对违约风险进行控制的方法及服务器技术

本发明专利技术公开一种对违约风险进行控制的方法及服务器，所述方法包括：按照预设提取规则，从多个业务服务器中提取出预设数量用户对应的初选样本数据；从初选样本数据中筛选出符合预设特征的筛选样本数据，按照预设分析规则，计算筛选样本数据中每一个预设特征所分别对应的权重占比值和风险关系值；从预设特征中提取出风险关系值大于预设阈值的筛选特征，并根据筛选特征，拟合出每个筛选特征分别对应的权重系数；根据待评估用户对应的每个筛选特征的权重系数和权重占比值，基于预先设定的基础分和预设计算公式，计算得到待评估用户对应的违约风险分数；具有根据用户对应的多个数据特征，对该用户的违约风险进行综合控制的有益效果。

Method and server for controlling default risk

The invention discloses a method to control the risk of default and the server, the method comprises the following steps: according to preset extraction rules to extract the primary data corresponding to the preset number of users from multiple service server; from the selected sample data were screened with screening sample data according to a preset preset characteristics, analysis of calculation rules, screening in the sample weights of each preset characteristics corresponding to the ratio and risk value; extracting risk relationship from preset feature value is greater than the preset threshold and the selection of features, according to the screening characteristics, fitting out the weight coefficient of each selected feature corresponding to each user; according to the corresponding characteristics of the screening assessment of weight coefficient and the weight ratio of the preset preset points and basic formula based on the calculation, to obtain the corresponding default user evaluation The beneficial effect of the integrated control of the user's default risk based on multiple data characteristics corresponding to the user.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种对违约风险进行控制的方法及服务器。
技术介绍
随着互联网技术的不断发展进步和电子化、信息化等网络化进程的不断发展，传统的银行业务、借贷业务等金融领域也逐步向电子化发展；通过获取网络数据对用户的违约风险进行评估，也变得日益便捷。目前，对用户的违约风险进行评分并预估违约风险大小时，主要是通过下述方式来实现：根据该用户在中国人民银行的征信数据，来识别该用户是否存在不良信用记录；若识别出该用户存在不良信用记录，则确定该用户有较高的违约风险。这种仅仅根据用户的征信数据来进行判断的单一判断方式并不全面，使得现有的对用户违约风险进行判断的准确率不高。
技术实现思路
鉴于此，有必要提供一种对违约风险进行控制的方法及服务器，用以根据用户对应的多个数据特征，对该用户的违约风险进行综合控制。本专利技术公开了一种对违约风险进行控制的方法，包括以下步骤：按照预设提取规则，从多个业务服务器中提取出预设数量用户对应的初选样本数据；从所述初选样本数据中筛选出符合预设特征的筛选样本数据，按照预设分析规则，计算所述筛选样本数据中每一个所述预设特征所分别对应的权重占比值和风险关系值；从所述预设特征中提取出所述风险关系值大于预设阈值的筛选特征，并根据所述筛选特征，拟合出每个所述筛选特征分别对应的权重系数；根据待评估用户对应的每个所述筛选特征的所述权重系数和所述权重占比值，基于预先设定的基础分和预设计算公式，计算得到所述待评估用户对应的违约风险分数。优选地，所述从所述初选样本数据中筛选出符合预设特征的筛选样本数据，按照预设分析规则，计算所述筛选样本数据中每一个所述预设特征所分别对应的权重占比值和风险关系值，包括：根据预设特征，对所述初选样本数据进行筛选，提取出符合所述预设特征的筛选样本数据；按照所述预设特征中特征类型与数值分段跨度的映射关系，对所述筛选样本数据中值为连续数的所述预设特征进行值的区间分段，得到对应的分段区间；按照预设分析规则，计算分段后每一个所述分段区间对应的违约用户对正常用户占比和总体中违约用户对正常用户占比之间的差异值，得到对应的所述权重占比值；基于得到的所述权重占比值，计算分段后所述预设特征中每一个分段区间所分别对应的区间风险关系值；将计算得到的每个分段区间对应的所述区间风险关系值相加，得到每一个所述预设特征所分别对应的总的所述风险关系值。优选地，所述按照预设分析规则，计算分段后每一个所述分段区间对应的违约用户对正常用户占比和总体中违约用户对正常用户占比之间的差异值，得到对应的所述权重占比值，包括：为所述筛选数据中值为非连续数的每一个所述预设特征对应的所有筛选数据，生成对应的样本数据违约风险评价表；同时，为所述筛选数据中值为连续数的每一个所述预设特征对应的所有筛选数据，生成对应的样本数据违约风险评价表；基于生成的所述违约风险评价表，计算分段后每一个所述分段区间对应的违约用户对正常用户的占比P1，以及总体中违约用户对正常用户的占比P2；计算占比P1和占比P2之间的差异值，得到对应的所述权重占比值。优选地，所述从所述预设特征中提取出所述风险关系值大于预设阈值的筛选特征，并根据所述筛选特征，拟合出每个所述筛选特征分别对应的权重系数，包括：将所述风险关系值大于预设阈值的预设特征筛选出来，得到对应的所述筛选特征；将每个所述筛选特征分别作为变量，按照预设拟合公式对所述筛选特征进行拟合，计算出每个所述筛选特征分别对应的权重系数。优选地，所述根据待评估用户对应的每个所述筛选特征的所述权重系数和所述权重占比值，基于预先设定的基础分和预设计算公式，计算得到所述待评估用户对应的违约风险分数，包括：根据违约用户比例，设定所述基础分；根据待评估用户对应的每个所述筛选特征的所述权重系数和权重占比值，按照所述预设计算公式，计算每个所述筛选特征所分别对应的特征权重分数，得到对应的特征权重分数；计算所述基础分与所有所述特征权重分数的和，并将计算得到的和作为所述待评估用户对应的违约风险分数。对应于以上所公开的一种对违约风险进行控制的方法，本专利技术还公开了一种对违约风险进行控制的服务器，包括：数据提取模块，用于按照预设提取规则，从多个业务服务器中提取出预设数量用户对应的初选样本数据；参数计算模块，用于从所述初选样本数据中筛选出符合预设特征的筛选样本数据，按照预设分析规则，计算所述筛选样本数据中每一个所述预设特征所分别对应的权重占比值和风险关系值；系数拟合模块，用于从所述预设特征中提取出所述风险关系值大于预设阈值的筛选特征，并根据所述筛选特征，拟合出每个所述筛选特征分别对应的权重系数；分数计算模块，用于根据待评估用户对应的每个所述筛选特征的所述权重系数和所述权重占比值，基于预先设定的基础分和预设计算公式，计算得到所述待评估用户对应的违约风险分数。优选地，所述参数计算模块包括：提取单元，用于根据预设特征，对所述初选样本数据进行筛选，提取出符合所述预设特征的筛选样本数据；分段单元，用于按照所述预设特征中特征类型与数值分段跨度的映射关系，对所述筛选样本数据中值为连续数的所述预设特征进行值的区间分段，得到对应的分段区间；参数计算单元，用于：按照预设分析规则，计算分段后每一个所述分段区间对应的违约用户对正常用户占比和总体中违约用户对正常用户占比之间的差异值，得到对应的所述权重占比值；基于得到的所述权重占比值，计算分段后所述预设特征中每一个分段区间所分别对应的区间风险关系值；参数求和单元，用于将计算得到的每个分段区间对应的所述区间风险关系值相加，得到每一个所述预设特征所分别对应的总的所述风险关系值。优选地，所述计算单元还用于：为所述筛选数据中值为非连续数的每一个所述预设特征对应的所有筛选数据，生成对应的样本数据违约风险评价表；同时，为所述筛选数据中值为连续数的每一个所述预设特征对应的所有筛选数据，生成对应的样本数据违约风险评价表；基于生成的所述违约风险评价表，计算分段后每一个所述分段区间对应的违约用户对正常用户的占比P1，以及总体中违约用户对正常用户的占比P2；计算占比P1和占比P2之间的差异值，得到对应的所述权重占比值。优选地，所述系数拟合模块包括：筛选单元，用于将所述风险关系值大于预设阈值的预设特征筛选出来，得到对应的所述筛选特征；拟合单元，用于将每个所述筛选特征分别作为变量，按照预设拟合公式对所述筛选特征进行拟合，计算出每个所述筛选特征分别对应的权重系数。优选地，所述分数计算模块包括：设定单元，用于根据违约用户比例，预先设定所述基础分；分数计算单元，用于根据待评估用户对应的每个所述筛选特征的所述权重系数和权重占比值，按照所述预设计算公式，计算每个所述筛选特征所分别对应的特征权重分数，得到对应的特征权重分数；分数求和单元，用于计算所述基础分与所有所述特征权重分数的和，并将计算得到的和作为所述待评估用户对应的违约风险分数。本专利技术对违约风险进行控制的方法及服务器可以达到如下有益效果：通过按照预设提取规则，从多个业务服务器中提取出预设数量用户对应的初选样本数据；从所述初选样本数据中筛选出符合预设特征的筛选样本数据，按照预设分析规则，计算所述筛选样本数据中每一个所述预设特征所分别对应的权重占比值和风险关本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对违约风险进行控制的方法，其特征在于，包括以下步骤：按照预设提取规则，从多个业务服务器中提取出预设数量用户对应的初选样本数据；从所述初选样本数据中筛选出符合预设特征的筛选样本数据，按照预设分析规则，计算所述筛选样本数据中每一个所述预设特征所分别对应的权重占比值和风险关系值；从所述预设特征中提取出所述风险关系值大于预设阈值的筛选特征，并根据所述筛选特征，拟合出每个所述筛选特征分别对应的权重系数；根据待评估用户对应的每个所述筛选特征的所述权重系数和所述权重占比值，基于预先设定的基础分和预设计算公式，计算得到所述待评估用户对应的违约风险分数。

【技术特征摘要】
1.一种对违约风险进行控制的方法，其特征在于，包括以下步骤：按照预设提取规则，从多个业务服务器中提取出预设数量用户对应的初选样本数据；从所述初选样本数据中筛选出符合预设特征的筛选样本数据，按照预设分析规则，计算所述筛选样本数据中每一个所述预设特征所分别对应的权重占比值和风险关系值；从所述预设特征中提取出所述风险关系值大于预设阈值的筛选特征，并根据所述筛选特征，拟合出每个所述筛选特征分别对应的权重系数；根据待评估用户对应的每个所述筛选特征的所述权重系数和所述权重占比值，基于预先设定的基础分和预设计算公式，计算得到所述待评估用户对应的违约风险分数。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述初选样本数据中筛选出符合预设特征的筛选样本数据，按照预设分析规则，计算所述筛选样本数据中每一个所述预设特征所分别对应的权重占比值和风险关系值，包括：根据预设特征，对所述初选样本数据进行筛选，提取出符合所述预设特征的筛选样本数据；按照所述预设特征中特征类型与数值分段跨度的映射关系，对所述筛选样本数据中值为连续数的所述预设特征进行值的区间分段，得到对应的分段区间；按照预设分析规则，计算分段后每一个所述分段区间对应的违约用户对正常用户占比和总体中违约用户对正常用户占比之间的差异值，得到对应的所述权重占比值；基于得到的所述权重占比值，计算分段后所述预设特征中每一个分段区
\t间所分别对应的区间风险关系值；将计算得到的每个分段区间对应的所述区间风险关系值相加，得到每一个所述预设特征所分别对应的总的所述风险关系值。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照预设分析规则，计算分段后每一个所述分段区间对应的违约用户对正常用户占比和总体中违约用户对正常用户占比之间的差异值，得到对应的所述权重占比值，包括：为所述筛选数据中值为非连续数的每一个所述预设特征对应的所有筛选数据，生成对应的样本数据违约风险评价表；同时，为所述筛选数据中值为连续数的每一个所述预设特征对应的所有筛选数据，生成对应的样本数据违约风险评价表；基于生成的所述违约风险评价表，计算分段后每一个所述分段区间对应的违约用户对正常用户的占比P1，以及总体中违约用户对正常用户的占比P2；计算占比P1和占比P2之间的差异值，得到对应的所述权重占比值。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述预设特征中提取出所述风险关系值大于预设阈值的筛选特征，并根据所述筛选特征，拟合出每个所述筛选特征分别对应的权重系数，包括：将所述风险关系值大于预设阈值的预设特征筛选出来，得到对应的所述筛选特征；将每个所述筛选特征分别作为变量，按照预设拟合公式对所述筛选特征进行拟合，计算出每个所述筛选特征分别对应的权重系数。5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据待评估用户对应的每个所述筛选特征的所述权重系数和所述权重占比值，基于预先设定的基础分和预设计算公式，计算得到所述待评估用户对应的违约风险分数，
\t包括：根据违约用户比例，设定所述基础分；根据待评估用户对应的每个所述筛选特征的所述权重系数和权重占比值，按照所述预设计算公式，计算每个所述筛选...

【专利技术属性】
技术研发人员：李均，梁浩彬，徐介夫，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44