风险模型特征数据的管理方法及相关应用设备技术

本申请提供了一种风险模型特征数据的管理方法及相关应用设备，该方法在确定需要存储至数据库数据类型之后，按照数据所属数据类型所对应的存储方式，将数据存储至数据库；然后分别确定出数据库中各项数据的原始变量、衍生变量以及标签变量；原始变量是根据数据湖中与数据库中各项数据相关的数据生成的；最后根据原始变量、衍生变量及标签变量，生成数据管理目录，以供模型配置人员根据数据管理目录从数据湖或数据库中获取对应的入模数据，也即本发明专利技术提供的方法可以通过数据管理目录清晰展示数据层次，数据基本信息，数据适用模型以及成效，并且引入数据湖，能够充分利用现有数据。能够充分利用现有数据。能够充分利用现有数据。

【技术实现步骤摘要】
风险模型特征数据的管理方法及相关应用设备


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种风险模型特征数据的管理方法及相关应用设备。

技术介绍

[0002]《商业银行互联网贷款管理方法》于2020年7月17日正式出台并施行，该管理方法对商业银行互联网贷款模型及科技体系提出了要求。其中，在全风险治理架构方面，要求明确风险管理要求，建立全面风险管理体系，建立健全的风险治理架构，明确管理职责，建立考核问责机制；在全模型生命周期方面，要求建立风险模型评审机制，建立有效的风险模型日常检测体系，建立风险模型推出处置机制，全面记录风险模型开发至退出的全过程；在全面风险管理体系，要求信息科技风险管理，建立安全、合规、高效和可靠的互联网贷款信息系统，以满足互联网贷款业务经营和风险管理要求。
[0003]传统的风险模型特征数据管理方式主要基于任务触发，数据接口按任务实施定义，无统一管理标准，不仅需要技术人员大量精力的投入，还不能清晰区分数据使用模型、场景及其他影响模型的因素，多任务之间工作冗余量大，不满足该管理办法的需求。/>
技术实现思路
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风险模型特征数据的管理方法，其特征在于，包括：确定需要存储至数据库数据所属的数据类型；按照所述数据所属数据类型所对应的存储方式，将所述数据存储至所述数据库；分别确定出所述数据库中各项数据的原始变量、衍生变量以及标签变量；所述原始变量是根据数据湖中与所述数据库中各项数据相关的数据生成的；根据所述原始变量、所述衍生变量以及所述标签变量，生成数据管理目录，以供模型配置人员根据所述数据管理目录从所述数据湖或所述数据库中获取对应的数据入模。2.根据权利要求1所述的风险模型特征数据的管理方法，其特征在于，确定需要存储至数据库数据所属的数据类型，包括：若需要存储至所述数据库的数据为非标准化数据或标准化数据的行内数据，则所述数据所属的数据类型为第一类型；若需要存储至所述数据库的数据为所述标准化数据的行外数据，则所述数据所属的数据类型为第二类型。3.根据权利要求2所述的风险模型特征数据的管理方法，其特征在于，所述数据所属类型所对应的存储方式包括：若所述数据所属的数据类型为所述第一类型，则对应的存储方式为：直接存储；若所述数据所属的数据类型为所述第二类型，则对应的存储方式为：进行预设格式处理后存储。4.根据权利要求1所述的风险模型特征数据的管理方法，其特征在于，确定出所述数据库中各项数据的衍生变量，包括：分别获取所述数据库中各项数据对应的衍生变量公式；针对每一项数据，利用其对应的衍生变量公式进行计算，得到所述数据的衍生变量。5.根据权利要求1所述的风险模型特征数据的管理方法，其特征在于，确定出所述数据库中各项数据的标签变量，包括：分别确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：李金兰，金颖媛，刘霞，
申请(专利权)人：中银金融科技有限公司，
类型：发明
国别省市：