CN111401907A - 一种数据维度化金融大数据的智能风控方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种数据维度化金融大数据的智能风控方法，电子设备获取用户的基本信息和贷款金额，其能够依据该基本信息进行真实性验证，确定基本信息真实性后，电子设备依据该真实性查询带征信记录、还款意愿，电子设备依据该征信记录、还款意愿和贷款金额确定风险等级。该数据维度化金融大数据的智能风控方法，首先用户端的电子设备就能够获取用户的基本信息、贷款金额、客户身份证号、姓名、手机号和户籍地址等信息，这些信息能够初步与银行及个人征信中的信息进行对比，很好的提高了信息的真实性，而且用户端电子设备还能够从运营商通话记录、网购平台购物快递收件记录、实名认证等数据中进行比对、排查。

Description

一种数据维度化金融大数据的智能风控方法
技术领域
本发明涉及金融大数据的智能风控技术领域，具体为一种数据维度化金融大数据的智能风控方法。
背景技术
随着经济的发展，小贷需求日益增多，小贷公司也开始如雨后春笋般快速增加。另一方面，网络技术的发展，互联网金融将金融行业跟互联网紧密结合，具有透明度强、效率高、协作性好、中间成本低等特点，依附于第三方支付、云计算、大数据分析等高新技术的互联网金融服务日益成为小贷行业的服务模式。在互联网金融迅猛发展的大环境下，如何在众多小贷企业中脱颖而出，获取更多的业务、发展壮大，成了小贷企业的首要问题。
但是，现有传统小贷系统仅有简单的记账功能，在信息化时代，成了一个信息孤岛，无法获取客户是否有多头借贷、贷后还款情况、是否为黑名单客户等信息，信息严重滞后，导致骗贷客户多、逾期率偏高，严重损坏小贷企业的利益，影响小贷企业的发展。同时，传统小贷系统存在贷款流程时间过长、逾期后无有效手段催收等问题，已无法满足行业发展需要，研发基于大数据、云风控为核心的小贷管理系统成为小贷企业可持续发展的核心战略，这是小贷行业的一次变革。但是小贷行业的风险控制不好，导致风险大，成本高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种数据维度化金融大数据的智能风控方法，以解决上述背景技术中提出现有传统小贷系统仅有简单的记账功能，在信息化时代，成了一个信息孤岛，无法获取客户是否有多头借贷、贷后还款情况、是否为黑名单客户等信息，信息严重滞后，导致骗贷客户多、逾期率偏高，严重损坏小贷企业的利益，影响小贷企业的发展。同时，传统小贷系统存在贷款流程时间过长、逾期后无有效手段催收等问题，已无法满足行业发展需要，研发基于大数据、云风控为核心的小贷管理系统成为小贷企业可持续发展的核心战略，这是小贷行业的一次变革。但是小贷行业的风险控制不好，导致风险大，成本高的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种数据维度化金融大数据的智能风控方法，其步骤如下：
步骤一：整个智能风控需要分为用户端和后台端两个部分，用户在使用时点击“马上拿钱”时，电子设备获取用户的基本信息和贷款金额，该基本信息包括但不限于：客户身份证号、姓名、手机号、户籍地址等信息，在得到这些信息之后，从而形成预授信审核，后台端需要对信息的真实性和安全性进行审核，初步形成通过或拒绝的命令；
步骤二：后台端产生通过的命令后，则用户端的界面就会显示出人脸识别的界面，对申请人的面部进行识别，根据银行及个人征信中的信息进行对比，电子设备依据该基本信息进行真实性验证，如果确定是本人的话则能够通过进行下一步验证，相反则驳回用户的贷款的申请，返回初始界面；
步骤三：确定基本信息真实性后，用户端电子设备依据该真实性查询带征信记录、还款意愿、添加身份证或其他相关证件的照片，以及手机运营商验证码等信息，随后签订借款服务协议，同时需要开户绑卡或换绑卡都需要银行卡的验证，用于提高借款的安全性；
步骤四：用户端电子设备依据该征信记录、还款意愿和贷款金额确定风险等级。将该征信记录、还款意愿和贷款金额组成输入数据，将该输入数据输入到预设的风控神经网络模型中计算得到输出结果，依据该输出结果确定该风险等级，根据不同的风险等级来进行贷款的控款，提供使用者对应的款项，该征信记录、还款意愿和贷款金额组成输入数据具体可以包括：将该征信记录、还款意愿和贷款金额组成三维数据；
步骤五：使用者在后期进行还款时，将对应的款项打入后台端内部，显示还款成功后则结束了整个贷款的运行步骤。
进一步的，所述用户端电子设备依据基本信息的真实性查询带征信记录、还款意愿，用户端电子设备依据该征信记录、还款意愿和贷款金额确定风险等级。
进一步的，所述用户端电子设备授权运营商登录，用以获取客户通话记录等详细信息，用户端电子设备授权社保/公积金登录，获取客户社保/公积金缴纳基数、余额、缴纳情况等信息。
进一步的，所述用户端电子设备授权客户网购平台信息，获取客户网购习惯，网购订单快递收发等信息。
进一步的，所述用户端电子设备授权征信查询，用以查询央行征信。
进一步的，所述用户端电子设备从运营商通话记录、网购平台购物快递收件记录、实名认证等数据中进行比对、排查，核实出客户提供的原始资料的真实度。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：该数据维度化金融大数据的智能风控方法，首先用户端的电子设备就能够获取用户的基本信息、贷款金额、客户身份证号、姓名、手机号和户籍地址等信息，这些信息能够初步与银行及个人征信中的信息进行对比，很好的提高了信息的真实性，而且用户端电子设备还能够从运营商通话记录、网购平台购物快递收件记录、实名认证等数据中进行比对、排查，核实出客户提供的原始资料的真实度，进一步提升了贷款信息的真实性，而且用户端电子设备随后还将依据该真实性查询带征信记录、还款意愿、添加身份证或其他相关证件的照片，风控中心能够计算得到可得贷款的数字，根据不同的风险等级来控款，征信记录、还款意愿和贷款金额组成三维数据，每个人的征信信息不同都能够依据不同维度的信息分析出用户的还款意愿，降低了传统贷款逾期不还的风险，便于小型贷款企业的使用。
附图说明
图1为本发明金融贷款业务数据流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例对本发明作进一步说明。
请参考图1，实施例一：
本发明公开了一种数据维度化金融大数据的智能风控方法，其步骤如下：
步骤一：整个智能风控需要分为用户端和后台端两个部分，用户在使用时点击“马上拿钱”时，电子设备获取用户的基本信息和贷款金额，该基本信息包括但不限于：客户身份证号、姓名、手机号、户籍地址等信息，在得到这些信息之后，从而形成预授信审核，后台端需要对信息的真实性和安全性进行审核，初步形成通过或拒绝的命令，拒绝则回到主界面促使使用者进行开始的步骤；
步骤二：后台端产生通过的命令后，则用户端的界面就会显示出人脸识别的界面，对申请人的面部进行识别，根据银行及个人征信中的信息进行对比，电子设备依据该基本信息进行真实性验证，如果确定是本人的话则能够通过进行下一步验证，相反则驳回用户的贷款的申请，返回初始界面；
步骤三：确定基本信息真实性后，用户端电子设备依据该真实性查询带征信记录、还款意愿、添加身份证或其他相关证件的照片，以及手机运营商验证码等信息，随后签订借款服务协议，同时需要开户绑卡或换绑卡都需要银行卡的验证，用于提高借款的安全性；
步骤四：用户端电子设备依据该征信记录、还款意愿和贷款金额确定风险等级。将该征信记录、还款意愿和贷款金额组成输入数据，将该输入数据输入到预设的风控神经网络模型中计算得到输出结果，依据该输出结果确定该风险等级，根据不同的风险等级来进行贷款的控款，提供使用者对应的款项，该征信记录、还款意愿和贷款金额组成输入数据具体可以包括：将该征信记录、还款意愿和贷款金额组成三维数据；
步骤五：使用者在后期进行还款时，将对应的款项打入后台端内部，显示还款成功后则结束了整个贷款的运行步骤。
该方法由设备执行，该设备可以为智能车载终端、智能终端等等设备，具体的也可以为智能车载设备、手机等等设备，用户端电子设备获取用户的基本信息和贷款金额，用户在使用时点击“马上拿钱”时，电子设备获取用户的基本信息和贷款金额，该基本信息包括但不限于：客户身份证号、姓名、手机号、户籍地址等信息，在得到这些信息之后，从而形成预授信审核，后台端需要对信息的真实性和安全性进行审核，初步形成通过或拒绝的命令，后台端产生通过的命令后，则用户端的界面就会显示出人脸识别的界面，对申请人的面部进行识别，根据银行及个人征信中的信息进行对比，电子设备依据该基本信息进行真实性验证，如果确定是本人的话则能够通过进行下一步验证，相反则驳回用户的贷款的申请，返回初始界面，确定基本信息真实性后，用户端电子设备依据该真实性查询带征信记录、还款意愿、添加身份证或其他相关证件的照片，以及手机运营商验证码等信息，随后签订借款服务协议，同时需要开户绑卡或换绑卡都需要银行卡的验证，用于提高借款的安全性，用户端电子设备依据该征信记录、还款意愿和贷款金额确定风险等级。将该征信记录、还款意愿和贷款金额组成输入数据，将该输入数据输入到预设的风控神经网络模型中计算得到输出结果，依据该输出结果确定该风险等级，根据不同的风险等级来进行贷款的控款，使用者在后期进行还款时，将对应的款项打入后台端内部，显示还款成功后则结束了整个贷款的运行步骤。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种数据维度化金融大数据的智能风控方法，其特征在于：其步骤如下：
步骤一：整个智能风控需要分为用户端和后台端两个部分，用户在使用时点击“马上拿钱”时，电子设备获取用户的基本信息和贷款金额，该基本信息包括但不限于：客户身份证号、姓名、手机号、户籍地址等信息，在得到这些信息之后，从而形成预授信审核，后台端需要对信息的真实性和安全性进行审核，初步形成通过或拒绝的命令；
步骤二：后台端产生通过的命令后，则用户端的界面就会显示出人脸识别的界面，对申请人的面部进行识别，根据银行及个人征信中的信息进行对比，电子设备依据该基本信息进行真实性验证，如果确定是本人的话则能够通过进行下一步验证，相反则驳回用户的贷款的申请，返回初始界面；
步骤三：确定基本信息真实性后，用户端电子设备依据该真实性查询带征信记录、还款意愿、添加身份证或其他相关证件的照片，以及手机运营商验证码等信息，随后签订借款服务协议，同时需要开户绑卡或换绑卡都需要银行卡的验证，用于提高借款的安全性；
步骤四：用户端电子设备依据该征信记录、还款意愿和贷款金额确定风险等级。将该征信记录、还款意愿和贷款金额组成输入数据，将该输入数据输入到预设的风控神经网络模型中计算得到输出结果，依据该输出结果确定该风险等级，根据不同的风险等级来进行贷款的控款，提供使用者对应的款项，该征信记录、还款意愿和贷款金额组成输入数据具体可以包括：将该征信记录、还款意愿和贷款金额组成三维数据；
步骤五：使用者在后期进行还款时，将对应的款项打入后台端内部，显示还款成功后则结束了整个贷款的运行步骤。
2.根据权利要求1所述的一种数据维度化金融大数据的智能风控方法，其特征在于：所述用户端电子设备依据基本信息的真实性查询带征信记录、还款意愿，用户端电子设备依据该征信记录、还款意愿和贷款金额确定风险等级。
3.根据权利要求1所述的一种数据维度化金融大数据的智能风控方法，其特征在于：所述用户端电子设备授权运营商登录，用以获取客户通话记录等详细信息，用户端电子设备授权社保/公积金登录，获取客户社保/公积金缴纳基数、余额、缴纳情况等信息。
4.根据权利要求1所述的一种数据维度化金融大数据的智能风控方法，其特征在于：所述用户端电子设备授权客户网购平台信息，获取客户网购习惯，网购订单快递收发等信息。
5.根据权利要求1所述的一种数据维度化金融大数据的智能风控方法，其特征在于：所述用户端电子设备授权征信查询，用以查询央行征信。
6.根据权利要求1所述的一种数据维度化金融大数据的智能风控方法，其特征在于：所述用户端电子设备从运营商通话记录、网购平台购物快递收件记录、实名认证等数据中进行比对、排查，核实出客户提供的原始资料的真实度。
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