【技术实现步骤摘要】
一种设备指纹识别有效性判别方法和系统
本专利技术涉及信用风险测量
，具体而言涉及一种设备指纹识别有效性判别方法和系统。
技术介绍
目前，设备指纹识别技术广泛应用在各个信贷产品中，为借贷双方的身份验证带来便捷。现在市面上的设备指纹技术比较多，且这种技术是黑盒的。采购这些技术的金融机构大多是没有相关技术人员去判别技术水平好坏，可能会出现采购的设备指纹技术有效性并不高，并不能有效初步隔离信用风险。即，由于设备指纹技术对采购商来说是黑盒的东西，没法直接获知它的设备识别的有效性，从而无法知道对违约行为的拦截有效性。在金融投资中，风险是与收益相对应的概念，正是因为市场具有波动性，既有获得收益的可能，也有可能造成损失的可能，造成损失的可能就是风险。在风险管理当中我们看重的是风险，而风险的来源是不确定的，也即是波动的。由于设备指纹的有效性存在波动性，它的识别结果既有获得收益的可能，也有可能造成损失的可能，造成损失的可能就是风险。而设备指纹的有效性直接跟违约行为相关，也就是跟信用风险相关，对于采购商来说，为了降低自身风险，必须确保采用的设备指纹识别有效性高于最低有效率阈值。专...
【技术保护点】
1.一种设备指纹识别有效性判别方法，其特征在于，所述判别方法包括：S1：创建样本数据库，所述样本数据库中包括若干项信贷请求、每个时间段的真实收益值；S2：选取一设定时间范围的若干个样本数据，估算对应时间范围内的模拟收益值，计算估算出的模拟收益值与真实收益值之间的差值的绝对值；S3：将差值的绝对值与设定差值阈值做比对，如果差值的绝对值小于设定差值阈值，判断该设定时间范围内设备指纹识别有效率大于等于最低有效率阈值，否则，判断该设定时间范围内设备指纹识别有效率小于最低有效率阈值。
【技术特征摘要】
1.一种设备指纹识别有效性判别方法，其特征在于，所述判别方法包括：S1：创建样本数据库，所述样本数据库中包括若干项信贷请求、每个时间段的真实收益值；S2：选取一设定时间范围的若干个样本数据，估算对应时间范围内的模拟收益值，计算估算出的模拟收益值与真实收益值之间的差值的绝对值；S3：将差值的绝对值与设定差值阈值做比对，如果差值的绝对值小于设定差值阈值，判断该设定时间范围内设备指纹识别有效率大于等于最低有效率阈值，否则，判断该设定时间范围内设备指纹识别有效率小于最低有效率阈值。2.根据权利要求1所述的设备指纹识别有效性判别方法，其特征在于，所述判别方法还包括：重复步骤S2至步骤S3，如果连续M次计算出的差值的绝对值均小于设定差值阈值，判断该设定时间范围内设备指纹识别有效率大于等于最低有效率阈值，否则，判断该设定时间范围内设备指纹识别有效率小于最低有效率阈值；所述M为大于1的正整数。3.根据权利要求1或者2所述的设备指纹识别有效性判别方法，其特征在于，所述判别方法还包括：选取L个不同设定时间范围的样本数据，重复步骤S2至步骤S3，对设备指纹识别有效性进行判别：如果每个设定时间范围内设备指纹识别有效率均大于等于最低有效率阈值，判断设备指纹识别有效性合格，否则，判断设备指纹识别有效性不合格；所述L大于等于1。4.根据权利要求3所述的设备指纹识别有效性判别方法，其特征在于，所述判别方法还包括：按照设定周期随机选取L个不同设定时间范围的样本数据，重复步骤S2至步骤S3，对设备指纹识别有效性进行判别，如果判断设备指纹识别有效性不合格，发送警报信号至指定客户端；其中，选取的L个不同设定时间范围中的最早时刻与当前时刻相差不超过设定时间阈值。5.根据权利要求1所述的设备指纹识别有效性判别方法，其特征在于，步骤S2中，结合预先设定的最低有效率阈值估算对应时间范围内的模拟收益值包括以下步骤：S21：获取信贷产品收益率，信贷产品收益率的离散形式为：ΔSt+1＝St+1-St其中，ΔSt+1是(t+1)时刻的信贷产品收益率，St是t时刻的资产收益值，St+1是(t+1)时刻的资产收益值，μ表示资产收益率的平均价值，σ表示资产资产...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁元宇，
申请(专利权)人：苏宁消费金融有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。