互联网金融企业异常预警排名方法及软件系统技术方案

本发明专利技术涉及金融风险监测领域，具体的说是一种互联网金融企业异常预警排名方法及软件系统；包括有以下步骤，首先确定异常类型；确定每个异常类型下的异常指标；根据各异常类型下触发异常预警阈值的指标个数，确定该异常类型下各互联网金融企业的单项异常预警排名根据异常类型的个数对所有企业进行综合排序；采用本发明专利技术技术方案的异常预警排名方法，既能、从单个异常类型角度对所有互联网金融企业进行单项排名，也能从综合所有异常类型对所有互联网金融企业进行综合排名，便于使用者根据企业异常预警排名或是自己重点关注的异常类型的排名进行选择与决策。

【技术实现步骤摘要】
互联网金融企业异常预警排名方法及软件系统
本专利技术涉及金融风险监测领域，具体的说是一种互联网金融企业异常预警排名方法及软件系统。
技术介绍
目前，互联网金融企业在出现跑路、提现困难、停业等问题前可以维持正常运营，但其实任何问题的发生都有一个风险潜伏期，无论是问题发生前夕暴露出的单个异常项还是多个异常项往往都容易被忽视。当前对各个互联网金融企业的共性问题或是独立问题都只是从流动性风险、信用风险、技术风险以及法律风险等宏观层面切入，对互联网金融企业的显著异常项进行挖掘并建立相应异常预警这样的微观切入方式尚未出现。目前虽然有少部分第三方服务平台建立了自己的网贷企业评分系统，但都是依附于互联网金融企业当期现状，没有特别关注互联网金融企业短期内的异常变动，对互联网金融企业的异常项也没有提起重视。互联网金融预警工作以其预先发现互联网金融行业中风险评分较高的互联网金融企业并作出不同程度预警提示的功能，引起了互联网金融监管层的高度重视。目前较为有影响力的互联网金融预警平台包括：互联网金融风险分析技术平台：国家互联网应急中心牵头成立国家互联网金融安全技术专家委员会，通过接入平台的互联网金融企业内部数据和公开数据相结合，建立了事前、事中、事后的追踪风险体系。打击非法集资监测预警平台：北京市建设的打击非法集资监测预警平台，通过“冒烟指数”作为非法集资犯罪预警的系统性风险综合指数。在利用金融风险分析大数据的基础上，以大数据和云计算为技术支撑，从海量数据中筛选出与企业非法集资风险高度相关的几类指标，主要从合规性指数、收益率偏离指数、投诉举报指数、传播力指数、特征词命中指数共5个维度的多项数据对监控对象计算分析，利用不同的机器学习方法，经过训练后建立起风险预警模型，最终得出的非法集资风险相关度指数，即“冒烟指数”，再根据冒烟指数的得分来进行分级预警。金融风险防控预警平台：厦门市建设的通过寻找易发生非法集资的互联网金融企业作为重点监测对象，兼用网上舆情、场外配资、私募基金、市民群众等信息贴近一线开展实时监测预警。根据现有预警平台现状来看，互联网金融风险分析及预警仍处于起步阶段，难以具体反映企业短期内经营异常，在这样的监管环境下，既不能及时发现某个具体企业的异常项及其异常程度，也不能及时发现有异常现象的企业。因此，投资者也无法获取任何相关的异常信号，给投资者带来了很大的风险隐患。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种互联网金融企业异常预警软件系统及异常预警排名方法软件系统。为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种互联网金融企业异常预警排名方法，包括以下步骤：S1、首先确定大的异常类型，即互联网金融企业异常预警软件系统的主框架；S2、其次选定每个异常类型下的异常指标，即互联网金融企业异常预警软件系统的框架填充；S3、然后根据各异常类型下触发异常预警阈值的指标个数确定该异常类型下各互联网金融企业的单项异常预警排名，触发异常预警阈值指标个数越多，互联网金融企业的异常预警值越高；同时也可以说明各互联网金融企业该单项异常类型的异常程度，触发异常预警阈值指标个数越多，互联网金融企业的该项异常类型异常程度越高。S4、最后对所有互联网金融企业进行综合排名。不同于单项排名按照异常程度进行排序，综合排名优先根据互联网金融企业所包含的异常类型个数进行排序，异常类型个数越多，互联网金融企业的异常程度越高；若多个互联网金融企业异常类型个数相同，则再具体看各异常类型下触发异常预警阈值的指标个数，触发异常预警阈值的指标总个数越多，互联网金融企业的异常程度越高。通过及时发现显著异常指标，确定相应的异常类型，并在异常预警系统及时作出反映，既能够从单个异常类型角度对所有互联网金融企业进行单项排名，也能从综合所有异常类型角度对所有互联网金融企业进行综合排名，便于软件使用者根据企业异常预警排名或是自己重点关注的异常类型的排名进行选择与决策。进一步地，步骤S1确定的异常类型为：收益率浮动过大、逾期率过高、借款集中度过高、投资集中度过高、短期标的增长率过高、资金流入率过高、互联网金融企业风控保障模式这几个较为显著的异常类型。步骤S2选定的异常类型下的异常指标则分别为：收益率浮动过大——收益率差异率/收益率波动率，逾期率过高——金额逾期率/项目逾期率，借款集中度过高——Top10借款人金额占比/借款人HHI，投资集中度过高——Top10投资人金额占比/投资人HHI，短期标的增长率过高——短期标的增长率，资金流入率过低——资金流入率，互联网金融企业风控保障模式——保障模式的种类是否大于一种。步骤S3的实现方法为：根据各异常类型下的异常指标个数进行单项异常预警排名，由步骤S2可知，每个异常类型下最多选定了两个异常指标，则对于任一异常类型，有两个指标触发异常预警阈值的互联网金融企业异常程度最高，有一个的互联网金融企业其次，没有指标触发异常预警阈值的互联网金融企业异常程度最低。若有多个互联网金融企业在某异常类型下的异常指标个数相同，则根据综合排名顺序进行排序。步骤S4的实现方法为：优先以至少有一个异常指标触发异常预警阈值的异常类型的个数对所有互联网金融企业进行排序，若多个互联网金融企业的异常类型个数相同，再看各异常类型下触发异常预警的指标总个数，由步骤S2可知，本申请一共选定了11个异常指标，则有11个指标触发异常预警阈值的互联网金融企业异常程度最高，有10个异常指标的互联网金融企业位于其后，以此类推，没有指标触发异常预警阈值的互联网金融企业异常程度最低。更优地，步骤S3的后续步骤还包括，软件使用者可以选取自己特别关注的一个或多个异常类型，从而根据自己重点关注的某一个异常类型的企业排名选择异常程度较低的互联网金融企业；或是综合自己关注的多个异常类型的排名，选择在各异常类型中异常程度都相对较低的互联网金融企业；同时可以选择降序首先排除异常程度较高的互联网金融企业，选择升序优先选择异常程度较低的互联网金融企业。更优地，步骤S4的后续步骤还包括，软件使用者没有特别关注的一个或几个异常类型，或是想综合来看所有互联网金融企业的异常程度，则可以选择降序首先排除异常类型个数最多的互联网金融企业，也可以选择升序优先选择异常类型个数最少且触发异常预警阈值的指标个数最少的互联网金融企业。采用本专利技术技术方案的互联网金融企业异常预警软件系统及异常预警排名方法具有如下特点：由于互联网金融监管系统目前缺乏针对异常的实时监控，而异常预警软件系统的合理性和有效性，识别诸如收益率浮动过大、逾期率过高、短期标的增长率过大等异常情况，并及时在系统中给出反映信号或标记，在最短时间内防止投资者在不知情的情况下作出考虑不周的选择，并帮助监管人员随时监控企业异常变动，因此具有非常明确的可行性和社会价值。具体来说，在互联网金融企业触发任意一个指标的异常预警阈值时，它都会被列为异常企业，无论是在排名上的改变，还是在系统中对该互联网金融企业该异常类型标识上的体现，都能够做到及时、有效、准确的作出反映，给投资者相应的异常信号，便于他们进行下一步的选择与决策，同时也利于金融监管人员及时发现异常企业与各企业的异常程度，加强金融监管的管控力度。附图说明图1为本专利技术的异常预警软件系统的工作流程图；图2为收益率浮动过大模块判断数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种互联网金融企业异常预警排名方法，其特征在于：包括有以下步骤，S1，首先确定异常类型；S2，确定每个异常类型下的异常指标；S3，根据各异常类型下触发异常预警阈值的指标个数，确定该异常类型下各互联网金融企业的单项异常预警排名；S4，根据异常类型的个数对所有企业进行综合排序。

【技术特征摘要】
1.一种互联网金融企业异常预警排名方法，其特征在于：包括有以下步骤，S1，首先确定异常类型；S2，确定每个异常类型下的异常指标；S3，根据各异常类型下触发异常预警阈值的指标个数，确定该异常类型下各互联网金融企业的单项异常预警排名；S4，根据异常类型的个数对所有企业进行综合排序。2.根据权利要求1所述的预警排名方法，其特征在于：所述步骤S1中的异常类型包括：收益率浮动过大、逾期率过高、借款集中度过高、投资集中度过高、短期标的增长率过高、资金流入率过高和互联网金融企业风控保障模式。3.根据权利要求2所述的预警排名方法，其特征在于：所述步骤S2中的异常类型对应的异常指标分别为，收益率浮动过大：收益率差异率和/或收益率波动率超过阈值；逾期率过高：金额逾期率和/或项目逾期率超过阈值；借款集中度过高：Top10借款人金额占比和/或借款人HHI超过阈值；投资集中度过高：Top10投资人金额占比和/或投资人HHI超过阈值；短期标的增长率过高：短期标的增长率超过阈值；资金流入率过低：资金流入率超过阈值，互联网金融企业风控保障模式不足：保障模式的种类小于等于一种。4.根据权利要求1所述的预警排名方法，其特征在于：所述步骤S3的排名中，若多个企业的异常指标个数相同，则进一步按...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭海凤，徐小磊，贺敏，吴震，广昆程，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，国家计算机网络与信息安全管理中心，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23