一种基于云平台的信用评分系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于云平台的信用评分系统。客户系统：用于获取申请人的评分请求，确定申请人的个人标识信息，并将所述个人标识信息发送至大数据云平台进行计算和判断，接受所述大数据云平台返回的信用评分和原因码；数据源：用于提供所述申请人的交易数据；大数据云平台：用于接收所述个人标识信息，并控制部署在所述数据源的决策树和评分模型进行决策评分，确定申请人的信用评分和原因码。本发明专利技术的有益效果在于：本发明专利技术能够帮助信贷机构获得一个高精准度、高覆盖的风险评分，评分预测力非常强大，对信贷机构的风险管理、扩大业务、尤其对无征信、薄征信、短征信人群做到普惠金融起到重要作用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云平台的信用评分系统
本专利技术涉及大数据数据处理
，特别涉及一种基于云平台的信用评分系统。
技术介绍
目前，为确保金融系统实现生存、发展、与获利的目标，必须建立一套科学、有效的风险管理体系。随着风险管理理论和风险管理技术地不断发展与普及，很多银行及其他金融机构建立了相应的风险管理体系。但相当多的金融机构风险管理体系注重对自身数据的归纳、分析和应用，同时获取央行征信系统的帮助。我们都知道，央行的征信系统是有着全国所有银行的征信数据，但是仅能覆盖到3亿左右的信贷人群。而中国人行之外的征信机构成立时间短，其信息割裂的现象非常严重。有的机构信息着重某个地区的个人信息，有的机构信息着重线上的个人信息。并且机构与机构之间，对于信息的共享非常谨慎，甚至存在敌视。这导致大范围内的数据获取存在障碍，数据获取的成本非常高。因为市场上各类融资渠道业务成长和银行本身的数据缺乏，这要求一个基于高质量、高覆盖面的信用评分的风险管理办法才能够帮助银行等金融机构信贷业务健康发展。因此需要一个大数据云平台作为一个大数据枢纽，它联结各大金融机构的宝贵数据，覆盖了中国8亿信贷人群。基于这些宝贵数据所建立的规则和模型部署在决策引擎上，最终将其放置在云端。平台使用方只需要提供贷款申请人的个人基本信息，大数据云平台将立即从通过各大数据提供商的数据服务获得相关数据，然后通过云平台上的规则和模型计算出申请人的信用、收入等评分和决策建议立即返回给平台使用方。在上述过程中，所有贷款申请人相关的数据(包括提交的个人信息、从大数据提供商中获得的数据、计算的中间变量)都不做落地保存。也就是说大数据云平台不会保存信贷机构和第三方数据提供商的任何数据。使用方每单查询的使用费按照一定比例，由云平台偿付给数据提供商。随着客户对于业务服务质量的要求不断提高，原有的系统功能无法满足日益复杂的实时监控需求，需要在此基础上实现独立的监控中心及消息中心，以支撑业务量的高并发增长和客户的实时性需求。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于云平台的信用评分系统，用以解决市场上各类融资渠道业务成长和银行本身的数据缺乏的情况。一种基于云平台的信用评分系统，其特征在于，包括：客户系统：用于获取申请人的评分请求，确定申请人的个人标识信息，并将所述个人标识信息发送至大数据云平台进行计算和判断，接受所述大数据云平台返回的信用评分和原因码；数据源：用于提供所述申请人的交易数据；大数据云平台：用于接收所述个人标识信息，并控制部署在所述数据源的决策树和评分模型进行决策评分，确定申请人的信用评分和原因码。作为本专利技术的一种实施例，所述客户系统包括：客户管理模块：用于对客户进行管理，接收客户请求；其中，所述客户至少包括银行、小贷公司、互联网金融公司；评分请求模块：用于调取所述客户管理模块的客户请求，确定客户的请求需求和申请人，生成个人标识信息；其中，所述个人标识信息包括证件号码、手机号；对接模块：用于与所述大数据云平台连接，并将所述个人标识信息发送至大数据云平台；反馈模块：用于接收所述大数据云平台返回的信用评分和原因码，并发送至申请人。作为本专利技术的一种实施例，所述大数据平台包括：消息中心：用于接收所述个人标识信息，确定第一匹配键，并根据匹配键，启动评分服务；监控中心：用于在启动评分服务时，监控评分服务的过程，生成监控服务数据；大数据评分模块：用于根据所述匹配键，在所述数据源中进行数据匹配，确定申请人在各数据源的子评分，并通过决策树和评分模型对所述子评分进行综合建模，得到申请人的信用评分和原因码；其中，所述信用评分包括标准分、信用分、收入分和欺诈分；所述原因码和所述信用评分相对应；管理中心：用于根据所述个人标识信息，生成服务编码，根据所述服务编码，在所述评分服务的过程，通过调用数据接口和线程，确定所述数据源中的交易数据。作为本专利技术的一种实施例，所述大数据评分模块还包括：决策树：用于对所述子评分进行进行逻辑判断，并进行逻辑划分；决策表：用于根据所述决策树的逻辑划分，调节贷款状况；规则计算：用于根据所述逻辑划分，确定决策过程中的衍生指标，并确定评分模型的计算公式；评分模型：用于将所述子评分代入所述评分模型的计算公式，确定定申请人的信用评分。作为本专利技术的一种实施例，所述评分模型通过以下步骤确定申请人的信用评分，包括：步骤1：根据所述交易数据，确定交易的增益参数；其中，所述ξ表示交易复杂度；所述n表示特征数；所述Ai表示第i个在申请交易数据的特征参数；所述Bi表示第i个已交易数据的特征参数；所述Ci表示第i个催收交易数据的特征参数；所述A表示申请交易数据的参数阀值；所述B表示已交易数据的参数阀值；所述C表示催收交易数据的参数阀值；所述βA表示在申请交易数据的相关系数；所述βB表示已交易数据的相关系数；所述βC表示催收交易数据的相关系数；所述i＝1,2,3,……n；步骤2：获取所述交易数据，确定交易的熵；SA＝-∑fA-log2(fA)；SB＝-∑fB-log2(fB)；SC＝-∑fC-log2(fC)；其中，所述SA表示在申请交易数据的熵；所述fA表示在申请交易数据在所述交易数据中的占比；所述SB表示在已交易数据的熵；所述fB表示已交易数据在所述交易数据中的占比；所述SC表示催收交易数据的熵；所述fC表示催收交易数据在所述交易数据中的占比；步骤3：根据所述增益参数和熵，确定申请人的熵增益F：步骤4：将所述熵增益，代入预设的信用评分转化公式，得到信用分X:X＝(1-F)其中，当X＜1时，表示所述申请人信用评分为负，已进入黑名单；当X≥1时，表示所述申请人信用评分为正，没有进入黑名单。作为本专利技术的一种实施例，所述大数据平台还包括：评分服务器接口：用于基于基于Apache的Axis来产生Axis的网络服务，通过HTTP/SOAP协议来传递数据；接口管理模块：用于在具有多个不同的服务业务时，根据所述多个不同的服务业务的服务代码，控制所述多个不同的服务业务对接多个不同的模块；数据结构模块：用于将大数据平台在服务过程中产生的网络数据转换为XML形式进行编码，生成服务编码；其中，所述网络数据的服务业务不同时，具有不同的服务编码；所述服务编码包括黑名单服务编码和信用评分编码；加密模块：用于根据申请人个人标识信息，在进行评分服务时，为所述申请人分配访问密码和密钥；Mysql数据库：用于储存所述数据源的数据。作为本专利技术的一种实施例，所述接口管理模块包括：评分异常单元：用于获取评分状况中的异常情况，并根据所述异常情况，控制所述大数据平台进行重新评分；其中，所述异常情况包括：无法评分、评分异常、运行错误本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云平台的信用评分系统，其特征在于，包括：/n客户系统：用于获取申请人的评分请求，确定申请人的个人标识信息，并将所述个人标识信息发送至大数据云平台进行计算和判断，接收所述大数据云平台返回的信用评分和原因码；/n数据源：用于提供所述申请人的交易数据；/n大数据云平台：用于接收所述个人标识信息，并控制部署在所述数据源的决策树和评分模型进行决策评分，确定申请人的信用评分和原因码。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于云平台的信用评分系统，其特征在于，包括：
客户系统：用于获取申请人的评分请求，确定申请人的个人标识信息，并将所述个人标识信息发送至大数据云平台进行计算和判断，接收所述大数据云平台返回的信用评分和原因码；
数据源：用于提供所述申请人的交易数据；
大数据云平台：用于接收所述个人标识信息，并控制部署在所述数据源的决策树和评分模型进行决策评分，确定申请人的信用评分和原因码。


2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的信用评分系统，其特征在于，所述客户系统包括：
客户管理模块：用于对客户进行管理，接收客户请求；其中，
所述客户至少包括银行、小贷公司、互联网金融公司；
评分请求模块：用于调取所述客户管理模块的客户请求，确定客户的请求需求和申请人，生成个人标识信息；其中，
所述个人标识信息包括证件号码、手机号；
对接模块：用于与所述大数据云平台连接，并将所述个人标识信息发送至大数据云平台；
反馈模块：用于接收所述大数据云平台返回的信用评分和原因码，并发送至申请人。


3.根据权利要求1所述的一种基于云平台的信用评分系统，其特征在于，所述大数据平台包括：
消息中心：用于接收所述个人标识信息，确定第一匹配键，并根据第一匹配键，启动评分服务；
监控中心：用于在启动评分服务时，监控评分服务的过程，生成监控服务数据；
大数据评分模块：用于根据所述第一匹配键，在所述数据源中进行数据匹配，确定申请人在各数据源的子评分，并通过决策树和评分模型对所述子评分进行综合建模，得到申请人的信用评分和原因码；其中，
所述信用评分包括标准分、信用分、收入分和欺诈分；
所述原因码和所述信用评分相对应；
管理中心：用于根据所述个人标识信息，生成服务编码，根据所述服务编码，在所述评分服务的过程，通过调用数据接口和线程，提取所述数据源中的交易数据。


4.根据权利要求3所述的一种基于云平台的信用评分系统，其特征在于，所述大数据评分模块还包括：
决策树：用于对所述子评分进行逻辑判断，并进行逻辑划分；
决策表：用于根据所述决策树的逻辑划分，调节贷款状况；
规则计算：用于根据所述逻辑划分，确定决策过程中的衍生指标，并确定评分模型的计算公式；
评分模型：用于将所述子评分代入所述评分模型的计算公式，确定定申请人的信用评分。


5.根据权利要求4所述的一种基于云平台的信用评分系统，其特征在于，所述评分模型通过以下步骤确定申请人的信用评分，包括：
步骤1：根据所述交易数据，确定交易的增益参数；



其中，所述ξ表示交易复杂度；所述n表示特征数；所述Ai表示第i个在申请交易数据的特征参数；所述Bi表示第i个已交易数据的特征参数；所述Ci表示第i个催收交易数据的特征参数；所述A表示申请交易数据的参数阀值；所述B表示已交易数据的参数阀值；所述C表示催收交易数据的参数阀值；所述βA表示在申请交易数据的相关系数；所述βB表示已交易数据的相关系数；所述βC表示催收交易数据的相关系数；所述i＝1,2,3,……n；
步骤2：获取所述交易数据，确定交易的熵；
SA＝-∑fA-log2(fA)；
SB＝-∑fB-log2(fB)；
SC＝-∑fC-log2(fC)；
其中，所述SA表示在申请交易数据的熵；所述fA表示在申请交易数据在所述交易数据中的占比；
所述SB表示在已交易数据的熵；所述fB表示已交易数据在所述交易数据中的占比；
所述SC表示催收交易数据的熵；所述fC...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏明富，王广磊，孔令新，
申请(专利权)人：睿智合创北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11