CN113435995A - 一种贷后风险监控方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种贷后风险监控方法、装置、电子设备及机器可读存储介质,应用于风险监控系统;所述风险监控系统与额度管理系统相对接;其中,所述风险监控系统针对预设的监控名单中的若干监控对象进行贷后风险监控;所述方法包括:从预设的监控名单中读取待监控的目标监控对象;从对接的额度管理系统获取与所述目标监控对象对应的额度数据,所述额度数据至少包括所述目标监控对象对应的贷款授信额度;如果所述贷款授信额度达到预设阈值,则针对所述目标监控对象进行贷后风险监控。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种贷后风险监控方法、装置、电子设备及机器可读存储介质。
背景技术
银行、贷款公司等机构,在通过用户的贷款请求,并给用户授信、放贷之后,可以利用基于大数据的风险监控系统,针对已放贷的用户进行贷后风险监控。
在实际应用中,风险监控系统可以直接基于预设的风险监控模型,针对预设的监控名单中的所有监控对象进行贷后风险监控;其中,在运行上述风险监控模型的过程中,可能会调用一些付费使用的第三方征信系统,如工商信息、税务信息、司法信息等。
由此可见,如果预设的监控名单中存在无效的监控对象,针对无效的监控对象运行预设的风险监控模型,会导致风险监控系统针对无效的监控对象执行不必要的贷后风险监控,还可能导致不必要地调用付费使用的第三方征信系统,浪费贷后风险监控的成本。
发明内容
本申请提供一种贷后风险监控方法,应用于风险监控系统,所述风险监控系统与额度管理系统相对接;其中,所述风险监控系统针对预设的监控名单中的若干监控对象进行贷后风险监控;所述方法包括:
从预设的监控名单中读取待监控的目标监控对象;
从对接的额度管理系统获取与所述目标监控对象对应的额度数据;所述额度数据至少包括所述目标监控对象对应的贷款授信额度;
如果所述贷款授信额度达到预设阈值,则针对所述目标监控对象进行贷后风险监控。
可选的,所述从对接的额度管理系统获取与所述目标监控对象对应的额度数据,包括:
按照预设周期,从对接的所述额度管理系统周期性地获取与所述目标监控对象对应的额度数据。
可选的,所述方法还包括:
如果所述贷款授信额度未达到预设阈值,则删除所述监控名单中的所述目标监控对象。
可选的,所述额度数据还包括所述贷款授信额度的额度关联类型;所述如果所述贷款授信额度未达到预设阈值,则删除所述监控名单中的所述目标监控对象,包括:
如果所述贷款授信额度未达到预设阈值,则进一步地确定所述贷款授信额度的额度关联类型是否为主从关系;
如果所述贷款授信额度的额度关联类型为主从关系且所述贷款授信额度为主额度,则从所述额度管理系统获取与所述贷款授信额度对应的从额度,并删除所述监控名单中的所述目标监控对象以及与所述从额度对应的监控对象。
可选的,所述额度数据还包括所述贷款授信额度对应的状态字段;所述方法还包括:
如果所述状态字段指示对应的贷款授信额度为有效状态,则确定所述贷款授信额度达到预设阈值;
如果所述状态字段指示对应的贷款授信额度为无效状态,则确定所述贷款授信额度未达到预设阈值。
可选的,所述针对所述目标监控对象进行贷后风险监控,包括:
确定与所述目标监控对象对应的自定义的风险监控模型;
基于通用的风险监控模型以及所述自定义的风险监控模型,针对所述目标监控对象进行贷后风险监控。
可选的,所述确定与所述目标监控对象对应的自定义的风险监控模型,包括:
基于与所述目标监控对象对应的额度数据,确定与所述目标监控对象对应的贷后风险监控维度;
确定与所述贷后风险监控维度对应的自定义的风险监控模型,作为与所述目标监控对象对应的自定义的风险监控模型。
本申请还提供一种贷后风险监控装置,应用于风险监控系统,所述风险监控系统与额度管理系统相对接;其中,所述风险监控系统针对预设的监控名单中的若干监控对象进行贷后风险监控;所述装置包括:
读取对象单元,用于从预设的监控名单中读取待监控的目标监控对象;
获取数据单元,用于从对接的额度管理系统获取与所述目标监控对象对应的额度数据;所述额度数据至少包括所述目标监控对象对应的贷款授信额度;
风险监控单元,用于如果所述贷款授信额度达到预设阈值,则针对所述目标监控对象进行贷后风险监控。
可选的,所述获取数据单元,具体用于:
按照预设周期,从对接的所述额度管理系统周期性地获取与所述目标监控对象对应的额度数据。
可选的,所述风险监控单元还用于:
如果所述贷款授信额度未达到预设阈值,则删除所述监控名单中的所述目标监控对象。
可选的,所述额度数据还包括所述贷款授信额度的额度关联类型;所述风险监控单元,具体用于:
如果所述贷款授信额度未达到预设阈值,则进一步地确定所述贷款授信额度的额度关联类型是否为主从关系;
如果所述贷款授信额度的额度关联类型为主从关系且所述贷款授信额度为主额度,则从所述额度管理系统获取与所述贷款授信额度对应的从额度,并删除所述监控名单中的所述目标监控对象以及与所述从额度对应的监控对象。
可选的,所述额度数据还包括所述贷款授信额度对应的状态字段;所述风险监控单元,具体还用于:
如果所述状态字段指示对应的贷款授信额度为有效状态,则确定所述贷款授信额度达到预设阈值;
如果所述状态字段指示对应的贷款授信额度为无效状态,则确定所述贷款授信额度未达到预设阈值。
可选的,所述风险监控单元,具体用于:
确定与所述目标监控对象对应的自定义的风险监控模型;
基于通用的风险监控模型以及所述自定义的风险监控模型,针对所述目标监控对象进行贷后风险监控。
可选的,所述风险监控单元,具体用于:
基于与所述目标监控对象对应的额度数据,确定与所述目标监控对象对应的贷后风险监控维度;
确定与所述贷后风险监控维度对应的自定义的风险监控模型,作为与所述目标监控对象对应的自定义的风险监控模型。
本申请还提供一种电子设备,包括通信接口、处理器、存储器和总线,所述通信接口、所述处理器和所述存储器之间通过总线相互连接;
所述存储器中存储机器可读指令,所述处理器通过调用所述机器可读指令,执行上述方法。
本申请还提供一种机器可读存储介质,所述机器可读存储介质存储有机器可读指令,所述机器可读指令在被处理器调用和执行时,实现上述方法。
通过以上实施例,由于有效的监控对象通常具有一定的贷款授信额度,因此,风险监控系统通过从预设的监控名单中读取待监控的目标监控对象,并从对接的额度管理系统获取与目标监控对象对应的贷款授信额度,可以只针对贷款授信额度超过预设阈值的目标监控对象进行贷后风险监控,而无需针对预设的监控名单中的所有监控对象进行贷后风险监控,从而可以避免针对无效的监控对象执行不必要的贷后风险监控,实现风险监控系统的性能提升以及贷后风险监控的成本减少。
附图说明
图1是一示例性的实施例示出的一种贷后风险监控方法的流程图;
图2是一示例性的实施例示出的一种贷后风险监控装置所在电子设备的硬件结构图;
图3是一示例性的实施例示出的一种贷后风险监控装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
需要说明的是:在其他实施例中并不一定按照本说明书示出和描述的顺序来执行相应方法的步骤。在一些其他实施例中,其方法所包括的步骤可以比本说明书所描述的更多或更少。此外,本说明书中所描述的单个步骤,在其他实施例中可能被分解为多个步骤进行描述;而本说明书中所描述的多个步骤,在其他实施例中也可能被合并为单个步骤进行描述。
放贷机构在通过用户的贷款请求后,可以根据对用户偿还能力的评估结果,确定用户的贷款授信额度,也就是说,用户实际的可贷款额度不能超过对应的贷款授信额度。进一步地,用户具有对应的贷款授信额度之后,可以开始进行贷款,此时,放贷机构需要对用户进行贷后风险监控,来保证已贷出款项的贷后风险在可控范围。
在实际应用中,放贷机构可以根据贷款请求审批过程中获取到的放贷名单,直接基于预设的风险监控模型,针对放贷名单中的所有监控对象进行贷后风险监控;其中,在运行上述风险监控模型的过程中,可能会调用一些付费使用的第三方征信系统,如工商信息、税务信息、司法信息等。
由此可见,如果放贷名单中存在无效的监控对象,针对无效的监控对象运行预设的风险监控模型,会导致风险监控系统针对无效的监控对象执行不必要的贷后风险监控,还可能导致不必要地调用付费使用的第三方征信系统,浪费贷后风险监控的成本。
有鉴于此,本说明书旨在提出一种基于从对接的额度管理系统获取的与目标监控对象对应的贷款授信额度,来确定是否针对监控名单中待监控的目标监控对象进行贷后风险监控的技术方案。
在实现时,风险监控系统与额度管理系统相对接;上述风险监控系统可以从预设的监控名单中读取待监控的目标监控对象,并且可以从上述额度管理系统获取与上述目标监控对象对应的额度数据,上述额度数据至少包括上述目标监控对象对应的贷款授信额度;进一步地,如果上述贷款授信额度达到预设阈值,则上述风险监控系统可以针对上述目标监控对象进行贷后风险监控。
由此可见,在本说明书中的技术方案中,由于有效的监控对象通常具有一定的贷款授信额度,因此,风险监控系统通过从预设的监控名单中读取待监控的目标监控对象,并从对接的额度管理系统获取与目标监控对象对应的贷款授信额度,可以只针对贷款授信额度超过预设阈值的目标监控对象进行贷后风险监控,而无需针对预设的监控名单中的所有监控对象进行贷后风险监控,从而可以避免针对无效的监控对象执行不必要的贷后风险监控,实现风险监控系统的性能提升以及贷后风险监控的成本减少。
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书实施例中的技术方案,下面先对本说明书实施例涉及的额度系统进行简要说明。
在本说明书中,上述额度系统可以用于管理与贷款授信额度相关的额度数据。其中,上述额度数据至少可以包括贷款授信额度。
在实际应用中,上述额度系统在管理额度数据时,可以通过额度标识来唯一标识与不同的贷款授信额度对应的额度数据;例如,上述额度标识具体可以包括与贷款授信额度对应的额度编号。
在示出的一种实施方式中,上述额度数据还可以包括贷款授信额度的额度关联类型;其中,上述额度关联类型,具体可以包括但不限于主从关系、父子关系等关联关系。
在实际应用中,上述额度数据还可以包括贷款授信额度的关联额度,也即,与上述贷款授信额度存在关联关系的其他贷款授信额度。例如,当不同的贷款授信额度的额度关联关系互为主从关系时,对于作为主额度的贷款授信额度而言,其关联额度可以包括对应的从额度;类似地,对于作为从额度的贷款授信额度而言,其关联额度可以包括对应的主额度。
在实现时,上述额度系统可以维护贷款授信额度、额度标识、额度关联关系与关联额度的对应关系。具体地,上述额度系统可以通过如表1所示例的额度数据表,来维护上述对应关系。
额度标识 | 贷款授信额度 | 额度关联关系 | 关联额度 |
ID1 | 额度1 | 主从关系 | |
ID2 | 额度2 | 主从关系 | ID1 |
ID3 | 额度3 | 主从关系 | ID1 |
…… | …… | …… | …… |
表1
例如,在如表1所示的额度数据表中,额度标识“ID1”、“ID2”、“ID3”分别用于唯一标识对应的贷款授信额度“额度1”、“额度2”、“额度3”;贷款授信额度“额度1”、“额度2”、“额度3”之间互为主从关系,其中,贷款授信额度“额度1”为主额度,贷款授信额度“额度2”、“额度3”为与贷款授信额度“额度1”对应的从额度。
需要说明的是,在实际应用中,本领域技术人员可以采用不同的方式来区分主额度与从额度,表1中仅仅是一种示例性的描述,并不对本说明书做限制。具体地,上述额度系统也可以通过如表2所示例的额度数据表,来维护上述对应关系;也即,当贷款授信额度的额度关联类型为主从关系,且贷款授信额度的关联额度为空时,可以认为该贷款授信额度为从额度;当贷款授信额度的额度关联类型为主从关系,且贷款授信额度的关联额度不为空时,可以认为该贷款授信额度为主额度,并且该贷款授信额度的关联额度可以包括对应的从额度的额度标识。
额度标识 | 贷款授信额度 | 额度关联关系 | 关联额度 |
ID1 | 额度1 | 主从关系 | ID2,ID3 |
ID2 | 额度2 | 主从关系 | |
ID3 | 额度3 | 主从关系 | |
…… | …… | …… | …… |
表2
又例如,在如表2所示的额度数据表中,贷款授信额度“额度1”、“额度2”、“额度3”之间互为主从关系,其中,贷款授信额度“额度1”为主额度,贷款授信额度“额度2”、“额度3”为与贷款授信额度“额度1”对应的从额度。
另外,在实际应用中,上述额度数据还可以包括但不限于贷款授信额度对应的主体标识、主体名称、主体类型、额度类型等。其中,上述主体标识可以用于唯一标识不同的主体(即监控对象);上述主体类型可以包括但不限于企业、个人、买方、卖方等;上述额度类型可以包括但不限于主额度、从额度、总额度、担保额度、渠道额度、交易对手额度、借款人额度等。具体地,上述额度系统可以维护如表3所示例的额度数据表.
表3
例如,在如表3所示的额度数据表中,贷款授信额度“额度1”、“额度2”之间互为主从关系,其中,贷款授信额度“额度1”为与贷款授信额度“额度2”对应的主额度,贷款授信额度“额度2”为与贷款授信额度“额度1”对应的从额度;与贷款授信额度“额度1”对应的监控对象的主体名称为“公司A”,对应的主体类型为“企业”,可以将“公司A”的统一社会信用代码作为主体标识;与贷款授信额度“额度2”对应的监控对象的主体名称为“用户B”,对应的主体类型为“个人”,可以将“用户B”的身份证号码作为主体标识。
下面通过具体实施例,并结合具体的应用场景对本申请进行描述。
请参见图1,图1是一示例性的实施例示出的一种贷后风险监控方法的流程图。上述贷后风险监控方法执行以下步骤:
步骤102:从预设的监控名单中读取待监控的目标监控对象;
步骤104:从对接的额度管理系统获取与上述目标监控对象对应的额度数据;上述额度数据至少包括上述目标监控对象对应的贷款授信额度;
步骤106:如果上述贷款授信额度达到预设阈值,则针对上述目标监控对象进行贷后风险监控。
在本说明书中,上述贷后风险监控方法可以应用于风险监控系统。
在实际应用中,本领域技术人员可以为上述风险监控系统预先配置监控名单,上述监控名单中可以包含有待监控的若干监控对象;进一步地,上述风险监控系统可以针对上述监控名单中的若干监控对象进行贷后风险监控。
在本说明书中,上述风险监控系统可以从预设的监控名单中读取待监控的目标监控对象。其中,上述目标监控对象,可以包括上述预设的监控名单中的若干监控对象中的任一监控对象。
在实际应用中,上述预设的监控名单中可以包括与目标监控对象对应的主体信息;其中,上述主体信息可以包括但不限于与目标监控对象对应的主体标识、主体名称、主体类型等。
例如,预设的监控名单中可以记录有与待监控的若干监控对象分别对应的主体标识,分别为“公司A”的统一社会信用代码、“用户B”的身份证号码等;风险监控系统可以从上述监控名单中读取到“公司A”的统一社会信用代码,并确定待监控的目标监控对象为“公司A”。又例如,风险监控系统可以从上述监控名单中读取到“用户B”的身份证号码,并确定待监控的目标监控对象为“用户B”。
需要说明的是,在以上示出的实施方式中,通过上述监控名单中记录的与目标监控对象对应的主体标识来读取目标监控对象,仅仅是一种示例性的描述,并不对本说明书做限制;在实际应用中,上述预设的监控名单中也可以记录与目标监控对象对应的其他信息,以使风险监控系统可以读取到对应的目标监控对象。
在本说明书中,上述风险监控系统可以与上述额度管理系统相对接,并且可以从上述额度管理系统获取与上述目标监控对象对应的额度数据;在实现时,上述风险监控系统至少可以从上述额度管理系统获取与上述目标监控对象对应的贷款授信额度。
例如,在风险监控系统从预设的监控名单中读取到待监控的目标监控对象为“公司A”之后,可以从对接的额度管理系统中获取与目标监控对象“公司A”对应的额度数据,如表3所示,其中,与目标监控对象“公司A”对应的贷款授信额度为“额度1”。
在本说明书中,由于预设的监控名单中可能包含无效的监控对象,因此,上述风险监控系统在确定是否针对上述目标监控对象进行贷后风险监控之前,可以先确定上述目标监控对象是否为有效的监控对象。在实现时,上述风险监控系统可以通过检测与上述目标监控对象对应的贷款授信额度是否达到预设阈值,来确定上述目标监控对象是否为有效的监控对象。
例如,风险监控系统在针对目标监控对象“公司A”进行贷后风险监控之前,可以先检测与目标监控对象“公司A”对应的贷款授信额度“额度1”是否达到预设阈值;如果是,可以确定目标监控对象“公司A”是有效的监控对象;否则,可以确定目标监控对象“公司A”是无效的监控对象。
需要说明的是,在以上示出的实施方式中,本领域技术人员可以根据需求,灵活设置上述预设阈值,本说明书中不做特别限定。例如,如果风险监控系统需要针对具有贷款授信额度的所有监控对象进行贷后风险监控,可以将上述预设阈值设置为0;又例如,如果风险监控系统需要针对贷款授信额度较大的监控对象进行贷后风险监控,而无需针对小额贷款用户进行贷后风险监控,可以将上述预设阈值设置为对应的用于区分大额贷款与小额贷款的额度值。
在示出的一种实施方式中,上述风险监控系统除了可以从所述额度管理系统获取与上述目标监控对象对应的贷款授信额度之外,还可以从所述额度管理系统获取上述贷款授信额度对应的状态字段,进一步地,可以基于上述状态字段来确定对应的贷款授信额度是否达到预设阈值。
具体地,由于上述额度系统可以在检测到贷款授信额度超过预设阈值时,将对应的状态字段更新为指示有效状态,否则将对应的状态字段更新为指示无效状态;因此,如果上述贷款授信额度对应的状态字段指示对应的贷款授信额度为有效状态,则可以确定上述贷款授信额度达到预设阈值;如果上述贷款授信额度对应的状态字段指示对应的贷款授信额度为无效状态,则可以确定上述贷款授信额度未达到预设阈值。
例如,风险监控系统可以从对接的额度管理系统中获取与目标监控对象“公司A”对应的额度数据,其中,与目标监控对象“公司A”对应的贷款授信额度为“额度1”;如果与贷款授信额度“额度1”对应的状态字段为“有效”,则可以直接根据状态字段“有效”确定贷款授信额度“额度1”达到预设阈值;如果与贷款授信额度“额度1”对应的状态字段为“无效”,则可以直接根据状态字段“无效”确定贷款授信额度“额度1”未达到预设阈值。
需要说明的是,在以上示出的实施方式中,上述风险监控系统无需检测上述贷款授信额度是否达到预设阈值,就可以直接根据与上述贷款授信额度对应的状态字段来确定上述贷款授信额度是否达到预设阈值,从而实现风险监控系统的性能提升。
在本说明书中,如果从上述额度管理系统获取的与上述目标监控对象对应的贷款授信额度达到预设阈值,则上述风险监控系统可以针对上述目标监控对象进行贷后风险监控。
例如,在风险监控系统从预设的监控名单中读取到待监控的目标监控对象为“公司A”,并从对接的额度管理系统中获取与目标监控对象“公司A”对应的贷款授信额度为“额度1”之后,如果贷款授信额度“额度1”达到预设阈值,可以针对目标监控对象“公司A”进行贷后风险监控。
在实际应用中,上述风险监控系统针对所述目标监控对象进行贷后风险监控,具体可以包括:确定与所述目标监控对象对应的自定义的风险监控模型,进一步地,基于通用的风险监控模型以及所述自定义的风险监控模型,针对所述目标监控对象进行贷后风险监控。其中,上述通用的风险监控模型可以包括与监控对象的工商信息、税务信息、司法信息等征信信息有关的风险监控模型;上述自定义的风险监控模可以包括与监控对象对应的额度数据有关的风险监控模型,与不同的监控维度分别对应。
例如,风险监控系统可以先根据与目标监控对象对应的主体类型、额度类型、应用场景、金融模式等信息,确定与目标监控对象对应的自定义的风险监控模型;进一步地,可以基于通用的风险监控模型以及与目标监控对象对应的自定义的风险监控模型,针对所述目标监控对象进行贷后风险监控。
需要说明的是,在以上示出的实施方式中,通过将风险监控模型分为通用的风险监控模型与自定义的风险监控模型,可以实现根据目标监控对象灵活地确定实际采用的风险监控模型,而不是对所有的监控对象采用全部风险监控模型,从而避免执行无效的贷后风险监控流程。
在示出的一种实施方式中,在确定与所述目标监控对象对应的自定义的风险监控模型时,具体可以先基于与所述目标监控对象对应的额度数据,确定与所述目标监控对象对应的贷后风险监控维度,进一步地,可以再确定与所述贷后风险监控维度对应的自定义的风险监控模型,作为与所述目标监控对象对应的自定义的风险监控模型。
例如,基于与目标监控对象“公司A”对应的额度数据,存在与目标监控对象“公司A”关联的产品,与目标监控对象“公司A”对应的金融模式为供应链模式,则可以确定与目标监控对象“公司A”对应的贷后风险监控维度包括产品维度和金融模式维度;进一步地,由于与目标监控对象“公司A”关联的产品为一种仓库类产品,可以确定与产品维度对应的自定义的风险监控模型为商品库存的风险量化模型、商品抵质押价值的风险量化模型、出入库风险监控模型等,以及可以确定与金融模式维度对应的自定义的风险监控模型为供应链模式的风险监控模型、应收账款的风险量化模型等。
需要说明的是,在以上示出的实施方式中,上述风险监控系统确定与目标监控对象对应的自定义的风险监控模型的实现过程仅仅是示例性的描述,并不对本说明书做特别限定。在实际应用中,上述贷后风险监控维度可以包括但不限于主体维度、产品维度、项目维度、金融模式维度、场景维度等,本领域技术人员可以根据需求灵活设置贷后风险监控维度。
在本说明书中,如果从上述额度管理系统获取的与上述目标监控对象对应的贷款授信额度未达到预设阈值,则上述风险监控系统可以删除上述监控名单中的上述目标监控对象。
例如,在风险监控系统从预设的监控名单中读取到待监控的目标监控对象为“公司A”,并从对接的额度管理系统中获取与目标监控对象“公司A”对应的贷款授信额度为“额度1”之后,如果贷款授信额度“额度1”未达到预设阈值,可以删除上述监控名单中的目标监控对象“公司A”。
需要说明的是,在以上示出的实施方式中,在检测到目标监控对象为无效的监控对象时,将其从监控名单中删除,可以避免后续针对上述无效的监控对象执行不必要的贷后风险监控流程。
另外,需要说明的是,在实际应用中,本领域技术人员还可以通过其他的方式从上述监控名单中删除无效的监控对象,本说明书不做限定;例如,上述风险监控系统可以根据用户提供的黑名单,进一步地从上述监控名单中删除存在于黑名单中的监控对象,并针对过滤后的监控名单中剩余的监控对象进行贷后风险监控。
在实际应用中,上述风险监控系统除了可以从上述额度管理系统获取与上述目标监控对象对应的贷款授信额度之外,还可以从上述额度管理系统获取上述贷款授信额度的额度关联类型。
例如,如表3所示,风险监控系统可以从对接的额度管理系统中获取与目标监控对象“公司A”对应的额度数据,其中,与目标监控对象“公司A”对应的贷款授信额度为“额度1”,贷款授信额度“额度1”的额度关联类型为主从关系。
在示出的一种实施方式中,如果上述贷款授信额度未达到预设阈值,则进一步地确定上述贷款授信额度的额度关联类型是否为主从关系;如果上述贷款授信额度的额度关联类型为主从关系且上述贷款授信额度为主额度,则从上述额度管理系统获取与上述贷款授信额度对应的从额度,并删除上述监控名单中的上述目标监控对象以及与上述从额度对应的监控对象。
例如,如果与目标监控对象“公司A”对应的贷款授信额度“额度1”未达到预设阈值,可以进一步地确定是否存在与该目标监控对象对应的从额度;具体地,如表3所示,如果贷款授信额度“额度1”的额度关联类型为主从关系、并且贷款授信额度“额度1”为主额度,则可以从额度管理系统获取与贷款授信额度“额度1”对应的从额度为贷款授信额度“额度2”,并在预设的监控名单中同时删除目标监控对象“公司A”和与从额度“额度2”对应的监控对象“用户B”。
需要说明的是,在以上示出的实施方式中,对于存在主从关系或父子关系的多个贷款授信额度而言,由于主额度的贷款授信额度未超过预设阈值时,对应的从额度的贷款授信额度一定未超过预设阈值,因此,如果需要将与主额度对应的目标监控对象从监控名单中删除,可以同时将与对应的从额度对应的目标监控对象从监控名单中删除,从而避免后续针对从额度对应的目标监控对象执行不必要的贷后风险监控流程。
在示出的一种实施方式中,上述风险监控系统可以按照预设周期,从对接的上述额度管理系统周期性地获取与上述目标监控对象对应的额度数据。在实际应用中,本领域技术人员可以根据需求,灵活地设置上述预设周期,本说明书不做限定。
例如,预设周期为1天,风险监控系统可以按照上述预设周期,从额度管理系统中周期性地获取与目标监控对象对应的额度数据,来进一步地确定是否针对目标监控对象进行贷后风险监控。
需要说明的是,在以上示出的实施方式中,在针对预设的监控名单中的若干监控对象已经开始进行贷后风险监控之后,由于上述监控名单中有效的监控对象可能出现变为无效的监控对象的情况,因此上述风险监控系统可以周期性地检测是否仍然需要针对监控名单中待监控的若干监控对象进行贷后风险监控,从而可以避免针对无效的监控对象执行不必要的贷后风险监控,实现风险监控系统的性能提升。
通过以上技术方案可知,由于有效的监控对象通常具有一定的贷款授信额度,因此,风险监控系统通过从预设的监控名单中读取待监控的目标监控对象,并从对接的额度管理系统获取与目标监控对象对应的贷款授信额度,可以只针对贷款授信额度超过预设阈值的目标监控对象进行贷后风险监控,而无需针对预设的监控名单中的所有监控对象进行贷后风险监控,从而可以避免针对无效的监控对象执行不必要的贷后风险监控,实现风险监控系统的性能提升以及贷后风险监控的成本减少。
与上述贷后风险监控方法的实施例对应的,本说明书还提供了一种贷后风险监控装置的实施例。
请参见图2,图2是一示例性的实施例示出的一种贷后风险监控装置所在电子设备的硬件结构图。在硬件层面,该设备包括处理器202、内部总线204、网络接口206、内存208以及非易失性存储器210,当然还可能包括其他业务所需要的硬件。本说明书一个或多个实施例可以基于软件方式来实现,比如由处理器202从非易失性存储器210中读取对应的计算机程序到内存208中然后运行。当然,除了软件实现方式之外,本说明书一个或多个实施例并不排除其他实现方式,比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等,也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元,也可以是硬件或逻辑器件。
请参见图3,图3是一示例性的实施例示出的一种贷后风险监控装置的框图。该贷后风险监控装置可以应用于图2所示的电子设备中,以实现本说明书的技术方案,其中,上述贷后风险监控装置可以包括:
读取对象单元302,用于从预设的监控名单中读取待监控的目标监控对象;
获取数据单元304,用于从对接的额度管理系统获取与上述目标监控对象对应的额度数据;上述额度数据至少包括上述目标监控对象对应的贷款授信额度;
风险监控单元306,用于如果上述贷款授信额度达到预设阈值,则针对上述目标监控对象进行贷后风险监控。
在本实施例中,上述获取数据单元304,具体用于:
按照预设周期,从对接的上述额度管理系统周期性地获取与上述目标监控对象对应的额度数据。
在本实施例中,上述风险监控单元306还用于:
如果上述贷款授信额度未达到预设阈值,则删除上述监控名单中的上述目标监控对象。
在本实施例中,上述额度数据还包括上述贷款授信额度的额度关联类型;上述风险监控单元306,具体用于:
如果上述贷款授信额度未达到预设阈值,则进一步地确定上述贷款授信额度的额度关联类型是否为主从关系;
如果上述贷款授信额度的额度关联类型为主从关系且上述贷款授信额度为主额度,则从上述额度管理系统获取与上述贷款授信额度对应的从额度,并删除上述监控名单中的上述目标监控对象以及与上述从额度对应的监控对象。
在本实施例中,上述额度数据还包括上述贷款授信额度对应的状态字段;上述风险监控单元306,具体还用于:
如果上述状态字段指示对应的贷款授信额度为有效状态,则确定上述贷款授信额度达到预设阈值;
如果上述状态字段指示对应的贷款授信额度为无效状态,则确定上述贷款授信额度未达到预设阈值。
在本实施例中,上述风险监控单元306,具体用于:
确定与上述目标监控对象对应的自定义的风险监控模型;
基于通用的风险监控模型以及上述自定义的风险监控模型,针对上述目标监控对象进行贷后风险监控。
在本实施例中,上述风险监控单元306,具体用于:
基于与上述目标监控对象对应的额度数据,确定与上述目标监控对象对应的贷后风险监控维度;
确定与上述贷后风险监控维度对应的自定义的风险监控模型,作为与上述目标监控对象对应的自定义的风险监控模型。
上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程,在此不再赘述。
对于装置实施例而言,由于其基本对应于方法实施例,所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例只是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本说明书方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机,计算机的具体形式可以是个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任意几种设备的组合。
在一个典型的配置中,计算机包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带、磁盘存储、量子存储器、基于石墨烯的存储介质或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本说明书一个或多个实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
以上所述仅为本说明书一个或多个实施例的较佳实施例而已,并不用以限制本说明书一个或多个实施例,凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本说明书一个或多个实施例保护的范围之内。
Claims (10)
1.一种贷后风险监控方法,其特征在于,应用于风险监控系统;所述风险监控系统与额度管理系统相对接;其中,所述风险监控系统针对预设的监控名单中的若干监控对象进行贷后风险监控;所述方法包括:
从预设的监控名单中读取待监控的目标监控对象;
从对接的额度管理系统获取与所述目标监控对象对应的额度数据;所述额度数据至少包括所述目标监控对象对应的贷款授信额度;
如果所述贷款授信额度达到预设阈值,则针对所述目标监控对象进行贷后风险监控。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从对接的额度管理系统获取与所述目标监控对象对应的额度数据,包括:
按照预设周期,从对接的所述额度管理系统周期性地获取与所述目标监控对象对应的额度数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
如果所述贷款授信额度未达到预设阈值,则删除所述监控名单中的所述目标监控对象。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述额度数据还包括所述贷款授信额度的额度关联类型;
所述如果所述贷款授信额度未达到预设阈值,则删除所述监控名单中的所述目标监控对象,包括:
如果所述贷款授信额度未达到预设阈值,则进一步地确定所述贷款授信额度的额度关联类型是否为主从关系;
如果所述贷款授信额度的额度关联类型为主从关系且所述贷款授信额度为主额度,则从所述额度管理系统获取与所述贷款授信额度对应的从额度,并删除所述监控名单中的所述目标监控对象以及与所述从额度对应的监控对象。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述额度数据还包括所述贷款授信额度对应的状态字段;所述方法还包括:
如果所述状态字段指示对应的贷款授信额度为有效状态,则确定所述贷款授信额度达到预设阈值;
如果所述状态字段指示对应的贷款授信额度为无效状态,则确定所述贷款授信额度未达到预设阈值。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对所述目标监控对象进行贷后风险监控,包括:
确定与所述目标监控对象对应的自定义的风险监控模型;
基于通用的风险监控模型以及所述自定义的风险监控模型,针对所述目标监控对象进行贷后风险监控。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述确定与所述目标监控对象对应的自定义的风险监控模型,包括:
基于与所述目标监控对象对应的额度数据,确定与所述目标监控对象对应的贷后风险监控维度;
确定与所述贷后风险监控维度对应的自定义的风险监控模型,作为与所述目标监控对象对应的自定义的风险监控模型。
8.一种贷后风险监控装置,其特征在于,应用于风险监控系统;所述风险监控系统与额度管理系统相对接;其中,所述风险监控系统针对预设的监控名单中的若干监控对象进行贷后风险监控;所述装置包括:
读取对象单元,用于从预设的监控名单中读取待监控的目标监控对象;
获取数据单元,用于从对接的额度管理系统获取与所述目标监控对象对应的额度数据;所述额度数据至少包括所述目标监控对象对应的贷款授信额度;
风险监控单元,用于如果所述贷款授信额度达到预设阈值,则针对所述目标监控对象进行贷后风险监控。
9.一种电子设备,其特征在于,包括通信接口、处理器、存储器和总线,所述通信接口、所述处理器和所述存储器之间通过总线相互连接;
所述存储器中存储机器可读指令,所述处理器通过调用所述机器可读指令,执行权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种机器可读存储介质,其特征在于,所述机器可读存储介质存储有机器可读指令,所述机器可读指令在被处理器调用和执行时,实现权利要求1至7任一项所述的方法。
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CN102034210A (zh) * | 2010-12-15 | 2011-04-27 | 中国民生银行股份有限公司 | 小微企业售后服务管理系统和方法 |
CN108921689A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-30 | 重庆富民银行股份有限公司 | 贷款风险监控系统及方法 |
CN109377344A (zh) * | 2018-09-10 | 2019-02-22 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 贷款风险控制方法、装置和电子设备 |
CN111105307A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-05 | 中国工商银行股份有限公司 | 一种贷后管理方法、系统、设备及可读介质 |
CN111461871A (zh) * | 2020-04-01 | 2020-07-28 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 额度控制方法、装置、设备与计算机可读存储介质 |
-
2021
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102034210A (zh) * | 2010-12-15 | 2011-04-27 | 中国民生银行股份有限公司 | 小微企业售后服务管理系统和方法 |
CN108921689A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-30 | 重庆富民银行股份有限公司 | 贷款风险监控系统及方法 |
CN109377344A (zh) * | 2018-09-10 | 2019-02-22 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 贷款风险控制方法、装置和电子设备 |
CN111105307A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-05 | 中国工商银行股份有限公司 | 一种贷后管理方法、系统、设备及可读介质 |
CN111461871A (zh) * | 2020-04-01 | 2020-07-28 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 额度控制方法、装置、设备与计算机可读存储介质 |
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