本发明专利技术公开了一种信贷机构打标方法，所述方法包括：根据信贷机构的运营状态信息构建评价指标体系，评价指标包括连续型评价指标与离散型评价指标；根据连续型评价指标阈值与离散型评价指标阈值判断在第一预设时间段内每个时间点评价指标异常数量；当检测到在第一时间点评价指标异常数量大于预设阈值时，述第一时间点作为分界线往前第二预设时间段进行信贷机构样本异常打标；其中，所述连续型评价指标包括首逾率、前6期逾期率、前12期逾期率、当前90+逾期率、贷后诈骗率和拒贷率，所述离散型评价指标包括机构黑名单和企业经营状态。通过上述方法，能够从多个角度对信贷机构的状态进行衡量，及时发现信贷机构出现异常的时间并进行有效预警。有效预警。有效预警。
【技术实现步骤摘要】
信贷机构打标方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及涉及数据处理
，具体而言，涉及一种信贷机构打标方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]主营线下信贷业务的金融公司，对其分支机构的管理是风险管理体系中极其重要的一环，目前机构管理常用的方法主要是以评估其资产质量为主，以逾期指标定义分支机构的风险情况，主要形式为各类逾期指标监控报表，日报、周报、月报、季度、年度报表等；更进一步的，挑选关键指标赋予不同的权重及分数，根据专家经验对各项指标进行打分汇总。
[0003]目前信贷机构管理模型的打标方案是以结果打标，适用于风险完全释放后的评价，在释放过程中无法进行有效评估，导致不能从多个角度对信贷机构的状态进行衡量，及时发现信贷机构出现异常的时间。
[0004]因此，如何能够从多个角度对信贷机构的状态进行衡量，及时发现信贷机构出现异常的时间并进行有效预警，是目前有待解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术公开了一种信贷机构打标方法，用于解决现有技术中无法从多个角度对信贷机构的状态进行衡量，及时发现信贷机构出现异常的时间并进行有效预警的问题，所述方法包括：
[0006]根据信贷机构的运营状态信息构建评价指标体系，所述评价指标包括连续型评价指标与离散型评价指标；
[0007]根据连续型评价指标阈值与离散型评价指标阈值判断在第一预设时间段内每个时间点评价指标异常数量；
[0008]当检测到在第一时间点所述评价指标异常数量大于预设阈值时，将所述第一时间点作为分界线往前第二预设时间段进行信贷机构样本异常打标；
[0009]其中，所述连续型评价指标包括首逾率、前6期逾期率、前12期逾期率、当前90+逾期率、贷后诈骗率和拒贷率，所述离散型评价指标包括机构黑名单和企业经营状态。
[0010]可选地，根据连续型评价指标阈值与离散型评价指标阈值判断在第一预设时间段内每个时间点评价指标异常数量，具体为：
[0011]将所述连续型评价指标与所述离散型评价指标按照时间先后顺序排列，得到在所述第一预设时间段内滚动的各评价指标集合；
[0012]若检测到在第二时间点所述连续型评价指标大于连续型评价指标阈值时，所述信贷机构在所述第二时间点存在异常并确定评价指标异常数量；
[0013]若检测到在第三时间点所述离散型评价指标大于离散型评价指标阈值时，所述信贷机构在所述第三时间点存在异常并确定评价指标异常数量；
[0014]根据在所述第一预设时间段内每个时间点各评价指标异常数量形成所述评价指
标异常数量的时间序列。
[0015]可选地，所述方法还包括：
[0016]若检测到在第二时间点所述连续型评价指标小于连续型评价指标阈值时，所述信贷机构在所述第二时间点评价指标正常；
[0017]若检测到在第三时间点所述离散型评价指标小于离散型评价指标阈值时，所述信贷机构在所述第三时间点评价指标正常。
[0018]可选地，所述方法还包括：
[0019]当检测到在所述第一时间点所述评价指标异常数量小于预设阈值时，对所述信贷机构进行好样本打标。
[0020]可选地，根据打标结果对所述信贷机构的风险程度进行好坏定义后构建管理模型。
[0021]相应的，本专利技术还公开了一种信贷机构打标装置，所述装置包括：
[0022]构建模块，用于根据信贷机构的运营状态信息构建评价指标体系，所述评价指标包括连续型评价指标与离散型评价指标；
[0023]判断模块，用于根据连续型评价指标阈值与离散型评价指标阈值判断在第一预设时间段内每个时间点评价指标异常数量；
[0024]样本打标模块，用于当检测到在第一时间点所述评价指标异常数量大于预设阈值时，将所述第一时间点作为分界线往前第二预设时间段进行信贷机构样本异常打标；
[0025]其中，所述连续型评价指标包括首逾率、前6期逾期率、前12期逾期率、当前90+逾期率、贷后诈骗率和拒贷率，所述离散型评价指标包括机构黑名单和企业经营状态。
[0026]可选地，所述判断模块具体用于：
[0027]将所述连续型评价指标与所述离散型评价指标按照时间先后顺序排列，得到在所述第一预设时间段内滚动的各评价指标集合；
[0028]若检测到在第二时间点所述连续型评价指标大于连续型评价指标阈值时，所述信贷机构在所述第二时间点存在异常并确定评价指标异常数量；
[0029]若检测到在第三时间点所述离散型评价指标大于离散型评价指标阈值时，所述信贷机构在所述第三时间点存在异常并确定评价指标异常数量；
[0030]根据在所述第一预设时间段内每个时间点各评价指标异常数量形成所述评价指标异常数量的时间序列。
[0031]可选地，所述装置还包括：
[0032]第一检测模块，用于若检测到在第二时间点所述连续型评价指标小于连续型评价指标阈值时，所述信贷机构在所述第二时间点评价指标正常；
[0033]第二检测模块，用于若检测到在第三时间点所述离散型评价指标小于离散型评价指标阈值时，所述信贷机构在所述第三时间点评价指标正常。
[0034]为了实现上述目的，根据本申请的又一方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述方法的步骤。
[0035]为了实现上述目的，根据本申请的又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述方法的步骤。
[0036]与现有技术对比，本专利技术具备以下有益效果：
[0037]本专利技术公开了一种信贷机构打标方法，所述方法包括：根据信贷机构的运营状态信息构建评价指标体系，评价指标包括连续型评价指标与离散型评价指标；根据连续型评价指标阈值与离散型评价指标阈值判断在第一预设时间段内每个时间点评价指标异常数量；当检测到在第一时间点评价指标异常数量大于预设阈值时，述第一时间点作为分界线往前第二预设时间段进行信贷机构样本异常打标；其中，所述连续型评价指标包括首逾率、前6期逾期率、前12期逾期率、当前90+逾期率、贷后诈骗率和拒贷率，所述离散型评价指标包括机构黑名单和企业经营状态。通过上述方法，能够从多个角度对信贷机构的状态进行衡量，及时发现信贷机构出现异常的时间并进行有效预警。
附图说明
[0038]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0039]图1是根据本申请实施例的一种信贷机构打标方法的流程示意图；
[0040]图2是根据本申请实施例的另一种信贷机构打标方法的流程示意图；
[0041]图3是根据本申请实施例的一种信贷机构打标装置的结构示意图；
具体实施方式
[0本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信贷机构打标方法，其特征在于，所述方法包括：根据信贷机构的运营状态信息构建评价指标体系，所述评价指标包括连续型评价指标与离散型评价指标；根据连续型评价指标阈值与离散型评价指标阈值判断在第一预设时间段内每个时间点评价指标异常数量；当检测到在第一时间点所述评价指标异常数量大于预设阈值时，将所述第一时间点作为分界线往前第二预设时间段进行信贷机构样本异常打标；其中，所述连续型评价指标包括首逾率、前6期逾期率、前12期逾期率、当前90+逾期率、贷后诈骗率和拒贷率，所述离散型评价指标包括机构黑名单和企业经营状态。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据连续型评价指标阈值与离散型评价指标阈值判断在第一预设时间段内每个时间点评价指标异常数量，具体为：将所述连续型评价指标与所述离散型评价指标按照时间先后顺序排列，得到在所述第一预设时间段内滚动的各评价指标集合；若检测到在第二时间点所述连续型评价指标大于连续型评价指标阈值时，所述信贷机构在所述第二时间点存在异常并确定评价指标异常数量；若检测到在第三时间点所述离散型评价指标大于离散型评价指标阈值时，所述信贷机构在所述第三时间点存在异常并确定评价指标异常数量；根据在所述第一预设时间段内每个时间点各评价指标异常数量形成所述评价指标异常数量的时间序列。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：若检测到在第二时间点所述连续型评价指标小于连续型评价指标阈值时，所述信贷机构在所述第二时间点评价指标正常；若检测到在第三时间点所述离散型评价指标小于离散型评价指标阈值时，所述信贷机构在所述第三时间点评价指标正常。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：当检测到在所述第一时间点所述评价指标异常数量小于预设阈值时，对所述信贷机构进行好样本打标。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据打标结果对所述信贷机构的风险程度进行好坏定义后构建管理模型。6.一种信贷机构打标装置，其特征在于，所述装置包括：构建模块...
【专利技术属性】
技术研发人员：周波，张建业，蔡浴泓，陈蓓珍，周锋，
申请(专利权)人：浙江惠瀜网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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