CN110111200A - 一种基于psi的数据异常智能监控方法及智能监控装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于PSI的数据异常智能监控方法、装置、系统和记录介质，所述方法包括如下步骤：获取要进行数据异常监控的数据集，该数据包括多个数据条目，每个数据条目包括至少一个数据项；计算所述数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI；当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理。通过计算数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI，当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理。当信贷用户数据发生变化时，可以容易地了解数据异常，从而完成各种统计任务，而无需人工干预。因此，该系统可以大幅度地提升统计效率。
Description
技术领域
本发明涉及金融信用服务领域，具体涉及一种基于群体稳定性指标(populationstability index,PSI)的智能监控方法及智能监控装置。
背景技术
现有个人贷款或授信决策，需要先对客户进行评级，然后测算贷款或授信额度。目前常见的是通过授信模型来构建个人授信评分卡，基于从银行等机构获取的信息，对用户的个人信用评价，根据用户的个人信用评价确定贷款额度。
PSI是一个特征或一个分数随时间变化的程度。比如用户数据中的收入情况。假如想观测用户收入情况随时间的分布的变化程度。，比如大于2万的百分比是35％，10000到20000的百分比是50％，小于10000占15％。当观测这个百分比随时间的变化情况时，可能会出现5月份之前是35％、50％、15％，现在却变成了15％、50％、35％，很明显这说明一万以下的收入的占比变多了，这很可能表示用户群的质量变差了，但是这种变化一般很难量化。
因此亟需一种数据异常智能监控方法及智能监控装置，能够自动进行建立和验证信用评分。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是个人贷款或授信决策中无法对于用户数据进行实时有效的进行监控的问题。
为解决上述技术问题，本发明的第一方面提出一种基于PSI的数据异常智能监控方法基于PSI的数据异常智能监控方法，包括如下步骤：
获取要进行数据异常监控的数据集，该数据包括多个数据条目，每个数据条目包括至少一个数据项；
计算所述数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI；
当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理。
根据本发明的一种优选实施方式，所述计算所述数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI的步骤包括：
根据各数据条目中所包括的所述至少一个数据项的数值，对各数据条目进行分档，并计算每个分档下的数据条目的数量占总数据条目数量的占比。
根据本发明的一种优选实施方式，计算所述数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI的步骤还包括：将所述各分档的占比与标准占比进行比较，计算所述PSI。
根据本发明的一种优选实施方式，所述标准占比为所述数据集的同类的历史数据集中的同一分档的占比。
根据本发明的一种优选实施方式，所述计算PSI的公式为：
其中，Ai表示第i个分档下的数据条目的标准占比，Bi表示同类的历史数据集中第i个分档下的数据条目的占比，n为采样次数。
根据本发明的一种优选实施方式，所述数据集包括：信贷用户数据的数据集。
根据本发明的一种优选实施方式，所述至少一个数据项包括：收入、负债、有价证券、商业保险中的任一项。
根据本发明的一种优选实施方式，当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理的步骤包括：显示所述数据项的名称、数据、分档和占比。
本发明的第二方面提出一种基于PSI的数据异常智能监控装置，包括：
获取模块，用于获取要进行数据异常监控的数据集，该数据包括多个数据条目，每个数据条目包括至少一个数据项；
计算模块，用于计算所述数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI；
报警处理模块，用于当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理。
根据本发明的一种优选实施方式，所述计算模块还用于根据各数据条目中所包括的所述至少一个数据项的数值，对各数据条目进行分档，并计算每个分档下的数据条目的数量占总数据条目数量的占比。
根据本发明的一种优选实施方式，所述计算模块还用于将所述各分档的占比与标准占比进行比较，计算所述PSI。
根据本发明的一种优选实施方式，所述标准占比为所述数据集的同类的历史数据集中的同一分档的占比。
根据本发明的一种优选实施方式，所述计算PSI的公式为：
其中，Ai表示第i个分档下的数据条目的标准占比，Bi表示同类的历史数据集中第i个分档下的数据条目的占比，n为采样次数。
根据本发明的一种优选实施方式，所述数据集包括：信贷用户数据的数据集。
根据本发明的一种优选实施方式，所述至少一个数据项包括：收入、负债、有价证券、商业保险中的任一项。
根据本发明的一种优选实施方式，报警处理模块还用于当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理的步骤包括：显示所述数据项的名称、数据、分档和占比。
本发明的第三方面提出一种基于PSI的数据异常智能监控系统，包括：
存储器，用于存储计算机可执行程序；
数据处理装置，用于读取所述存储器中的计算机可执行程序，以执行所述的基于PSI的数据异常智能监控方法。
本发明的第四方面提出一种计算机可读介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序用于执行所述的基于PSI的数据异常智能监控方法。
本发明提出一种基于PSI的数据异常智能监控方法基于PSI的数据异常智能监控方法，通过计算数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI，当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理。当信贷用户数据发生变化时，可以容易地了解数据异常，从而完成各种统计任务，而无需人工干预。因此，该系统可以大幅度地提升统计效率。
附图说明
图1是本发明基于PSI的数据异常智能监控方法的流程示意图；
图2是本发明提供的基于PSI的数据异常智能监控架构示意图；
图3是本发明提供的基于PSI的数据异常智能监控系统框架示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。
图1是本发明基于PSI的数据异常智能监控方法的流程示意图，如图1所示，本发明的方法具有如下步骤：
S1、获取要进行数据异常监控的数据集，该数据包括多个数据条目，每个数据条目包括至少一个数据项。优选的，所述数据集包括：信贷用户数据的数据集。更优选的，所述至少一个数据项包括：收入、负债、有价证券、商业保险中的任一项。
在优选的实施方式中，步骤S1中所述计算所述数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI的步骤包括：根据各数据条目中所包括的所述至少一个数据项的数值，对各数据条目进行分档，并计算每个分档下的数据条目的数量占总数据条目数量的占比。
S2、计算所述数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI。
在优选的实施方式中，步骤S2中计算所述数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI的步骤还包括：将所述各分档的占比与标准占比进行比较，计算所述PSI。
优选的，所述标准占比为所述数据集的同类的历史数据集中的同一分档的占比。
可以选一个参考系，你可以选5月份到6月份，假设这一部分时间的数据是稳定的，通过这里的数据你可以计算参考系的一个百分比(35％、50％、15％)。然后你可以算今天的一个百分比，比如15％、50％、35％。更优选的，所述计算PSI的公式为：
其中，Ai表示第i个分档下的数据条目的标准占比，Bi表示同类的历史数据集中第i个分档下的数据条目的占比，n为采样次数。
可以算出每个分段的数值，A1，A2，A3，假设A1+A2+A3＝0.26。如果PSI在0.25以上，则偏离比较大，如果在0.02-0.25，则有点偏，如果小于0.02，则基本没偏。
S3、当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理。
这样，每天都可以针对某个字段算出来这么一个数来。我们现在是挑那些在模型里重要性靠前的那些字段数据，每天会跑一个。
根据本发明的一种优选实施方式，当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理的步骤包括：显示所述数据项的名称、数据、分档和占比。比如有一个字段，通常的-1占1％，突然变成了25％，则PSI＝0.76，这个是对所有数据源的一个报警。
本发明提出一种基于PSI的数据异常智能监控方法，通过计算数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI，当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理。当信贷用户数据发生变化时，可以容易地了解数据异常。从而完成各种统计任务，而无需人工干预。因此，该方法可以大幅度地提升统计效率，提升信用评分的准确性。
本发明提出一种基于PSI的数据异常智能监控方法，能够自动进行建立和验证信用评分。本发明提出一种基于PSI的数据异常智能监控方法，个人信用评价全面的，精准的定位客户。
本发明提出一种基于PSI的数据异常智能监控方法，量化客户的风险，从而帮助贷款机构做出是否贷款给该客户的决策；相比传统人工决策，本发明提出一种基于PSI的数据异常智能监控方法准确度更高、成本更低、消耗时间更少，因此对于贷款机构的风险管理有益。
图3是本发明提供的一种基于PSI的数据异常智能监控装置架构示意图。如图3所示，包括：
获取模块201，用于获取要进行数据异常监控的数据集，该数据包括多个数据条目，每个数据条目包括至少一个数据项。
优选的，所述数据集包括：信贷用户数据的数据集。更优选的，所述至少一个数据项包括：收入、负债、有价证券、商业保险中的任一项。
计算模块202，用于计算所述数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI。优选的，所述计算模块202还用于根据各数据条目中所包括的所述至少一个数据项的数值，对各数据条目进行分档，并计算每个分档下的数据条目的数量占总数据条目数量的占比。
更优选的，所述计算模块202还用于将所述各分档的占比与标准占比进行比较，计算所述PSI。根据本发明的一种优选实施方式，所述计算PSI的公式为：
其中，Ai表示第i个分档下的数据条目的标准占比，Bi表示同类的历史数据集中第i个分档下的数据条目的占比，n为采样次数。
优选的，所述标准占比为所述数据集的同类的历史数据集中的同一分档的占比。
报警处理模块203，用于当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理。
优选的，报警处理模块203还用于当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理的步骤包括：显示所述数据项的名称、数据、分档和占比。
图3是本发明提供的基于PSI的数据异常智能监控系统框架示意图。如图3所示，包括：
存储器301，用于存储计算机可执行程序；
数据处理装置302，用于读取所述存储器中的计算机可执行程序，以执行所述的基于PSI的数据异常智能监控方法。
再者，本发明还提出计算机可读介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序用于执行基于PSI的数据异常智能监控方法。
应当理解，为了精简本发明并帮助本领域的技术人员理解本发明的各个方面，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时在单个实施例中进行描述，或者参照单个图进行描述。但是，不应将本发明解释成示例性实施例中包括的特征均为本专利权利要求的必要技术特征。
应当理解，可以对本发明的一个实施例的设备中包括的模块、单元、组件等进行自适应性地改变以把它们设置在与该实施例不同的设备中。可以把实施例的设备包括的不同模块、单元或组件组合成一个模块、单元或组件，也可以把它们分成多个子模块、子单元或子组件。本发明的实施例中的模块、单元或组件可以以硬件方式实现，也可以以一个或者多个处理器上运行的软件方式实现，或者以它们的组合实现。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于PSI的数据异常智能监控方法，其特征在于：包括如下步骤：
获取要进行数据异常监控的数据集，该数据包括多个数据条目，每个数据条目包括至少一个数据项；
计算所述数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI；
当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理。
2.如权利要求1所述的基于PSI的数据异常智能监控方法，其特征在于：
所述计算所述数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI的步骤包括：
根据各数据条目中所包括的所述至少一个数据项的数值，对各数据条目进行分档，并计算每个分档下的数据条目的数量占总数据条目数量的占比。
3.如权利要求2所述的基于PSI的数据异常智能监控方法，其特征在于：
计算所述数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI的步骤还包括：将所述各分档的占比与标准占比进行比较，计算所述PSI。
4.如权利要求1所述的基于PSI的数据异常智能监控方法，其特征在于：
当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理的步骤包括：显示所述数据项的名称、数据、分档和占比。
5.一种基于PSI的数据异常智能监控装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取要进行数据异常监控的数据集，该数据包括多个数据条目，每个数据条目包括至少一个数据项；
计算模块，用于计算所述数据集的所有数据条目的至少一个数据项的稳定性指标PSI；
报警处理模块，用于当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理。
6.如权利要求5所述的基于PSI的数据异常智能监控装置，其特征在于：
所述计算模块还用于根据各数据条目中所包括的所述至少一个数据项的数值，对各数据条目进行分档，并计算每个分档下的数据条目的数量占总数据条目数量的占比。
7.如权利要求6所述的基于PSI的数据异常智能监控装置，其特征在于：
所述计算模块还用于将所述各分档的占比与标准占比进行比较，计算所述PSI。
8.如权利要求5所述的基于PSI的数据异常智能监控装置，其特征在于：
报警处理模块还用于当所述PSI位于特定阈值范围之外时，进行报警处理的步骤包括：显示所述数据项的名称、数据、分档和占比。
9.一种基于PSI的数据异常智能监控系统，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机可执行程序；
数据处理装置，用于读取所述存储器中的计算机可执行程序，以执行权利要求1至4中任一项所述的基于PSI的数据异常智能监控方法。
10.一种计算机可读介质，用于存储计算机可读程序，其特征在于，所述计算机可读程序用于执行权利要求1至4中任一项所述的基于PSI的数据异常智能监控方法。
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