CN114817681B - 一种基于大数据分析的金融风控系统及其管理设备 - Google Patents

一种基于大数据分析的金融风控系统及其管理设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据分析的金融风控系统及其管理设备,涉及金融风控技术领域;为了解决不能及时识别风险并进行风控的问题;该系统,包括风控服务器,所述风控服务器包括风险监测分析单元、管控标准平台及风险预警单元,管控标准平台分别与风险监测分析单元、风险预警单元通信连接,风险监测分析单元与风险预警单元通信连接;所述风险监测分析单元包括用于深度学习的自主升级模块。该系统的管理设备,包括与风控服务器通信连接的控制设备、与风险监测分析单元通信连接的警示器。本发明通过判断虚拟风险点是否大于设定预警阈值,以便人们在风险未发生时对其管控,降低或避免金融风险的发生。

Description

一种基于大数据分析的金融风控系统及其管理设备
技术领域
本发明涉及金融风控技术领域,尤其涉及一种基于大数据分析的金融风控系统及其管理设备。
背景技术
互联网金融的发展一方面可以很好地满足中小微企业、创新型企业及中低收入阶层个人的投/融资需求,为“大众创新,万众创业”营造良好的资本环境,但另一方面,互联网金融在创新发展过程中也暴露出大量的问题及隐患,其不仅严重危害了人民的财产安全,也有碍互联网金融的健康发展。因此,实现有效地监测到潜在的具有高风险的金融风控平台就显得极为重要。
现有风控模型为通过人工长期实践与归纳出来的,无法适应市场的快速变化,风控模型的指标数据准确性不够,使得不能及时识别风险并进行预警或者风控。基于此,我们提出了一种基于大数据分析的金融风控系统及其管理设备。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点,而提出的一种基于大数据分析的金融风控系统及其管理设备。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
一种基于大数据分析的金融风控系统,包括风控服务器,所述风控服务器包括风险监测分析单元、管控标准平台及风险预警单元,管控标准平台分别与风险监测分析单元、风险预警单元通信连接,风险监测分析单元与风险预警单元通信连接;
所述风险监测分析单元包括用于深度学习的自主升级模块、用于监控并分析存在风险性大于设定风险阈值的金融数据条例的风控模块;
所述管控标准平台包括用于从多渠道采集海量金融相关风险数据信息的挖掘采集单元、用于整理标准数据模型的风险参考单元,挖掘采集单元与风险参考单元通信连接;
所述多渠道包括新闻报道、社交文本、金融相关网站。
优选地:所述自主升级模块包括基于收集的已发生金融风险数据条例融合,进而演算未发生但可能存在的虚拟金融风险数据条例的拟实演化块、用于计算同一项虚拟金融风险数据条例下延伸的多条虚拟金融风险数据条例发生性比重并排序的排比块。
优选地:所述风控模块包括用于监测指定条数或区域的实际金融数据信息的监听分析块、用于将监测异常的实际金融数据信息收发至拟实演化块内进行风险计算的传输块。
优选地:所述挖掘采集单元包括利用网络爬虫或ETL工具技术手段获取金融相关风险数据信息的收集模块、用于识别并标记删除虚假金融风险数据信息的区分模块。
优选地:所述风险参考单元包括用于对收集的数据信息进行划分风险部门类别的整理模块、用于自动删除相同及相似率高于设定阈值风险数据信息的甄别去重模块;
所述整理模块包括用于按照区分类别存储金融风险数据信息的数据库、用于计算新收集单条金融风险数据信息与数据库内多条金融风险数据信息相似度的演算块。
优选地:所述新收集单条金融风险数据信息与数据库内多条金融风险数据信息相似度的计算方式为:
Aa:分配新收集单条金融风险数据信息的组成权重;
Ab:计算新收集单条金融风险数据信息的总相似值Y
Ac:将得到的多个总相似值Y按照从大至小的次序进行排序,得到排名前1~5数据库内的单条金融风险数据信息;
所述新收集单条金融风险数据信息的组成包括风险起因、风险结果、风险损失值,设风险损失值的权重为o、风险起因的权重为p、风险结果的权重为q,使得o+p+q=1;
总相似值Y的计算方式为:
Figure BDA0003621899260000031
优选地:所述甄别去重模块的职责,包括以下内容:
Aa:设置标准参考阈值X,将计算得到的排名前1~5的总相似值Y依次与之对比;
Ab:若存在总相似值Y<标准参考阈值X,则保留新收集单条金融风险数据信息,若存在总相似值Y≥标准参考阈值X,则删除新收集单条金融风险数据信息。
优选地:所述风险预警单元包括用于对正在发生的金融数据条例进行风险报警的现场报警模块、用于对未发生但演算风险点大于设定预警阈值的虚拟金融风险数据条例进行风险预警的后台报警模块。
一种基于大数据分析的金融风控系统的管理设备,包括与风控服务器通信连接的控制设备、与风险监测分析单元通信连接的警示器。
本发明的有益效果为:
1.本发明监听块实时对指定条数或区域内的实际金融数据信息进行监控并分析是否存在异常,将存在异常的风险数据信息条例经传输块发送至拟实演化块内进行风险计算,从而得到虚拟风险点,通过判断虚拟风险点是否大于设定预警阈值,以便人们在风险未发生时对其管控,降低或避免金融风险的发生。
2.本发明通过拟实演化块基于收集的已发生金融风险数据条例并学习融合,在此基础上进行自动演算未发生但可能存在的虚拟金融风险数据条例,排比块对同属一项已发生金融风险数据条例下的多条延伸虚拟金融风险数据条例发生性比重进行计算,并根据计算结果进行排序,以便人们可以快速判断某一金融数据条例未来可能存在的风险存在,便于及时管控。
3.本发明收集信息时,将排名前1~5的数据库内的单条金融风险数据信息与标准参考阈值X相比较,若其中至少有一个总相似值Y≥标准参考阈值X,则删除新收集单条金融风险数据信息,反之,若其中所有总相似值Y均<标准参考阈值X,则保留新收集单条金融风险数据信息,使其纳入数据库内,防止金融信息重复。
4.本发明经收集模块收集于现实中存在且已发生的金融案例数据信息,从而保证金融风险信息来源的准确性,区分模块对虚假金融风险数据信息进行识别并自动删除,以保证金融风险数据信息收集的准确性;对收集的金融相关风险案例数据信息细分类别,不同产品对应不同规则,使得条理清楚,动态活性管理。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于大数据分析的金融风控系统的流程框架示意图;
图2为本发明提出的一种基于大数据分析的金融风控系统的管理设备的实际应用结构示意图。
图中:1风控服务器、2控制设备、3警示器。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
下面详细描述本专利的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本专利,而不能理解为对本专利的限制。
实施例1:
一种基于大数据分析的金融风控系统,如图1所示,包括风控服务器1,所述风控服务器1包括风险监测分析单元、管控标准平台及风险预警单元,所述管控标准平台分别与风险监测分析单元、风险预警单元通信连接,风险监测分析单元与风险预警单元通信连接;首先收集于现实中存在且已发生的金融案例数据信息,并整理分类后存储,避免金融数据信息存在重复,从而搭建管控标准平台,使用时通过风险监测分析单元对指定条数或区域内的实际金融数据信息进行监控并分析是否存在异常,并对存在异常的风险数据信息条例进行风险点计算,若大于设定预警阈值,则传输信号至风险预警单元进行报警处理,以便人们在风险未发生时对其管控。
所述风险监测分析单元包括用于深度学习的自主升级模块、用于监控并分析存在风险性大于设定风险阈值的金融数据条例的风控模块。
进一步的,所述自主升级模块包括基于收集的已发生金融风险数据条例融合,进而演算未发生但可能存在的虚拟金融风险数据条例的拟实演化块、用于计算同一项虚拟金融风险数据条例下延伸的多条虚拟金融风险数据条例发生性比重并排序的排比块;通过拟实演化块基于收集的已发生金融风险数据条例并学习融合,在此基础上进行自动演算未发生但可能存在的虚拟金融风险数据条例,此处,单条已发生金融风险数据可进行演算1条...n条未发生但可能存在的虚拟金融风险数据,而排比块对同属一项已发生金融风险数据条例下的多条延伸虚拟金融风险数据条例发生性比重进行计算,并根据计算结果进行排序,以便人们可以快速判断某一金融数据条例未来可能存在的风险存在,便于及时管控。
进一步的,所述风控模块包括用于监测指定条数或区域的实际金融数据信息的监听分析块、用于将监测异常的实际金融数据信息收发至拟实演化块内进行风险计算的传输块;监听块实时对指定条数或区域内的实际金融数据信息进行监控并分析是否存在异常,将存在异常的风险数据信息条例经传输块发送至拟实演化块内进行风险计算,从而得到虚拟风险点,若大于设定预警阈值,则传输信号至风险预警单元进行报警处理,以便人们在风险未发生时对其管控,降低或避免金融风险的发生。
所述管控标准平台包括用于从多渠道采集海量金融相关风险数据信息的挖掘采集单元、用于整理标准数据模型的风险参考单元,挖掘采集单元与风险参考单元通信连接。
优选的,所述多渠道包括但不限于新闻报道、社交文本、金融相关网站等,收集于现实中存在且已发生的金融案例数据信息,从而保证金融风险信息来源的准确性。
进一步的,所述挖掘采集单元包括利用网络爬虫或ETL工具等技术手段获取金融相关风险数据信息的收集模块、用于识别并标记删除虚假金融风险数据信息的区分模块;使用时,经收集模块获得金融相关风险数据信息,区分模块对虚假金融风险数据信息进行识别并自动删除,以保证金融风险数据信息收集的准确性。
进一步的,所述风险参考单元包括用于对收集的数据信息进行划分风险部门类别的整理模块、用于自动删除相同及相似率高于设定阈值风险数据信息的甄别去重模块;所述整理模块分别与收集模块、甄别去重模块通信连接,甄别去重模块与收集模块通信连接;整理模块对采集的真实金融风险数据信息进行划分类别,并统计存储,而甄别去重模块对整理好的金融风险数据信息进行去重,从而减缓整理模块的负载。
优选的,所述整理模块包括用于按照区分类别存储金融风险数据信息的数据库、用于计算新收集单条金融风险数据信息与数据库内多条金融风险数据信息相似度的演算块;
进一步优选的,所述新收集单条金融风险数据信息与数据库内多条金融风险数据信息相似度的计算方式为:
Aa:分配新收集单条金融风险数据信息的组成权重;
优选的,所述新收集单条金融风险数据信息的组成包括风险起因、风险结果、风险损失值等,设风险损失值的权重为o、风险起因的权重为p、风险结果的权重为q,使得o+p+q=1。
Ab:计算新收集单条金融风险数据信息的总相似值Y
优选的,所述总相似值Y的计算方式为:
Figure BDA0003621899260000091
其中,风险起因现实、风险结果现实及风险损失值现实分别代表新收集单条金融风险数据信息的风险起因、风险结果和风险损失值;风险起因数据库、风险结果数据库及风险损失值数据库分别代表数据库内目标单条金融风险数据信息的风险起因、风险结果和风险损失值。
Ac:将得到的多个总相似值Y按照从大至小的次序进行排序,得到排名前1~5甚至更多数据库内的单条金融风险数据信息;对新收集单条金融风险数据信息进行相似率计算时,通过总相似值Y的计算方式将新收集单条金融风险数据信息与数据库内多条金融风险数据信息进行依次计算,从而得到多个总相似值Y,将得到的多个总相似值Y按照从大至小的次序进行排序,进而快速得到与新收集单条金融风险数据信息相似率最为贴近的数据库内的多条金融风险数据信息。
进一步优选的,所述甄别去重模块的职责,还包括以下内容:
Aa:设置标准参考阈值X,将计算得到的排名前1~5的总相似值Y依次与之对比;
Ab:若存在总相似值Y<标准参考阈值X,则保留新收集单条金融风险数据信息,若存在总相似值Y≥标准参考阈值X,则删除新收集单条金融风险数据信息。将排名前1~5的数据库内的单条金融风险数据信息与标准参考阈值X相比较,若其中至少有一个总相似值Y≥标准参考阈值X,则删除新收集单条金融风险数据信息,反之,若其中所有总相似值Y均<标准参考阈值X,则保留新收集单条金融风险数据信息,使其纳入数据库内,防止金融信息重复。
优选的,所述风险部门类别包括贷款部、理财部、风投部、保险部等,对收集的金融相关风险案例数据信息细分类别,不同产品对应不同规则,使得条理清楚,动态活性管理。
所述风险预警单元包括用于对正在发生的金融数据条例进行风险报警的现场报警模块、用于对未发生但演算风险点大于设定预警阈值的虚拟金融风险数据条例进行风险预警的后台报警模块;分别经现场报警模块和后台报警模块对正在发生的金融数据条例、未发生但演算风险点大于设定预警阈值的虚拟金融风险数据条例进行风险预警,提示人们及时管控。
优选的,所述金融风险包括但不限于运营数据异常、网络负面舆情、平台及相关法人信用状况、平台背景实力等方面。
本实施例在使用时,经收集模块收集于现实中存在且已发生的金融案例数据信息,区分模块对虚假金融风险数据信息进行识别并自动删除,以保证金融风险数据信息收集的准确性,整理模块对采集的真实金融风险数据信息进行划分类别,并统计存储。其中,在整理模块对新收集金融风险信息进行整理时,先将排名前1~5的数据库内的单条金融风险数据信息与标准参考阈值X相比较,若其中至少有一个总相似值Y≥标准参考阈值X,则删除新收集单条金融风险数据信息,反之,若其中所有总相似值Y均<标准参考阈值X,则保留新收集单条金融风险数据信息,而甄别去重模块对整理好的金融风险数据信息进行去重,从而减缓整理模块的负载。
通过拟实演化块基于收集的已发生金融风险数据条例并学习融合,在此基础上进行自动演算未发生但可能存在的虚拟金融风险数据条例,此处,单条已发生金融风险数据可进行演算1条...n条未发生但可能存在的虚拟金融风险数据,而排比块对同属一项已发生金融风险数据条例下的多条延伸虚拟金融风险数据条例发生性比重进行计算,并根据计算结果进行排序,以便人们可以快速判断某一金融数据条例未来可能存在的风险存在。监听块实时对指定条数或区域内的实际金融数据信息进行监控并分析是否存在异常,将存在异常的风险数据信息条例经传输块发送至拟实演化块内进行风险计算,从而得到虚拟风险点,若大于设定预警阈值,则传输信号至风险预警单元进行报警处理。
分别经现场报警模块和后台报警模块对正在发生的金融数据条例、未发生但演算风险点大于设定预警阈值的虚拟金融风险数据条例进行风险预警,提示人们及时管控。
实施例2:
一种基于大数据分析的实施例1所述金融风控系统的管理设备,如图1-2所示,包括与风控服务器1通信连接的控制设备2、与风险监测分析单元通信连接的警示器3,控制设备2为计算机等,用于直接管理风控服务器;通过控制设备2、风控服务器1及警示器3组成一个集采集、整理、预测、预警等为一体式风控系统,便于人们及时管控金融风险,降低损失。
本实施例在使用时,通过控制设备2、风控服务器1及警示器3组成一个集采集、整理、预测、预警等为一体式风控系统,便于人们及时管控金融风险,降低损失。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于大数据分析的金融风控系统,包括风控服务器(1),其特征在于,所述风控服务器(1)包括风险监测分析单元、管控标准平台及风险预警单元,管控标准平台分别与风险监测分析单元、风险预警单元通信连接,风险监测分析单元与风险预警单元通信连接;
所述风险监测分析单元包括用于深度学习的自主升级模块、用于监控并分析存在风险性大于设定风险阈值的金融数据条例的风控模块;
所述管控标准平台包括用于从多渠道采集海量金融相关风险数据信息的挖掘采集单元、用于整理标准数据模型的风险参考单元,挖掘采集单元与风险参考单元通信连接;
所述多渠道包括新闻报道、社交文本、金融相关网站;
所述风险参考单元包括用于对收集的数据信息进行划分风险部门类别的整理模块、用于自动删除相同及相似率高于设定阈值风险数据信息的甄别去重模块;所述整理模块包括用于按照区分类别存储金融风险数据信息的数据库、用于计算新收集单条金融风险数据信息与数据库内多条金融风险数据信息相似度的演算块;
所述新收集单条金融风险数据信息与数据库内多条金融风险数据信息相似度的计算方式为:
Aa:分配新收集单条金融风险数据信息的组成权重;
Ab:计算新收集单条金融风险数据信息的总相似值Y
Ac:将得到的多个总相似值Y按照从大至小的次序进行排序,得到排名前1~5数据库内的单条金融风险数据信息;
所述新收集单条金融风险数据信息的组成包括风险起因、风险结果、风险损失值,设风险损失值的权重为q、风险起因的权重为o、风险结果的权重为p,使得o+p+q=1;
总相似值Y的计算方式为:
Figure FDA0003973805160000021
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的金融风控系统,其特征在于,所述自主升级模块包括基于收集的已发生金融风险数据条例融合,进而演算未发生但可能存在的虚拟金融风险数据条例的拟实演化块、用于计算同一项虚拟金融风险数据条例下延伸的多条虚拟金融风险数据条例发生性比重并排序的排比块。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的金融风控系统,其特征在于,所述风控模块包括用于监测指定条数或区域的实际金融数据信息的监听分析块、用于将监测异常的实际金融数据信息收发至拟实演化块内进行风险计算的传输块。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的金融风控系统,其特征在于,所述挖掘采集单元包括利用网络爬虫或ETL工具技术手段获取金融相关风险数据信息的收集模块、用于识别并标记删除虚假金融风险数据信息的区分模块。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的金融风控系统,其特征在于,所述甄别去重模块的职责,包括以下内容:
Aa:设置标准参考阈值X,将计算得到的排名前1~5的总相似值Y依次与之对比;
Ab:若存在总相似值Y<标准参考阈值X,则保留新收集单条金融风险数据信息,若存在总相似值Y≥标准参考阈值X,则删除新收集单条金融风险数据信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的金融风控系统,其特征在于,所述风险预警单元包括用于对正在发生的金融数据条例进行风险报警的现场报警模块、用于对未发生但演算风险点大于设定预警阈值的虚拟金融风险数据条例进行风险预警的后台报警模块。
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