CN111798304A - 一种风险贷款确定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
一种风险贷款确定方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111798304A CN111798304A CN202010651714.4A CN202010651714A CN111798304A CN 111798304 A CN111798304 A CN 111798304A CN 202010651714 A CN202010651714 A CN 202010651714A CN 111798304 A CN111798304 A CN 111798304A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- borrower
- group
- loan
- risk
- fund
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 35
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 31
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 8
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 2
- 238000012954 risk control Methods 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 4
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 4
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 230000003245 working effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/03—Credit; Loans; Processing thereof
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
本发明实施例公开了一种风险贷款确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取贷款信息，并根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙；其中，所述借款人团伙为与借款人关联的人员构成的团伙，所述资金供应人团伙为与借款人首付资金关联的人员构成的团伙；获取所述借款人团伙和资金供应人团伙的特征数据，并将所述特征数据输入预先构建的风险判断模型，以获取候选风险贷款；根据预设规则对所述候选风险贷款进行筛选，以确定目标风险贷款。通过运行本发明实施例所提供的技术方案，可以解决基于个人对个人的资金交易的范围和时间点按照预设规则进行筛选，对筛选出的各个时间点的疑点贷款通过人工分析后进行风险预警，耗时耗力且准确性难以衡量，并且存在较高的人工干预风险，不利于风险管控的问题，实现提高风险贷款预估的效率以及准确率的效果。
Description
技术领域
本发明实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种风险贷款确定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
个人住房贷款业务是商业银行的主要资产业务之一。它是指商业银行向借款人开放的，用于借款人购买首次交易的住房(即房地产开发商或其他合格开发主体开发建设后销售给个人的住房)的贷款。但是近年来，不断发生骗贷、套贷或贷款用途不合规或者贷款首付款来源可疑的情况。
现有技术中，对风险贷款的预估是基于个人对个人的资金交易的范围和时间点按照预设规则进行筛选，对筛选出的各个时间点的疑点贷款通过人工分析后进行风险预警，这种方式耗时耗力且准确性难以衡量，给工作人员带来了很多不必要性的劳动，并且存在较高的人工干预风险，不利于风险管控。
发明内容
本发明实施例提供一种风险贷款确定方法、装置、电子设备及存储介质，以实现提高风险贷款预估的效率以及准确率的效果。
第一方面，本发明实施例提供了一种风险贷款确定方法，该方法包括：
获取贷款信息，并根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙；其中，所述借款人团伙为与借款人关联的人员构成的团伙，所述资金供应人团伙为与借款人首付资金关联的人员构成的团伙；
获取所述借款人团伙和资金供应人团伙的特征数据，并将所述特征数据输入预先构建的风险判断模型，以获取候选风险贷款；
根据预设规则对所述候选风险贷款进行筛选，以确定目标风险贷款。
第二方面，本发明实施例还提供了一种风险贷款装置，该装置包括：
贷款信息获取模块，用于获取贷款信息，并根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙；其中，所述借款人团伙为与借款人关联的人员构成的团伙，所述资金供应人团伙为与借款人首付资金关联的人员构成的团伙；
特征数据获取模块，用于获取所述借款人团伙和资金供应人团伙的特征数据，并将所述特征数据输入预先构建的风险判断模型，以获取候选风险贷款；
贷款确定模块，用于根据预设规则对所述候选风险贷款进行筛选，以确定目标风险贷款。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的风险贷款确定方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的风险贷款确定方法。
本发明实施例通过获取贷款信息，并根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙；其中，所述借款人团伙为与借款人关联的人员构成的团伙，所述资金供应人团伙为与借款人首付资金关联的人员构成的团伙；获取所述借款人团伙和资金供应人团伙的特征数据，并将所述特征数据输入预先构建的风险判断模型，以获取候选风险贷款；根据预设规则对所述候选风险贷款进行筛选，以确定目标风险贷款。解决基于个人对个人的资金交易的范围和时间点按照预设规则进行筛选，对筛选出的各个时间点的疑点贷款通过人工分析后进行风险预警，耗时耗力且准确性难以衡量，并且存在较高的人工干预风险，不利于风险管控的问题，实现提高风险贷款预估的效率以及准确率的效果。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种风险贷款确定方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种风险贷款确定方法的流程图；
图3为本发明实施例三提供的一种风险贷款装置的结构示意图；
图4为本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种风险贷款确定方法的流程图，本实施例可适用于对贷款进行风险预测的情况，该方法可以由本发明实施例所提供的风险贷款确定装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现。参见图1，本实施例提供的风险贷款确定方法，包括：
步骤110、获取贷款信息，并根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙；其中，所述借款人团伙为与借款人关联的人员构成的团伙，所述资金供应人团伙为与借款人首付资金关联的人员构成的团伙。
其中，贷款信息为与贷款相关的所有信息，可以分为内部信息和外部信息。示例性的，当贷款为住房贷款时，贷款信息可以为与借款人首付资金相关的信息。内部信息可以包括银行内部可以获取的该笔贷款的借款人的个人信息、信贷信息、信用卡业务信息、关系信息、征信信息等。外部信息可以包括与贷款目的有关的来自楼盘大数据的中介信息和经纪人信息等。
借款人团伙为与借款人关联的人员构成的团伙，示例性的，包括借款人的配偶，共同借款人、抵押人等。
资金供应人团伙为与借款人首付资金关联的人员构成的团伙，即可能提供给借款人首付资金的对象。示例性的，包括房地产开发商、房产中介等。
需要说明的是，上述团伙中的成员可以存在交叉，例如借款人的配偶同时也可能是房产中介等。
根据贷款信息，针对每笔需要分析的贷款，获取对应的借款人团伙和资金供应人团伙。
本实施例中，可选的，根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙，包括：
基于知识图谱技术，获取借款人集合和资金供应人集合；
对所述借款人集合和所述资金供应人集合中的所有成员分别进行亲密度打分；其中，所述借款人集合的亲密度为借款人集合成员与借款人之间的亲密程度，所述资金供应人集合的亲密度为资金供应人集合成员与资金供应人所在主体的亲密程度；
根据亲密度分值，从所述借款人集合和所述资金供应人集合中分别确定构成借款人团伙和资金供应人团伙的成员。
其中，知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。通过知识图谱技术，结合获取的贷款信息，得到借款人集合和资金供应人集合。借款人集合为与借款人关联所有对象构成的集合，资金供应人集合为所有与借款人首付资金关联的对象构成的集合。
对借款人集合和资金供应人集合中的所有成员进行亲密度打分；其中，所述借款人集合的亲密度为借款人集合成员与借款人之间的亲密程度，所述资金供应人集合的亲密度为资金供应人集合成员与资金供应人所在主体的亲密程度。资金供应人所在主体为资金供应人所在的公司或企业。可以基于复杂网络关系和图数据库技术对借款人集合和资金供应人集合中的每位成员与借款人的亲密度进行打分。根据亲密度的分值，对借款人集合和资金供应人集合进行筛选，确定构成借款人团伙和资金供应人团伙的成员。示例性的，分别选择借款人集合和资金供应人集合中亲密度分值前50的对象，作为构成借款人团伙和资金供应人团伙的成员。即借款人团伙中包括50个成员，资金供应人团伙中包括50个成员。以避免获取过多与借款人关联不大的对象，增加后续处理的工作量，从而提高预估的效率。需要说明的是，当借款人团伙和资金供应人团伙成员不足50个时，可按实际数处理。
步骤120、获取所述借款人团伙和所述资金供应人团伙的特征数据，并将所述特征数据输入预先构建的风险判断模型，以获取候选风险贷款。
其中，特征数据为借款人团伙和资金供应人团伙与贷款有关的数据中可能影响贷款风险预估的数据。示例性的，特征数据可以包括，与贷款相关的数据：交易时间、交易金额、交易对手等；成员基础数据：职业、学历、工作性质、年收入，资产管理规模值等；成员征信数据：社保信息、纳税数据等。将特征数据输入风险判断模型，以判断当前贷款是否可能为风险贷款，若判断结果为是，则可将当前贷款作为候选风险贷款，加入疑点贷款池，以便后续对候选风险贷款进行进一步分析。其中，风险判断模型可以为任一可用于风险预估的模型，示例性的，可以为决策树模型，可以通过交叉使用接受者操作特性、基尼系数等指标对模型预测效果进行评价，以对决策树模型的构造进行优化，从而提高决策树模型风险预测的准确率和效率。
本实施例中，可选的，获取所述借款人团伙和所述资金供应人团伙的特征数据，包括：
获取所述借款人团伙数据和所述资金供应人团伙数据；
对所述借款人团伙数据和所述资金供应人团伙数据进行数据清洗；其中，所述数据清洗包括：缺失数据填充、异常值处理和重复数据删除；
从清洗后的所述借款人团伙数据和所述资金供应人团伙数据中，确定特征数据。
其中，借款人团伙数据和资金供应人团伙数据通过对借款人团伙和资金供应人团伙中每位成员收集获得。包括每位成员的具体数据，例如个人数据(例如性别、姓名、年龄等)，包括具体金额的账户数据、流水数据等。
对借款人团伙数据和资金供应人团伙数据进行数据清洗，可以按照业务规则对收集到的数据中含有重复值进行剔除，将异常值进行替换为平均值，缺失的值根据历史数据进行补充等。
从清洗后的数据中，确定特征数据。其中，特征数据的确定方法可以为对不同的特征数据赋予不同的权重值，其中，权重值也称为IV值，是衡量特征数据重要性程度的指标值，通过反复迭代，选择对贷款风险影响较大的数据作为特征数据。通过对数据的获取和对数据的清洗，以提高特征数据获取的准确性和完整性，为风险判断模型的构建和实际运算提供数据基础。
步骤130、根据预设规则对所述候选风险贷款进行筛选，以确定目标风险贷款。
其中，预设规则可以为根据专家经验获取的规则，本实施例对此不作限制。在根据预设规则对候选风险贷款进行筛选后，可以将筛选后的贷款通过人工审核，判断是否为风险贷款。若确定为风险贷款，则可对风险贷款进行提前回收，以避免风险贷款可能带来的损失。
本实施例所提供的技术方案，通过获取贷款信息，并根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙；其中，所述借款人团伙为与借款人关联的人员构成的团伙，所述资金供应人团伙为与借款人首付资金关联的人员构成的团伙；获取所述借款人团伙和资金供应人团伙的特征数据，并将所述特征数据输入预先构建的风险判断模型，以获取候选风险贷款；根据预设规则对所述候选风险贷款进行筛选，以确定目标风险贷款。解决基于个人对个人的资金交易的范围和时间点按照预设规则进行筛选，对筛选出的各个时间点的疑点贷款通过人工分析后进行风险预警，耗时耗力且准确性难以衡量，并且存在较高的人工干预风险，不利于风险管控的问题，实现提高风险贷款预估的效率以及准确率的效果。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种风险贷款确定方法的流程图，本技术方案是针对根据预设规则对候选风险贷款进行筛选的过程进行补充说明的。与上述方案相比，本方案具体优化为，根据预设规则对所述候选风险贷款进行筛选，以确定目标风险贷款，包括：
获取预设周期内与所述候选风险贷款关联的交易流水；
对所述交易流水按照预设规则进行筛选，以确定目标风险贷款。具体的，数据交互方法的流程图如图2所示：
步骤210、获取贷款信息，并根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙。
其中，所述借款人团伙为与借款人关联的人员构成的团伙，所述资金供应人团伙为与借款人首付资金关联的人员构成的团伙。
步骤220、获取所述借款人团伙和所述资金供应人团伙的特征数据，并将所述特征数据输入预先构建的风险判断模型，以获取候选风险贷款。
步骤230、获取预设周期内与所述候选风险贷款关联的交易流水。
其中，与候选风险贷款关联的交易流水为与候选风险贷款的借款人关联的交易流水，示例性的，可以为贷款申请日前一个月内，向借款人团伙有资金转入的全部交易流水。
步骤240、对所述交易流水按照预设规则进行筛选，以确定目标风险贷款。
对获取的交易流水按照预设规则进行筛选，对筛选出的有问题的交易流水可以交由人工审核，若确定交易流水存在问题，则判断与交易流水关联的候选风险贷款为目标风险贷款。
本实施例中，可选的，对所述交易流水按照规则进行筛选，以确定目标风险贷款，包括：
筛选出符合第一预设规则的候选交易流水；
判断所述候选交易流水是否为问题交易流水；
若所述候选风险贷款包括问题交易流水，则确定所述候选风险贷款为目标风险贷款。
其中，第一预设规则用于筛选掉不需要进行后续处理的交易流水。示例性的，对于某特定银行，可以包括：
a.交易流水的转出账户名称不是与该银行合作的房地产开发商及其密切关联人剔除，其中密切关系人可以通过对亲密度进行打分获取。
b.转出账户是该银行的行外账户、内部账户、借款人团伙中成员本人账户对应的交易流水剔除；
c.转出账户的账户名称中包含如下关键字的交易流水剔除：含“备付金”但无“房地产”、个贷系统平账、资金监管、代发、代收、代付、暂挂户、收益户、提回户、挂账户、过渡户、保障房、住房和城乡建设、住房公积金、赎回户、待处理、付款的剔除；
d.贷款申请日前一个月内向借款人团伙转入总金额小于2万元的剔除；
e.单个资金供应人团伙对应的关联人数量小于2的对应的交易流水剔除；
f.单个资金供应人团伙向借款人团转入账户小于2的对应的交易流水剔除；
g.单个资金供应人团伙对应的借款人团伙数量小于3的对应的交易流水剔除。
将按照第一预设规则剔除后的交易流水作为候选交易流水，并判断候选交易流水是否为问题交易流水，若交易流水被判定为问题交易流水，且候选风险贷款包括任一问题交易流水，则确定该候选风险贷款为目标风险贷款。通过对交易流水按照第一预设规则进行筛选，去除无法处理或者风险存在可能性较小的交易流水，以减少数据处理量，以提高后续问题交易流水判断的效率。
本实施例中，可选的，判断所述候选交易流水是否为问题交易流水，包括：
若所述候选交易流水关联的所述资金供应人团伙和所述借款人团伙存在预设关系，则判断所述候选交易流水是否满足第二预设规则；
若满足所述第二预设规则，则确定所述候选交易流水为问题交易流水。
其中，预设关系为资金供应人团伙和借款人团伙之间可能存在的关系。示例性的，可以为资金供应人团伙对应的开发企业是对应借款人团伙贷款所购楼盘项目的开发企业，即借款人贷款的目的可能是为了购买资金供应人所在企业开发的房子。
若存在预设关系则，则判断候选交易流水是否满足第二预设规则，其中，第二预设规则用于对候选交易流水进行进一步筛选。示例性的，第二预设规则可以为，资金供应人团伙向借款人团伙转入金额/借款人团首付款金额在0.5－1.2之间的交易流水，即假设首付金额为20万，则资金供应人团伙向借款人团伙转入金额为10万-24万的交易流水为问题交易流水。若存在预设关系则表明存在风险的可能性增加，则直接通过第二预设规则对候选交易流水进行筛选，提高问题交易流水获取的效率和准确率。
本实施例中，可选的，判断所述候选交易流水是否为问题交易流水，包括：
若所述候选交易流水关联的所述资金供应人团伙和所述借款人团伙不存在预设关系，则按照第三预设规则对所述候选交易流水进行筛选；
判断筛选后的候选交易流水是否满足第二预设规则；
若满足，则确定所述候选交易流水为问题交易流水。
若候选交易流水关联的资金供应人团伙和借款人团伙不存在预设关系，则按照第三预设规则对候选交易流水进行筛选，其中第三预设规则可以为筛选每个分行资金供应人与借款人团伙交易金额合计前20位的资金供应人，如不足20，按实际数。再判断筛选后的候选交易流水是否满足第二预设规则。示例性的，获取筛选出的资金供应人团伙向借款人团伙转入金额/借款人团首付款金额在0.5－1.2之间的交易流水。若不存在预设关系则表明资金供应人团伙和借款人团伙之间有可能存在不易直接发现的联系，通过第三预设规则对候选交易流水进行进一步分析，以获取可能存在风险的交易流水，以提高风险贷款确定的准确性。
本发明实施例通过获取贷款信息，并根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙；获取所述借款人团伙和所述资金供应人团伙的特征数据，并将所述特征数据输入预先构建的风险判断模型，以获取候选风险贷款；获取预设周期内与所述候选风险贷款关联的交易流水；对所述交易流水按照预设规则进行筛选，以确定目标风险贷款。通过预设规则对候选贷款关联的交易流水进行分析，以预测可能存在风险的贷款，提高了风险贷款确定的效率和准确率，避免了风险判断滞后和准确性低的问题。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种风险贷款装置的结构示意图。该装置可以由硬件和/或软件的方式来实现，可执行本发明任意实施例所提供的一种风险贷款方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图3所示，该装置包括：
贷款信息获取模块310，用于获取贷款信息，并根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙；其中，所述借款人团伙为与借款人关联的人员构成的团伙，所述资金供应人团伙为与借款人首付资金关联的人员构成的团伙；
特征数据获取模块320，用于获取所述借款人团伙和资金供应人团伙的特征数据，并将所述特征数据输入预先构建的风险判断模型，以获取候选风险贷款；
贷款确定模块330，用于根据预设规则对所述候选风险贷款进行筛选，以确定目标风险贷款。
本发明实施例通过获取贷款信息，并根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙；其中，所述借款人团伙为与借款人关联的人员构成的团伙，所述资金供应人团伙为与借款人首付资金关联的人员构成的团伙；获取所述借款人团伙和资金供应人团伙的特征数据，并将所述特征数据输入预先构建的风险判断模型，以获取候选风险贷款；根据预设规则对所述候选风险贷款进行筛选，以确定目标风险贷款。解决基于个人对个人的资金交易的范围和时间点按照预设规则进行筛选，对筛选出的各个时间点的疑点贷款通过人工分析后进行风险预警，耗时耗力且准确性难以衡量，并且存在较高的人工干预风险，不利于风险管控的问题，实现提高风险贷款预估的效率以及准确率的效果。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述贷款信息获取模块，包括：
集合获取子模块，用于基于知识图谱技术，获取借款人集合和资金供应人集合；
亲密度打分子模块，用于对所述借款人集合和所述资金供应人集合中的所有成员分别进行亲密度打分；其中，所述借款人集合的亲密度为借款人集合成员与借款人之间的亲密程度，所述资金供应人集合的亲密度为资金供应人集合成员与资金供应人所在主体的亲密程度；
成员确定子模块，用于根据亲密度分值，从所述借款人集合和所述资金供应人集合中分别确定构成借款人团伙和资金供应人团伙的成员。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述特征数据获取模块，包括：
数据获取子模块，用于获取所述借款人团伙数据和所述资金供应人团伙数据；
数据清洗子模块，用于对所述借款人团伙数据和所述资金供应人团伙数据进行数据清洗；其中，所述数据清洗包括：缺失数据填充、异常值处理和重复数据删除；
特征数据确定子模块，用于从清洗后的所述借款人团伙数据和所述资金供应人团伙数据中，确定特征数据。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述贷款确定模块，包括：
流水获取子模块，用于获取预设周期内与所述候选风险贷款关联的交易流水；
贷款确定子模块，用于对所述交易流水按照预设规则进行筛选，以确定目标风险贷款。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述贷款确定子模块，包括：
流水筛选单元，用于筛选出符合第一预设规则的候选交易流水；
流水判断单元，用于判断所述候选交易流水是否为问题交易流水；
贷款确定单元，用于若所述候选风险贷款包括问题交易流水，则确定所述候选风险贷款为目标风险贷款。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述交易流水判断单元，包括：
第一规则判断子单元，若所述候选交易流水关联的所述资金供应人团伙和所述借款人团伙存在预设关系，则判断所述候选交易流水是否满足第二预设规则；
第一流水确定子单元，用于若满足所述第二预设规则，则确定所述候选交易流水为问题交易流水。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述交易流水判断单元，包括：
交易流水筛选子单元，用于若所述候选交易流水关联的所述资金供应人团伙和所述借款人团伙不存在预设关系，则按照第三预设规则对所述候选交易流水进行筛选；
第二规则判断子单元，用于判断筛选后的候选交易流水是否满足第二预设规则；
第二流水确定子单元，用于若满足，则确定所述候选交易流水为问题交易流水。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图，如图4所示，该电子设备包括处理器40、存储器41、输入装置42和输出装置43；电子设备中处理器40的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器40为例；电子设备中的处理器40、存储器41、输入装置42和输出装置43可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
存储器41作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的风险贷款确定方法对应的程序指令/模块。处理器40通过运行存储在存储器41中的软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的风险贷款确定方法。
存储器41可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器41可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器41可进一步包括相对于处理器40远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种风险贷款确定方法，该方法包括：
获取贷款信息，并根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙；其中，所述借款人团伙为与借款人关联的人员构成的团伙，所述资金供应人团伙为与借款人首付资金关联的人员构成的团伙；
获取所述借款人团伙和所述资金供应人团伙的特征数据，并将所述特征数据输入预先构建的风险判断模型，以获取候选风险贷款；
根据预设规则对所述候选风险贷款进行筛选，以确定目标风险贷款。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的风险贷款确定方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述风险贷款确定装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种风险贷款确定方法，其特征在于，包括：
获取贷款信息，并根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙；其中，所述借款人团伙为与借款人关联的人员构成的团伙，所述资金供应人团伙为与借款人首付资金关联的人员构成的团伙；
获取所述借款人团伙和所述资金供应人团伙的特征数据，并将所述特征数据输入预先构建的风险判断模型，以获取候选风险贷款；
根据预设规则对所述候选风险贷款进行筛选，以确定目标风险贷款。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙，包括：
基于知识图谱技术，获取借款人集合和资金供应人集合；
对所述借款人集合和所述资金供应人集合中的所有成员分别进行亲密度打分；其中，所述借款人集合的亲密度为借款人集合成员与借款人之间的亲密程度，所述资金供应人集合的亲密度为资金供应人集合成员与资金供应人所在主体的亲密程度；
根据亲密度分值，从所述借款人集合和所述资金供应人集合中分别确定构成借款人团伙和资金供应人团伙的成员。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述借款人团伙和所述资金供应人团伙的特征数据，包括：
获取所述借款人团伙数据和所述资金供应人团伙数据；
对所述借款人团伙数据和所述资金供应人团伙数据进行数据清洗；其中，所述数据清洗包括：缺失数据填充、异常值处理和重复数据删除；
从清洗后的所述借款人团伙数据和所述资金供应人团伙数据中，确定特征数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设规则对所述候选风险贷款进行筛选，以确定目标风险贷款，包括：
获取预设周期内与所述候选风险贷款关联的交易流水；
对所述交易流水按照预设规则进行筛选，以确定目标风险贷款。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述交易流水按照规则进行筛选，以确定目标风险贷款，包括：
筛选出符合第一预设规则的候选交易流水；
判断所述候选交易流水是否为问题交易流水；
若所述候选风险贷款包括问题交易流水，则确定所述候选风险贷款为目标风险贷款。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，判断所述候选交易流水是否为问题交易流水，包括：
若所述候选交易流水关联的所述资金供应人团伙和所述借款人团伙存在预设关系，则判断所述候选交易流水是否满足第二预设规则；
若满足所述第二预设规则，则确定所述候选交易流水为问题交易流水。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，判断所述候选交易流水是否为问题交易流水，包括：
若所述候选交易流水关联的所述资金供应人团伙和所述借款人团伙不存在预设关系，则按照第三预设规则对所述候选交易流水进行筛选；
判断筛选后的候选交易流水是否满足第二预设规则；
若满足，则确定所述候选交易流水为问题交易流水。
8.一种风险贷款装置，其特征在于，包括：
贷款信息获取模块，用于获取贷款信息，并根据所述贷款信息确定借款人团伙和资金供应人团伙；其中，所述借款人团伙为与借款人关联的人员构成的团伙，所述资金供应人团伙为与借款人首付资金关联的人员构成的团伙；
特征数据获取模块，用于获取所述借款人团伙和资金供应人团伙的特征数据，并将所述特征数据输入预先构建的风险判断模型，以获取候选风险贷款；
贷款确定模块，用于根据预设规则对所述候选风险贷款进行筛选，以确定目标风险贷款。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的风险贷款确定方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的风险贷款确定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010651714.4A CN111798304A (zh) | 2020-07-08 | 2020-07-08 | 一种风险贷款确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010651714.4A CN111798304A (zh) | 2020-07-08 | 2020-07-08 | 一种风险贷款确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111798304A true CN111798304A (zh) | 2020-10-20 |
Family
ID=72810513
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010651714.4A Pending CN111798304A (zh) | 2020-07-08 | 2020-07-08 | 一种风险贷款确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111798304A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112598506A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-02 | 中国农业银行股份有限公司 | 一种虚假按揭用户的确定方法及相关装置 |
| CN112927070A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-06-08 | 顶象科技有限公司 | 一种贷后资金归集行为评分的方法及装置 |
| CN113129127A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-07-16 | 建信金融科技有限责任公司 | 预警方法和装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109146670A (zh) * | 2018-08-27 | 2019-01-04 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 贷款反欺诈处理方法、装置及可读存储介质 |
| CN109584048A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-05 | 上海点融信息科技有限责任公司 | 基于人工智能对申请者进行风险评级的方法和装置 |
| CN110852878A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-02-28 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种可信度确定方法、装置、设备和存储介质 |
| CN110929141A (zh) * | 2018-09-20 | 2020-03-27 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 团伙挖掘方法、装置、设备及存储介质 |
-
2020
- 2020-07-08 CN CN202010651714.4A patent/CN111798304A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109146670A (zh) * | 2018-08-27 | 2019-01-04 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 贷款反欺诈处理方法、装置及可读存储介质 |
| CN110929141A (zh) * | 2018-09-20 | 2020-03-27 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 团伙挖掘方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109584048A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-05 | 上海点融信息科技有限责任公司 | 基于人工智能对申请者进行风险评级的方法和装置 |
| CN110852878A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-02-28 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种可信度确定方法、装置、设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王捷: "个人住房信贷"假按揭"风险分析及防范措施探讨", 民营科技, no. 4, 20 April 2009 (2009-04-20), pages 41 - 42 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112598506A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-02 | 中国农业银行股份有限公司 | 一种虚假按揭用户的确定方法及相关装置 |
| CN112927070A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-06-08 | 顶象科技有限公司 | 一种贷后资金归集行为评分的方法及装置 |
| CN113129127A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-07-16 | 建信金融科技有限责任公司 | 预警方法和装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP1361526A1 (en) | Electronic data processing system and method of using an electronic processing system for automatically determining a risk indicator value | |
| CN111798304A (zh) | 一种风险贷款确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN111754116B (zh) | 一种基于标签画像技术的信用评估方法及装置 | |
| CN101493913A (zh) | 一种评估网上用户信用的方法及系统 | |
| CN111325619A (zh) | 一种基于联合学习的信用卡欺诈检测模型更新方法及装置 | |
| CN112734559A (zh) | 企业信用风险评价方法、装置及电子设备 | |
| CN104321794A (zh) | 一种使用多维评级来确定一实体的未来商业可行性的系统和方法 | |
| CN111833182B (zh) | 识别风险对象的方法和装置 | |
| CN111709826A (zh) | 目标信息确定方法和装置 | |
| CN111861487A (zh) | 金融交易数据处理方法、欺诈行为的监测方法和装置 | |
| CN113537960A (zh) | 一种异常资源转移链路的确定方法、装置和设备 | |
| CN115545886A (zh) | 逾期风险识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115062163A (zh) | 异常组织的识别方法、装置、电子设备和介质 | |
| KR101927578B1 (ko) | 기업정보 제공 시스템 및 방법 | |
| Zhang et al. | Fairness of ratemaking for catastrophe insurance: Lessons from machine learning | |
| CN113450158A (zh) | 银行活动信息推送方法及装置 | |
| CN112950290A (zh) | 经济依存客户的挖掘方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN113034046A (zh) | 一种数据风险计量方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115034654A (zh) | 资产评估方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113870021A (zh) | 一种数据的分析方法、装置、存储介质和电子设备 | |
| CN113849618A (zh) | 基于知识图谱的策略确定方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN113807943A (zh) | 一种不良资产的多因子估值方法及系统、介质、设备 | |
| CN112632197A (zh) | 基于知识图谱的业务关系处理方法及装置 | |
| CN112950362A (zh) | 对公贷款的风险预警方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| Fayzieva et al. | Econometric Analysis of the Impact of Digital Infrastructure on Investment Practices in Uzbekistan |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20220923 Address after: 25 Financial Street, Xicheng District, Beijing 100033 Applicant after: CHINA CONSTRUCTION BANK Corp. Address before: 25 Financial Street, Xicheng District, Beijing 100033 Applicant before: CHINA CONSTRUCTION BANK Corp. Applicant before: Jianxin Financial Science and Technology Co.,Ltd. |
|
| TA01 | Transfer of patent application right |