一种基于软件系统的贷中监控预警等级生成方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于软件系统的贷中监控预警等级生成方法。包括获取客户信息数据；根据所述客户信息数据，通过预设的软件系统获取客户的手机APP行为数据；将所述手机APP行为数据进行预处理，确定所述客户的数据变量；将所述数据变量通过逻辑回归算法进行建模，得到逻辑回归模型；根据所述逻辑回归模型，确定客户的违约概率，并将所述违约概率转换为预警等级评分输出。本发明专利技术的有益效果在于：分别提高信贷机构、客户和供应商三方面的竞争力，消除消费者数据安全隐患；完美保护数据源永久性拥有其核心竞争力，帮助信贷机构获得一个高精准度、高覆盖的风险评级贷中监控预警的方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于软件系统的贷中监控预警等级生成方法
本专利技术涉及信贷预警
，特别涉及一种基于软件系统的贷中监控预警等级生成方法。
技术介绍
在现行的贷中管理制度下，个贷方和经营银行的管理职责是不对称的。完善的贷后管理系统可以确定不同级别的贷后管理内容，不同级别的贷后管理内容可以赋予经理不同的管理职责。目前，在总行、分行、支行、分理处的多层次管理体系中，虽然管理银行的职能得到了加强，但相关的贷后管理部门(个贷、信贷和风险资产管理部门)的职务分工和相应职责尚不明确。例如，个人信用风险经理的职位设置和管理滞后，无法与相应的客户经理形成相应的职位约束；部门间监控的主要负责人不明确，缺少有效的沟通协调机制，缺乏良好的管理协同作用导致相应的贷后管理内容无法与贷后管理职责“一一对应”，从而使贷后管理难以在实际工作中进行。贷中管理的目的与相应的个人信贷业务风险预警机制不对称。贷后管理的最终目的是控制信贷风险，实现信贷资金良性循环。它客观上需要一种风险预警机制，该机制必须能够快速地进行揭示和响应。但是，在实际工作中，总行对个人信贷业务风险只设置了比较粗略本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于软件系统的贷中监控预警等级生成方法，其特征在于，包括：/n获取客户信息数据；/n根据所述客户信息数据，通过预设的软件系统获取客户的手机APP行为数据；/n将所述手机APP行为数据进行预处理，确定所述客户的数据变量；/n将所述数据变量通过逻辑回归算法进行建模，得到逻辑回归模型；/n根据所述逻辑回归模型，确定客户的违约概率，并将所述违约概率转换为预警等级评分输出。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于软件系统的贷中监控预警等级生成方法，其特征在于，包括：
获取客户信息数据；
根据所述客户信息数据，通过预设的软件系统获取客户的手机APP行为数据；
将所述手机APP行为数据进行预处理，确定所述客户的数据变量；
将所述数据变量通过逻辑回归算法进行建模，得到逻辑回归模型；
根据所述逻辑回归模型，确定客户的违约概率，并将所述违约概率转换为预警等级评分输出。


2.根据权利要求1所述的一种基于软件系统的贷中监控预警等级生成方法，其特征在于，所述获取客户信息数据，包括：
接收信贷机构评级请求，确定请求信息；
根据所述请求信息，录入所述客户信息数据；其中，
所述客户信息数据包括客户的身份证号码、姓名、常用手机号码和贷款关联银行账户信息；
在录入所述客户信息数据时，通过预设的安全加密算法对所述客户信息数据进行加密。


3.根据权利要求1所述的一种基于软件系统的贷中监控预警等级生成方法，其特征在于，所述安全加密算法通过以下步骤构建：
步骤1：获取客户信息，并构建客户的第一加密矩阵L：



其中，所述Tij表示第i类客户信息的第j个特征的特征参数；所述ξij表示第i类客户信息的第j个特征的噪声参数；所述Wij第i类客户信息的第j个特征的内容参数；所述n表示客户信息的类型数；i＝1，2，3，…n；j＝1，2，3，…m；
步骤2：根据所述客户信息，构建客户的解密参数C：



其中，所述Ci表示第i类客户信息的解密参数；所述pi表示第i类客户信息的解密概率；所述fi表示第i类客户信息字符长度；所述ki第i类客户信息的位置；所述ei表示预设的解密常数；
步骤3：根据所述第一加密矩阵和解密参数，构建安全加密算法模型H；



其中；所述表示噪声参数均值；所述s表示预设的格式转换参数
步骤4：将所述客户信息代入所述安全加密算法模型，构成安全加密算法。


4.根据权利要求1所述的一种基于软件系统的贷中监控预警等级生成方法，其特征在于，所述根据所述客户信息数据，通过预设的软件系统获取客户的手机APP行为数据，包括：
接收信贷机构申请的客户的手机APP行为数据的申请信息，判断所述信贷结构是否为客户授权的机构；
当所述信贷机构为客户授权的机构时，将安全加密的客户手机号码和客户的身份证匹配信息发送至预设的大数据软件，并将所述安全加密的客户匹配信息发送至大数据供应商；
根据所述大数据供应商，获取所述客户的手机APP行为数据。


5.根据权利要求1所述的一种基于软件系统的贷中监控预警等级生成方法，其特征在于，所述对所述手机APP行为数据进行预处理，确定所述客户的数据变量，包括：
步骤1：获取所述手机APP行为数据，确定任务属性和数据集属性；
步骤2：根据所述数据集属性，对所述手机APP行为数据进行去重，得到第一处理数据，并确定所述第一处理数据的缺失值；
步骤3：根据所述缺失值和预设的缺失值阈值，对所述第一处理数据进行删除或数据填补，得到第二处理数据；
步骤4：根据所述任务属性和数据集属性，对所述第二处理数据进行分类，确定每一类的第二处理数据的属性编码；
步骤5：根据预设的数据标准化、归一化和正则化范围，处理分类后的第二处理数据，确定标准化数据；
步骤6：根据预设的特征集合库，对所述标准化数据的数据特征进行处理，通过特征选择，确定与所述特征集合库中的数据特征相关的特征子集，得到选择数据；其中，
所述特征选择包括：过滤式选择、嵌入式选择、包裹式选择和嵌入式选择；
步骤7：将所述选择数据再次通过特征筛选，确定数据变量。


6.根据权利要求4所述的一种基于软件系统的贷中监控预警等级生成方法，其特征在于，所述特征筛选包括以下步骤：
将所述选择数据通过QC检查，判断所述选择...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈亚娟，龙泳先，何侃，廖博帆，徐撼亚，
申请(专利权)人：北京睿知图远科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11