一种基于大数据的风控系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的风控系统，包括由数据库服务器和应用程序服务器组成的物理层、由结构化数据和非结构化数据组成的数据源、由MongoDB数据管理平台和ETL数据调度平台组成的数据储存层、由数据挖掘和数据重排组成的数据分析层、由大数据风控模型和大数据风控平台组成的应用层，包括以下流程：挖掘数据、机器学习、研究假设、建立大数据风控模型和完成面向用户的互联网金融平台风险监测预警平台的搭建。有益效果在于：通过数据每日自动更新，实现对互联网金融企业的实时监测预警；通过构建出一个准确、有效的互联网金融平台风险预警模型，从而从多种角度展现互联网金融企业的风险状况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的风控系统
本专利技术涉及金融风险控制领域，具体涉及一种基于大数据的风控系统。
技术介绍
互联网金融的发展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平台就显得极为重要，需要一种可以面向用户具有银行级风控保障的互联网金融风险控制系统，从而有效的降低互联网金融平台的投资风险。
技术实现思路
本专利技术的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于大数据的风控系统，旨在实现对互联网金融企业的实时监测预警，并构建出一个准确、有效的互联网金融平台风险预警模型，从而从多种角度展现互联网金融企业的风险状况。本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：一种基于大数据的风控系统，最终的目标是搭建出可以面向用户的互联网金融风险控制系统，包括由数据库服务器和应用程序服务器组成的物理层、由结构化数据和非结构化数据组成的数据源、由MongoDB数据管理平台和ETL数据调度平台本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的风控系统，其特征在于：包括由数据库服务器和应用程序服务器组成的物理层、由结构化数据和非结构化数据组成的数据源、由MongoDB数据管理平台和ETL数据调度平台组成的数据储存层、由数据挖掘和数据重排组成的数据分析层、由大数据风控模型和大数据风控平台组成的应用层；所述基于大数据的风控系统包括以下流程：首先，挖掘数据：包括所述文本挖掘和所述数据重排；在基于大数据建模时，原始数据中包含了大量的新闻报道、社交文本等所述非结构化数据，运用所述文本挖掘和所述数据排重对数据进行结构化处理，整理为所述结构化数据；然后，机器学习：利用所述机器学习对数据预处理后的大量特征字段进行反复的训练，以从...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的风控系统，其特征在于：包括由数据库服务器和应用程序服务器组成的物理层、由结构化数据和非结构化数据组成的数据源、由MongoDB数据管理平台和ETL数据调度平台组成的数据储存层、由数据挖掘和数据重排组成的数据分析层、由大数据风控模型和大数据风控平台组成的应用层；所述基于大数据的风控系统包括以下流程：首先，挖掘数据：包括所述文本挖掘和所述数据重排；在基于大数据建模时，原始数据中包含了大量的新闻报道、社交文本等所述非结构化数据，运用所述文本挖掘和所述数据排重对数据进行结构化处理，整理为所述结构化数据；然后，机器学习：利用所述机器学习对数据预处理后的大量特征字段进行反复的训练，以从各式各样的海量数据中找出真正与平台高风险相关的指标及精准的预警模型；第三，研究假设：分析当前互联网金融平台出现风险的原因，提出以下4条假设：(1)运营数据异常程度与平台风险呈正相关；(2)网络负面舆情数量与平台风险呈正相关；(3)平台及相关法人信用状况与平台风险呈负相关；(4)平台背景实力与平台风险呈负相关；第四，建立所述大数据风控模型，包括以下步骤：(1)数据采集；(2)数据预处理；(3)模型构建与优化；(4)预警平台功能展示；第五，完成面向用户的互联网金融平台风险监测预警平台的搭建。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的风控系统，其特征在于：文本挖掘是运用相应的文本挖掘技术对数据进行排重、分词、分类等一系列的结构化处理。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的风控系统，其特征在于：数据排重，指根...

【专利技术属性】
技术研发人员：张彤，
申请(专利权)人：广州财略金融信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44