，并在预置的风险预警模型集合中选取目标风险预警模型，该目标风险预警模型的模型参数中的贷款类型与目标贷款项目的贷款类型相同，进而按照目标风险预警模型的数据规则对交易数据进行加工，利用加工后的交易数据计算目标风险预警模型，得到预警数据，该预警数据用于指示目标贷款项目是否存在风险。本申请预先设计了多种风险预警模型，每种风险预警模型对应于不同的风险类型，因此根据目标贷款项目的贷款类型选取对应的风险预警模型进行风险预警，能够全面的对各种类型的风险进行预警，同时提高了风险预警的工作效率，节省人力资源。

可选的，风险预警模型的模型参数中还可以包括贷款金额范围，则所述目标贷款项目的贷款金额属于所述目标风险预警模型的模型参数中的贷款金额范围。

可选的，所述目标风险预警模型可以为多种类型的预警模型，本实施例以预警模型为贷款资金回流借款人模型为例进行说明。则所述数据加工单元可以包括：

第一模型数据加工单元，用于根据所述目标贷款项目的借款人客户编号及配偶客户编号、共同借款人客户编号，查询借款人及配偶、共同借款人名下所有存款账户；若贷款种类为个人助业贷款，则根据借款人经营实体名称及组织机构代码、营业执照注册号，查询借款人经营实体名下的对公账户；查询借款人及配偶、共同借款人名下所有存款账户及个人助业贷款借款人经营实体名下的对公账户下，自贷款发放后预置时间段内的转入交易金额；

所述模型计算单元可以包括：

第一模型风险预警单元，用于判断所述转入交易金额与所述目标贷款项目的贷款金额的差额是否在预置范围内，若是，则确认所述目标贷款项目存在风险，若否，则确认所述目标贷款项目不存在风险。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种银行贷款风险预警方法，其特征在于，包括：

在源系统中抽取与目标贷款项目关联的交易数据；

在预置的风险预警模型集合中选取目标风险预警模型，所述目标风险预警模型的模型参数中的贷款类型与所述目标贷款项目的贷款类型相同；

按照所述目标风险预警模型的数据规则对所述交易数据进行加工；

利用加工后的交易数据计算所述目标风险预警模型，得到预警数据，所述预警数据用于指示所述目标贷款项目是否存在风险。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，风险预警模型的模型参数中还包括贷款金额范围，则所述目标贷款项目的贷款金额属于所述目标风险预警模型的模型参数中的贷款金额范围。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标风险预警模型为贷款资金回流借款人模型，所述按照所述目标风险预警模型的数据规则对所述交易数据进行加工，包括：

根据所述目标贷款项目的借款人客户编号及配偶客户编号、共同借款人客户编号，查询借款人及配偶、共同借款人名下所有存款账户；

若贷款种类为个人助业贷款，则根据借款人经营实体名称及组织机构代码、营业执照注册号，查询借款人经营实体名下的对公账户；

查询借款人及配偶、共同借款人名下所有存款账户及个人助业贷款借款人经营实体名下的对公账户下，自贷款发放后预置时间段内的转入交易金额；

所述利用加工后的交易数据计算所述目标风险预警模型，得到预警数据，包括：

判断所述转入交易金额与所述目标贷款项目的贷款金额的差额是否在预置范围内，若是，则确认所述目标贷款项目存在风险，若否，则确认所述目标贷款项目不存在风险。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交易数据包括目标贷款项目中贷款客户的交易流水、贷款客户的合作公司账户流水、贷款发放流水、贷款还款流水、贷款用户操作流水、贷款客户信息、与贷款客户共同贷款人信息。

5.一种银行贷款风险预警装置，其特征在于，包括：

交易数据抽取单元，用于在源系统中抽取与目标贷款项目关联的交易数据；

目标模型选取单元，用于在预置的风险预警模型集合中选取目标风险预警模型，所述目标风险预警模型的模型参数中的贷款类型与所述目标贷款项目的贷款类型相同；

数据加工单元，用于按照所述目标风险预警模型的数据规则对所述交易数据进行加工；

模型计算单元，用于利用加工后的交易数据计算所述目标风险预警模型，得到预警数据，所述预警数据用于指示所述目标贷款项目是否存在风险。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，风险预警模型的模型参数中还包括贷款金额范围，则所述目标贷款项目的贷款金额属于所述目标风险预警模型的模型参数中的贷款金额范围。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述目标风险预警模型为贷款资金回流借款人模型，所述数据加工单元包括：

第一模型数据加工单元，用于根据所述目标贷款项目的借款人客户编号及配偶客户编号、共同借款人客户编号，查询借款人及配偶、共同借款人名下所有存款账户；若贷款种类为个人助业贷款，则根据借款人经营实体名称及组织机构代码、营业执照注册号，查询借款人经营实体名下的对公账户；查询借款人及配偶、共同借款人名下所有存款账户及个人助业贷款借款人经营实体名下的对公账户下，自贷款发放后预置时间段内的转入交易金额；

所述模型计算单元包括：

第一模型风险预警单元，用于判断所述转入交易金额与所述目标贷款项目的贷款金额的差额是否在预置范围内，若是，则确认所述目标贷款项目存在风险，若否，则确认所述目标贷款项目不存在风险。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述交易数据包括目标贷款项目中贷款客户的交易流水、贷款客户的合作公司账户流水、贷款发放流水、贷款还款流水、贷款用户操作流水、贷款客户信息、与贷款客户共同贷款人信息。