CN111858639B - 用于风控管理的外部数据管理系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据管理系统的技术领域，具体为一种用于风控管理的外部数据管理系统及方法，该系统包括外部数据管理子系统和风控决策管理子系统，外部数据管理子系统用于获取二级数据，并分别对二级数据进行封装和存储；风控决策管理子系统用于对二级数据进行排序，并将排序首位的二级数据作为决策数据，并根据决策数据和基础路由规则生成风控路由规则；还用于当决策数据发生变动时，获取同一二级分类下剩余的二级数据中排序首位的二级数据作为决策数据，并对风控路由规则进行更新。采用本方案能够解决现有技术中因数据市场频繁调整变动导致金融机构风控决策使用的决策数据供应不稳定的技术问题。

Description

用于风控管理的外部数据管理系统及方法
技术领域
本发明涉及适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据管理系统的技术领域，具体为一种用于风控管理的外部数据管理系统及方法。
背景技术
在风控管理中，为了确保风控决策的准确性，需要引入大量外部数据进行整合分析。而外部数据是指非业务采集、非自身积累、非人行征信的客户数据，此类数据通常由权威机构、金融科技公司、互联网公司等数据供应商，在客户授权的情况进行采集，经过加工后形成可以反映用户信用、还款能力、还款意愿、行为特征等特性的客户数据。
金融机构在使用这些外部数据时，多数采取直接使用的方式，例如根据外部数据编写、布置、测试风控策略，实现对使用该外部数据的金融产品的风控管理。但是由于外部数据来源广泛、整合度不高，数据处理加工等技术手段各不相同，因此各数据供应商供应的外部数据存在差异。同时目前数据市场监管政策尚未完全明确，数据市场波动变更频繁，容易导致外部数据供应不稳定或无法供应外部数据的现象。而由于金融机构是直接使用外部数据，当外部数据无法供应时，使用该外部数据进行风控管理的金融产品也就需要同步变动，而此时的变动便需要金融机构根据新的数据供应商供应的外部数据重新进行编写、布置、测试风控策略，这个过程一般需要花费2个月，耗费时间过长，时间成本和维护成本都比较大，也是对资源的浪费，同时也极易导致生产事故的发生。
发明内容
本发明的目的之一在于提供一种用于风控管理的外部数据管理系统，以解决现有技术中因数据市场频繁调整变动导致金融机构风控决策使用的决策数据供应不稳定的技术问题。
本发明提供的基础方案一：用于风控管理的外部数据管理系统，包括外部数据管理子系统和风控决策管理子系统，外部数据管理子系统预设有多个二级分类，外部数据管理子系统用于获取多个二级分类下的二级数据，并分别对二级数据进行封装和存储；风控决策管理子系统预设有基础路由规则和排序规则，风控决策管理子系统用于根据排序规则对同一二级分类下存储的多个二级数据进行排序，并将排序首位的二级数据作为决策数据，并根据决策数据和基础路由规则生成风控路由规则；还用于当决策数据发生变动时，获取同一二级分类下剩余的二级数据中排序首位的二级数据作为决策数据，并对风控路由规则进行更新。
基础方案一的有益效果：外部数据管理子系统的设置，实现对二级数据的获取、封装和存储。排序规则的设置，用于按需求对二级数据进行排序，例如以数据供应商的稳定性进行排序，数据供应最为稳定的二级数据位于首位，反之则位于末位，又例如以数据供应商的供应价格进行排序，供应价格最低的二级数据位于首位，反之则位于末位。通过对二级数据进行排序能够得知，二级数据与需求的符合程度，在调用二级数据时，能够在第一时间调用最符合需求的二级数据。
风控决策管理子系统的设置，根据二级数据和基础路由规则生产风控路由规则，通过风控路由规则将二级数据导入风控决策引擎中实现风控决策。当决策数据发生变动时，例如决策数据的数据供应商因客观原因暂停提供决策数据，此时风控决策管理子系统的设置，能够获取与决策数据同一二级分类下剩余二级数据中排序首位的二级数据作为新的决策数据，并根据新的决策数据对风控路由规则进行更新，确保风控决策的正常使用。新的决策数据为仅次于原决策数据的二级数据，在最符合需求的二级数据的数据供应商无法提供二级数据的情况下，筛选剩余二级数据中最符合需求的二级数据作为新的决策数据，对风控路由规则进行更新，从而确保决策数据供应的稳定性，由此抵御数据市场频繁调整变动给金融机构带来的影响，确保金融机构风控决策使用的决策数据的稳定性。
进一步，风控决策管理子系统还用于将同一二级分类下排序次位的二级数据作为备选数据，当决策数据的访问量达到预设的访问阈值时，根据备选数据和基础路由规则生成备选路由规则。
有益效果：当决策数据的访问量过大时，决策数据的访问响应速度会受到影响，当访问量仍持续增大，可能会出现系统崩溃的现象。因此将仅次于决策数据的二级数据作为备选数据，当决策数据的访问量过大时，通过备选数据和基础路由规则生成备选路由规则，备选路由规则也可将备选数据导入风控决策引擎中实现风控决策。备选路由规则的设置，在决策数据的访问量过大时，进行分流，减小决策数据的访问量，降低对访问响应速度的影响。
进一步，外部数据管理子系统预设有一级分类，外部数据管理子系统还用于获取数据供应商的基础条件，并根据一级分类获取多个数据供应商的外部数据，外部数据管理子系统还用于根据外部数据获得测试结果，并根据测试结果和对应的基础条件生成数据评分；并根据数据评分获取多个数据供应商作为第三方数据源，外部数据管理子系统存储的二级数据由第三方数据源提供。
有益效果：由于数据供应商供应外部数据的稳定性和供应外部数据的供应价格不同，因此外部数据管理子系统的设置，实现对第三方数据源的筛选，通过数据评分反映数据供应商供应外部数据的稳定性、性价比等，从而获得符合供应稳定、性价比最优的外部数据。
进一步，外部数据管理子系统还用于根据二级数据获得单项评分，并与二级数据对应存储；排序规则为按照单项评分将同一二级分类下的多个二级数据进行排序，单项评分最高的二级数据为首位，单项评分最低的二级数据为末位。
有益效果：同一数据供应商不单单只供应一个二级分类下的二级数据，而是会供应多个不同二级分类下的二级数据，由于同一数据供应商下不同二级数据之间的性价比存在差异，因此通过单项评分反映二级数据的性价比等。排序规则的设置，将同一二级分类下的二级数据进行排序，单项评分越高排序越靠前，从而在调用二级数据时，能够在第一时间调用性价比最优的二级数据。
进一步，风控决策管理子系统包括路由规则更新模块，路由规则更新模块用于获取到决策数据变动信号时，获取与决策数据同一二级分类下剩余的二级数据，并从剩余的二级数据中筛选出未发生变动的二级数据，并将筛选出的二级数据中排序首位的二级数据作为新的决策数据，并根据新的决策数据对风控路由规则进行更新。
有益效果：决策数据变动信号是当决策数据的数据供应商供应不稳定或无法供应时获取到的，决策数据变动信号可以是管理者上传的，也可以是系统自动监测到的。路由规则更新模块的设置，从剩余的二级数据中筛选出未发生变动的二级数据，并从未发生变动的二级数据中筛选出排序首位的二级数据作为新的决策数据，从而实现对风控路由规则的更新，进而实现对风控决策使用的决策数据进行更新，由此抵御数据市场频繁调整变动给金融机构带来的影响，确保金融机构风控决策使用的决策数据的稳定性。
进一步，外部数据管理子系统包括数据测试模块，数据测试模块预存有多个测试样本和测试规则，外部数据包括多个二级分类下的二级数据，数据测试模块用于根据测试样本和测试规则分别对二级数据进行测试，同一二级分类下的二级数据测试时的测试样本和测试规则相同。
有益效果：数据测试模块的设置，实现对二级数据的测试，对同一二级分类下的二级数据采用相同的测试样本和测试规则，确保测试环境相同，从而通过测试结果能够横向比较各数据供应商供应的二级数据的优劣，便于选取性价比最优、稳定性最强的二级数据。
进一步，外部数据管理子系统还包括数据评分模块，数据测试模块还用于通过测试获得同一数据供应商不同二级数据的测试结果，数据评分模块预存有评分规则，数据评分模块用于根据测试结果、基础条件和评分规则生成对应二级数据的单项评分，并对同一数据供应商下的多个单项评分取平均值作为数据评分。
有益效果：同一数据供应商会供应多个不同二级分类下的二级数据，在选取数据供应商时优先选取综合评价较高，数据评分便能反映数据供应商的综合评价。数据评分模块的设置，能够获取二级数据对应的单项评分，并根据单项评分生成数据供应商的数据评分，便于选取数据供应稳定、性价比最优的数据供应商。
进一步，还包括管理终端，外部数据管理子系统在根据数据评分获取多个数据供应商作为第三方数据源时，将数据评分发送给管理终端；管理终端用于显示数据评分，并获取管理者根据数据评分反馈的确认信息，并将确认信息发送给外部数据管理子系统；外部数据管理子系统接收确认信息，并根据确认信息筛选出多个数据供应商作为第三方数据源。
有益效果：第三方数据源由管理者选择，数据评分能够反映数据供应商的客观条件，但是并不能全面的对数据供应商进行评价，因此由管理者根据数据评分和其他因素综合考虑，从而确定最终的数据供应商作为第三方数据源。
进一步，还包括管理终端，管理终端用于获取所需第三方数据源的供应商数量N，并发送给外部数据管理子系统；外部数据管理子系统在根据数据评分获取多个数据供应商作为第三方数据源时，根据数据评分对数据供应商进行排序，根据供应商数量N筛选出排序为前N 个的数据供应商作为第三方数据源。
有益效果：第三方数据源由系统自动确定，管理者只需通过管理终端上传所需第三方数据源的供应商数量N，外部数据管理子系统自动根据数据评分对数据供应商排序，并自动选取排序前N位的数据供应商作为第三方数据源，降低人为因素的干扰。
本发明的目的之二在于提供一种用于风控管理的外部数据管理方法。
本发明提供基础方案二：用于风控管理的外部数据管理方法，使用上述用于风控管理的外部数据管理系统。
基础方案二的有益效果：当决策数据发生变动时，例如决策数据的数据供应商因客观原因暂停提供决策数据，能够获取与决策数据同一二级分类下剩余二级数据中排序首位的二级数据作为新的决策数据，并根据新的决策数据对风控路由规则进行更新，确保风控决策的正常使用，由此抵御数据市场频繁调整变动给金融机构带来的影响，确保金融机构风控决策使用的决策数据的稳定性。
附图说明
图1为本发明用于风控管理的外部数据管理系统实施例一的逻辑框图；
图2为本发明用于风控管理的外部数据管理系统实施例三的逻辑框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
实施例一
用于风控管理的外部数据管理系统，如附图1所示，包括外部数据管理子系统、风控决策管理子系统、数据库和管理终端。
外部数据管理子系统预设有多个一级分类，一级分类下包括多个二级分类，一级分类和二级分类均是对外部数据的分类。在本实施例中，一级分类和二级分类如表一所示。
表一 分类表
Figure BDA0002610166850000051
/>
Figure BDA0002610166850000061
当金融机构需要对外部数据进行招采时，每次招采只针对其中一种一级分类进行招采，例如只招采身份核验的外部数据。对外部数据的招采通常采用邀标的方式，邀请数据供应商进行投标，投标时，多家数据供应商上传投标书进行投标。由于金融机构是对外部数据进行招采，因此在开标时，金融机构需对各数据供应商供应的外部数据进行测试，在开标时，综合测试结果和投标情况选择合适的数据供应商作为中标企业。由于金融机构需要的外部数据种类繁多，因此中标的数据供应商通常为多家。
外部数据管理子系统包括获取模块、数据测试模块、数据评分模块、数据源筛选模块和封装存储模块。
获取模块用于获取数据供应商的基础条件，并根据一级分类获取多个数据供应商的外部数据。基础条件为数据供应商针对外部数据的商务报价，一家数据供应商提供的外部数据中包括多个二级分类下的二级数据。
数据测试模块预存有多个测试样本和测试规则，数据测试模块用于根据测试样本和测试规则分别对二级数据进行测试，通过测试获得同一数据供应商不同二级数据的测试结果，同一二级分类下的二级数据测试时的测试样本和测试规则相同。具体的，测试结果包括覆盖度测试结果和区分度测试结果，测试样本包括覆盖度测试样本，测试规则包括覆盖度测试规则。
进行覆盖度测试时，覆盖度测试样本为预设的多个用户，用户总数为Y，覆盖度测试规则在二级数据中搜索预设的用户，统计搜索到的用户数据为X，搜索完毕后计算覆盖率：
Figure BDA0002610166850000071
当无法计算覆盖率时，覆盖度测试规则为统计二级数据覆盖用户的覆盖总数 Z，Z的单位为万人。覆盖率α和覆盖总数Z即为覆盖度测试结果。进行区分度测试时，通过金融机构现有金融产品进行测试获得测试报告，由于区分度测试为金融行业的现有技术，因此不再赘述。当测试的金融产品为通用产品时，测试报告中包括IV值；当测试的金融产品为黑名单产品时，测试报告中包括有效差异率和误据率的差值T。IV值和差值T即为区分度测试结果。
数据评分模块预存有评分规则，数据评分模块用于根据测试结果、基础条件和评分规则生成对应二级数据的单项评分，并对同一数据供应商下的多个单项评分取平均值作为数据评分。基础条件包括商务报价，商务报价包括多个与二级数据对应的报价Q。评分规则为根据测试结果计算得出技术分，并根据基础条件计算出商务分C，技术分包括覆盖度技术分A和区分度技术分B，覆盖度技术分A的最大值为30，区分度技术分B的最大值为40，商务分的最大值为30。叠加覆盖度技术分A、区分度技术分B和商务分C计算出单项评分，由于同一数据供应商在投标时会存在一级分类下的多个二级分类的二级数据，每一二级数据均存在单项评分，因此对单项评分取平均值作为数据供应商的数据评分。
获取覆盖度技术分A、区分度技术分B和商务分C具体为：当覆盖度测试结果为覆盖率α时，覆盖度技术分
Figure BDA0002610166850000072
当覆盖度测试结果为覆盖总数Z时，覆盖度技术分/>
Figure BDA0002610166850000073
覆盖度测试结果的最大值为30。当区分度测试结果为IV值时，区分度技术分/>
Figure BDA0002610166850000074
IV是指进行区分度测试的二级数据的测试报告中的IV值，IVmin是指本次投标中同一二级分类下的二级数据进行区分度测试时测试报告中的最小IV值；IVmax是指本次投标中同一二级分类下的二级数据进行区分度测试时测试报告中的最大IV值。当区分度测试结果为差值T时，区分度技术分/>
Figure BDA0002610166850000075
T是指进行区分度测试的二级数据的测试报告中的差值T，Tmax是指本次投标中同一二级分类下的二级数据进行区分度测试时测试报告中的最大差值。商务分/>
Figure BDA0002610166850000076
Q是指测试的二级数据的报价，Qmin是指本次投标中同一二级分类下的二级数据报价中的最低报价。
第三方数据源可以由管理者进行确定，也可由系统自动确定。当第三方数据源由管理者确定时，外部数据管理子系统将数据评分发送给管理终端，管理终端用于显示数据评分，并获取管理者根据数据评分反馈的确认信息，并将确认信息发送给外部数据管理子系统，数据源筛选模块用于接收确认信息，并根据确认信息筛选出多个数据供应商作为第三方数据源。确认信息为管理者根据显示的数据评分及其他因素选定的可作为第三方数据源的数据供应商。当第三方数据源由系统自动确定时，管理终端用于获取本次招采所需第三方数据源的供应商数量N，并发送给外部数据管理子系统。数据源筛选模块用于接收并存储供应商数量N，数据评分模块还用于将数据评分发生给数据源筛选模块，数据源筛选模块还用于接收到数据评分时，根据数据评分对数据供应商进行排序，数据评分最高的数据供应商为首位，数据评分最低的数据供应商为末位，根据供应商数量N筛选出排序为前N个的数据供应商作为第三方数据源。第三方数据源即为招采中标的数据供应商，在本实施例中，第三方数据源由系统自动确定。
封装存储模块用于对第三方数据源提供的二级数据分别进行封装和存储，并根据二级数据获取对应的单项评分，存储时将单项评分与二级数据对应存储在数据库。
风控决策管理子系统预设有基础路由规则和排序规则，基础路由规则为向决策引擎导入数据的基础代码；排序规则为按照单项评分将同一二级分类下的多个二级数据进行排序，单项评分最高的二级数据为首位，单项评分最低的二级数据为末位。
风控决策管理子系统包括排序模块、路由规则生成模块和路由规则更新模块。
排序筛选模块用于筛选同一二级分类下存储的多个二级数据，并根据排序规则对筛选出的二级数据进行排序。
路由规则生成模块用于将排序首位的二级数据作为决策数据，并根据决策数据和基础路由规则生成风控路由规则，通过风控路由规则将决策数据导入决策引擎实现风控决策。
当决策数据发生变动时，例如决策数据的数据供应商无法提供决策数据时，路由规则更新模块获取到决策数据变动信号，决策数据变动信号的产生包括管理者通过管理终端上传，以及系统自动监测到决策数据断开时产生。
路由规则更新模块用于获取到决策数据变动信号时，获取与决策数据同一二级分类下剩余的二级数据，并从剩余的二级数据中筛选出未发生变动的二级数据，并将筛选出的二级数据中排序首位的二级数据作为新的决策数据，并根据新的决策数据对风控路由规则进行更新。
用于风控管理的外部数据管理方法，使用上述用于风控管理的外部数据管理系统。
实施例二
本实施例与实施例一的不同之处在于：设置备选数据，当决策数据的访问量过大时，通过备选数据生成的备选路由规则进行分流，确保风控决策的快速响应。
用于风控管理的外部数据管理系统，风控决策管理子系统还包括访问量监测模块，
访问量监测模块预设有访问阈值，访问阈值为不影响风控决策的响应速度的最大访问量。访问量监测模块用于对决策数据的访问量进行监测，并在访问量达到访问阈值时生成分流信号。
路由规则生成模块还用于放访问量监测模块生成分流信号时，获取同一二级分类下排序次位的二级数据作为备选数据，并根据备选数据和基础路由规则生成备选路由规则，通过备选路由规则将备选数据导入决策引擎实现风控决策，实现对决策数据访问量的分流。
用于风控管理的外部数据管理方法，使用上述用于风控管理的外部数据管理系统。
实施例三
在更换决策数据时，将排序首位的二级数据作为新的决策数据，而二级数据的排序是根据单项评分排列的，单项评分是在确定第三方数据源所产生的。其与更换决策数据之间间隔过长，在此期间内第三方数据源的数据采集、处理等技术可能会存在更新的情况，那么单项评分便不能准确的反映第三方数据源当前的供应的数据质量。同时由于第三方数据源的数量有限，因此本实施例中，在更换决策数据时，先对第三方数据源的数据进行检测，根据检测结果对决策数据进行更换，从而将第三方数据源中质量最好的数据作为决策数据，以获得更加准确的风控决策。
本实施例与实施例一的不同之处在于：
用于风控管理的外部数据管理系统，如附图2所示，还包括数据检测子系统，数据检测子系统包括产品测试模块、测试比较模块、准确度评价模块、完整度测试模块、完整度评价模块和统计排序模块。数据库预存有内部数据和数据要求，内部数据为使用风控决策的企业自身收集的不同用户的交易行为数据，例如银行收集的其客户的流水数据，数据要求为企业金融产品使用二级数据的维度，其维度数量为M。
当决策数据发生变动时，数据检测子系统获取到决策数据变动信号，此时，产品测试模块预存有检测样本，产品测试模块用于获取与决策数据同一二级分类下剩余的二级数据，并将分别根据检测样本对二级数据进行测试以获得产品测试结果。本实施例以获取用户贷款的风险评价为例，具体的，检测样本为某用户，产品测试结果为该用户的贷款风险评分，分别使用不同第三方数据源提供的二级数据对该用户的贷款风险进行评价以获得贷款风险评分。
测试比较模块预设有若干划分区间，测试比较模块用于根据划分区间对产品测试结果进行划分，当产品测试结果划分至同一划分区间内时，将决策数据变动信号发送给路由规则更新模块，此时，路由规则更新模块用于接收决策数据变动信号，并在接收到决策数据变动信号时，获取与决策数据同一二级分类下剩余的二级数据，并从剩余的二级数据中筛选出未发生变动的二级数据，并将筛选出的二级数据中排序首位的二级数据作为新的决策数据，并根据新的决策数据对风控路由规则进行更新。当产品测试结果划分至不同的划分区间时，对不同划分区间内的产品测试结果进行统计，将统计数量最多的划分区间作为公共区间，并生成重新检测信号。
产品测试模块还用于当测试比较模块生成重新检测信号时，选定客户作为评价样本，并调用评价样本对应的内部数据，根据内部数据对评价样本进行测试以获得样本测试结果。
准确度评价模块用于获取样本测试结果和位于公共区间内的产品测试结果，并根据样本测试结果分别与产品测试结果生成准确度评分。具体的，准确度评分满分为100，合格分为 60，分别求得样本测试结果与产品测试结果的差值D,最大差值为Dmax，则产品测试结果对应的二级数据的准确度评分为
Figure BDA0002610166850000101
完整度测试模块用于当测试比较模块生成重新检测信号时，获取数据要求，并根据数据要求对位于公共区间内的产品测试结果对应的二级数据进行测试以获得维度测试结果，维度测试结果为二级数据满足数据要求的维度数量M。
完整度评价模块用于获取数据要求和位于公共区间内的产品测试结果对应的二级数据的维度数量Mn，并根据数据要求分别和维度测试结果生成完整度评分。具体的，完整度评分的满分为100，合格分为60，则产品测试结果对应的二级数据的完整度评分为
Figure BDA0002610166850000102
统计排序模块预设有准确度评分和完整度评分的评价权重，其中准确度评分的权重大于完整度评分的权重，在本实施例中，评价权重为2：3。统计排序模块用于根据评价权重、准确度评分和完整度评分生成总评评分，并根据总评评分从大至小依次对二级数据进行排序，并将排序首位的二级数据发送给路由规则更新模块。
路由规则更新模块还用于接收统计排序模块发送的二级数据，并将该二级数据作为新的决策数据，并根据新的决策数据对风控路由规则进行更新。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (10)

1.用于风控管理的外部数据管理系统，包括外部数据管理子系统和风控决策管理子系统，其特征在于：
外部数据管理子系统预设有多个二级分类，外部数据管理子系统用于获取多个二级分类下的二级数据，并分别对二级数据进行封装和存储；
风控决策管理子系统预设有基础路由规则和排序规则，风控决策管理子系统用于根据排序规则对同一二级分类下存储的多个二级数据进行排序，并将排序首位的二级数据作为决策数据，并根据决策数据和基础路由规则生成风控路由规则；还用于当决策数据发生变动时，获取同一二级分类下剩余的二级数据中排序首位的二级数据作为决策数据，并对风控路由规则进行更新。
2.根据权利要求1所述的用于风控管理的外部数据管理系统，其特征在于：风控决策管理子系统还用于将同一二级分类下排序次位的二级数据作为备选数据，当决策数据的访问量达到预设的访问阈值时，根据备选数据和基础路由规则生成备选路由规则。
3.根据权利要求1所述的用于风控管理的外部数据管理系统，其特征在于：外部数据管理子系统预设有一级分类，外部数据管理子系统还用于获取数据供应商的基础条件，并根据一级分类获取多个数据供应商的外部数据，
外部数据管理子系统还用于根据外部数据获得测试结果，并根据测试结果和对应的基础条件生成数据评分；并根据数据评分获取多个数据供应商作为第三方数据源，外部数据管理子系统存储的二级数据由第三方数据源提供。
4.根据权利要求1所述的用于风控管理的外部数据管理系统，其特征在于：外部数据管理子系统还用于根据二级数据获得单项评分，并与二级数据对应存储；
排序规则为按照单项评分将同一二级分类下的多个二级数据进行排序，单项评分最高的二级数据为首位，单项评分最低的二级数据为末位。
5.根据权利要求1所述的用于风控管理的外部数据管理系统，其特征在于：风控决策管理子系统包括路由规则更新模块，
路由规则更新模块用于获取到决策数据变动信号时，获取与决策数据同一二级分类下剩余的二级数据，并从剩余的二级数据中筛选出未发生变动的二级数据，并将筛选出的二级数据中排序首位的二级数据作为新的决策数据，并根据新的决策数据对风控路由规则进行更新。
6.根据权利要求3所述的用于风控管理的外部数据管理系统，其特征在于：外部数据管理子系统包括数据测试模块，
数据测试模块预存有多个测试样本和测试规则，外部数据包括多个二级分类下的二级数据，数据测试模块用于根据测试样本和测试规则分别对二级数据进行测试，同一二级分类下的二级数据测试时的测试样本和测试规则相同。
7.根据权利要求6所述的用于风控管理的外部数据管理系统，其特征在于：外部数据管理子系统还包括数据评分模块，
数据测试模块还用于通过测试获得同一数据供应商不同二级数据的测试结果，数据评分模块预存有评分规则，数据评分模块用于根据测试结果、基础条件和评分规则生成对应二级数据的单项评分，并对同一数据供应商下的多个单项评分取平均值作为数据评分。
8.根据权利要求3所述的用于风控管理的外部数据管理系统，其特征在于：还包括管理终端，外部数据管理子系统在根据数据评分获取多个数据供应商作为第三方数据源时，将数据评分发送给管理终端；
管理终端用于显示数据评分，并获取管理者根据数据评分反馈的确认信息，并将确认信息发送给外部数据管理子系统；
外部数据管理子系统接收确认信息，并根据确认信息筛选出多个数据供应商作为第三方数据源。
9.根据权利要求3所述的用于风控管理的外部数据管理系统，其特征在于：还包括管理终端，管理终端用于获取所需第三方数据源的供应商数量N，并发送给外部数据管理子系统；
外部数据管理子系统在根据数据评分获取多个数据供应商作为第三方数据源时，根据数据评分对数据供应商进行排序，根据供应商数量N筛选出排序为前N个的数据供应商作为第三方数据源。
10.用于风控管理的外部数据管理方法，其特征在于：使用上述权利要求1-9任一项的用于风控管理的外部数据管理系统。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113837866A (zh) * 2021-09-29 2021-12-24 重庆富民银行股份有限公司 基于全量存量客户的二阶段式管理方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107292509A (zh) * 2017-06-16 2017-10-24 兴业数字金融服务（上海）股份有限公司 一种企业信贷风险预警监测方法
CN107993139A (zh) * 2017-11-15 2018-05-04 华融融通（北京）科技有限公司 一种基于动态规则库的消费金融反欺诈系统与方法
CN108280591A (zh) * 2018-02-09 2018-07-13 石家庄铁道大学 一种基于风险源多源数据的重载铁路桥梁运用状态评定方法
CN109840838A (zh) * 2018-12-26 2019-06-04 天翼电子商务有限公司 风控规则模型双引擎系统、控制方法及服务器
EP3674911A1 (en) * 2018-12-28 2020-07-01 ATOS IT Solutions and Services Inc. Method and electronic device for populating a database from multiple data sources, related computer program

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107292509A (zh) * 2017-06-16 2017-10-24 兴业数字金融服务（上海）股份有限公司 一种企业信贷风险预警监测方法
CN107993139A (zh) * 2017-11-15 2018-05-04 华融融通（北京）科技有限公司 一种基于动态规则库的消费金融反欺诈系统与方法
CN108280591A (zh) * 2018-02-09 2018-07-13 石家庄铁道大学 一种基于风险源多源数据的重载铁路桥梁运用状态评定方法
CN109840838A (zh) * 2018-12-26 2019-06-04 天翼电子商务有限公司 风控规则模型双引擎系统、控制方法及服务器
EP3674911A1 (en) * 2018-12-28 2020-07-01 ATOS IT Solutions and Services Inc. Method and electronic device for populating a database from multiple data sources, related computer program

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Research on extracting risk control rules for Internet of Things business;Ziyan Lin;《IEEE 8th Annual Computing and Communication Workshop and Conference》;598-601 *
基于规则引擎及智能阈值的实时业务风控系统;张鲁男等;《通信技术》;第52卷(第11期);2720-2724 *

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