一种零售风险暴露的分池方法、装置、计算机设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种零售风险暴露的分池方法、装置、计算机设备及介质，涉及自动程序设计领域。该方法包括获取零售风险暴露对应的特征宽表中用于构建模型的样本；响应于用户配置对样本进行高层细分；根据分池风险因素对高层细分得到的样本集合中的样本进行逐层细分，基于高层细分结果和逐层细分结果生成零售风险暴露分池模型。本发明专利技术实施例实现零售风险暴露分池模型构建的标准化及自动化，极大地缩短了零售风险暴露分池模型开发时间；在模型迭代方面，可以响应于用户配置进行迭代，以快速响应业务需求，提高了模型迭代效率；以及从一定程度上把控建模流程风险，减少人工操作导致的误差。误差。误差。

【技术实现步骤摘要】
一种零售风险暴露的分池方法、装置、计算机设备及介质


[0001]本专利技术实施例涉及自动程序设计领域，具体涉及信息处理与银行风险管理技术，尤其涉及一种零售风险暴露的分池方法、装置、计算机设备及介质。

技术介绍

[0002]零售风险暴露的分池体系是信用风险内评法的重要组成部分，主要应用于风险管理相关政策的制定、信贷审批流程、经济资本分配与风险治理等方面。风险分池是综合考虑零售风险暴露的账龄、申请评分、行为评分等特征，基于统计检验指标将风险特征一致的债项进行合并，进而通过不同分池的统计指标来描述对应暴露的风险参数的计量技术。
[0003]当前零售PD(违约概率，Probability of Default)分池模型的分析构建主要是建模人员通过手工的方法来完成，分析的方法和步骤较多，大量的分析工作重复进行，建模效率低，模型构建及迭代周期长，并且存在手工分析误差，模型质量难以统一把控，难以快速响应监管及业务的风险管理需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种零售风险暴露的分池方法、装置、计算机设备及介质，可以自动构建零售风险暴露分池模型。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种零售风险暴露的分池方法，包括：
[0006]获取零售风险暴露对应的特征宽表中用于构建模型的样本；
[0007]响应于用户配置对样本进行高层细分；
[0008]根据分池风险因素对高层细分得到的样本集合中的样本进行逐层细分，基于高层细分结果和逐层细分结果生成零售风险暴露分池模型。
[0009]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种零售风险暴露的分池装置，该装置包括：
[0010]样本获取模块，用于获取零售风险暴露对应的特征宽表中用于构建模型的样本；
[0011]高层细分模块，用于响应于用户配置对样本进行高层细分；
[0012]模型生成模块，用于根据分池风险因素对高层细分得到的样本集合中的样本进行逐层细分，基于高层细分结果和逐层细分结果生成零售风险暴露分池模型。
[0013]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，包括：
[0014]一个或多个处理器；
[0015]存储器，用于存储一个或多个程序，
[0016]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本专利技术任意实施例所述的零售风险暴露的分池方法。
[0017]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本专利技术任意实施例所述的零售风险暴露的分池方法。
[0018]本专利技术实施例提供一种零售风险暴露的分池方法，通过获取构建模型的样本，响
应于用户配置对该样本进行高层细分，并根据分池风险因素对高层细分得到的样本集合中的样本进行逐层细分，基于高层细分结果和逐层细分结果生成零售风险暴露分池模型。本专利技术实施例实现零售风险暴露分池模型构建的标准化及自动化，极大地缩短了零售风险暴露分池模型开发时间；在模型迭代方面，可以响应于用户配置进行迭代，以快速响应业务需求，提高了模型迭代效率；以及从一定程度上把控建模流程风险，减少人工操作导致的误差。
附图说明
[0019]图1为本专利技术实施例提供的一种零售风险暴露的分池方法的流程图；
[0020]图2为本专利技术实施例提供的另一种零售风险暴露的分池方法的流程图；
[0021]图3为本专利技术实施例提供的又一种零售风险暴露的分池方法的流程图；
[0022]图4为本专利技术实施例提供的又一种零售风险暴露的分池方法的流程图；
[0023]图5为本专利技术实施例提供的一种建模数据确定模块的处理流程示意图；
[0024]图6为本专利技术实施例提供的一种建模训练数据集分析模块的处理流程示意图；
[0025]图7为本专利技术实施例提供的一种模型调优模块的处理流程示意图；
[0026]图8为本专利技术实施例提供的一种参数校验模块的处理流程示意图；
[0027]图9为本专利技术实施例提供的一种模型验证模块的处理流程示意图；
[0028]图10为本专利技术实施例提供的一种零售风险暴露的分池装置的结构框图；
[0029]图11为本专利技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0030]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0031]为了便于理解，首先对下文中可能出现的术语进行解释。
[0032]分池是指将同质、风险特征类似的债项放至同一个组合或资产池中，并一致估计资产池的巴塞尔风险参数，包括违约概率PD，违约损失率(Loss Given Default，LGD)和违约风险暴露(Exposure at Default，EAD)。
[0033]高层细分是指根据业务经验和最佳实践经验将整个群体划分为不同的子群体的过程。具体地，可以主要考虑下述三方面因素进行高层细分：
[0034]1)监管要求将零售风险暴露分为三大类，即个人住房抵押贷款、合格的循环零售风险暴露和其他零售风险暴露。
[0035]2)将违约和未违约零售风险暴露进行划分，并分别估计已违约和未违约的零售风险暴露的违约概率和违约损失率。
[0036]3)业务实际情况。例如，产品类别、零售风险暴露的账龄和逾期状态等方面。
[0037]卡方自交互树CHAID是一种高效的统计分箱技术，通过统计检验方法，CHAID评估潜在预测变量的所有取值，合并对目标变量而言在统计意义上通知的取值成为一个分箱，保留那些有异质性的取值为单独的分箱，然后选择最佳的预测，称为决策树的第一个分支，因此，每一个子节点都是同质的，迭代执行上述过程直至完成整个决策树。
[0038]图1为本专利技术实施例提供的一种零售风险暴露的分池方法的流程图，本实施例可适用于对零售风险暴露进行分池的情况，该方法可以由零售风险暴露的分池装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件实现，并通常配置于计算机设备中。如图1所示，该方法包括：
[0039]步骤110、获取零售风险暴露对应的特征宽表中用于构建模型的样本。
[0040]其中，特征宽表中存储零售风险暴露对应的客户数据，且不同类别的零售风险暴露存储在不同的特征宽表。客户数据包括但不限于对应零售风险暴露下客户的历史账户流水数据、账户状态数据、还款数据、逾期记录和评分记录。
[0041]样本是特征宽表中的对应零售风险暴露下的客户数据以及对应客户的违约标识。例如，采用对应零售风险暴露的违约定义基于客户数据，确定客户是否会违约，若是，确定违约标识为1，否则确定违约标识是0，为客户数据打上违约标识。
[0042]示例性地，从分池特征库读取零售风险暴露对应的特征宽表，从特征宽表中读取用于构建零售风险暴本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种零售风险暴露的分池方法，其特征在于，包括：获取零售风险暴露对应的特征宽表中用于构建模型的样本；响应于用户配置对所述样本进行高层细分；根据分池风险因素对高层细分得到的样本集合中的样本进行逐层细分，基于高层细分结果和逐层细分结果生成零售风险暴露分池模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取零售风险暴露对应的特征宽表中用于构建模型的样本之前，还包括：基于分池频率从银行业务源系统中采集零售风险暴露分池模型构建所需的源数据；按照所述零售风险暴露的类别将所述源数据对应存储到预先配置的特征宽表。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本包括对应零售风险暴露下客户的历史账户流水数据、账户状态数据、还款数据、逾期记录和评分记录。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取零售风险暴露对应的特征宽表中用于构建模型的样本之前，还包括：获取零售风险暴露对应的特征宽表中的数据对象，其中，所述数据对象包括源数据和违约标识；调用时序分析计算接口计算所述数据对象的设定周期内的坏账率，得到所述坏账率与时间的关联关系；显示所述坏账率与时间的关联关系，以指示业务人员基于所述关联关系从所述数据对象中选择用于构建模型的样本。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在显示所述坏账率与时间的关联关系之后，还包括：获取业务人员配置的抽样规则，调用样本加工接口基于所述抽样规则对所述数据对象进行抽样。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于用户配置对所述样本进行高层细分，包括：响应于用户配置对所述样本进行首次高层细分，得到至少两个首次高层细分后的样本集合；响应于用户配置对首次高层细分后的每个样本集合中的样本进行再次高层细分，得到至少两个再次高层细分后的样本集合。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在响应于用户配置对所述样本进行首次高层细分，得到至少两个首次高层细分后的样本集合之后，还包括：计算首次高层细分后的样本的特征字段的评价指标，基于所述评价指标对每个样本集合中的所述样本包含的特征字段进行筛选。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述计算首次高层细分后的样本的特征字段的评价指标，包括：调用等频和等宽分箱接口对每个所述样本集合中各样本的特征字段进行数据分箱；分...

【专利技术属性】
技术研发人员：覃春钰，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：