贷款担保后的风险监控方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种贷款担保后的风险监控方法及装置，方法包括：获取目标对象的预警数据，目标对象为完成贷款担保的对象，预警数据用于表征目标对象的资金流动相关数据；根据预警数据对目标对象进行风险评估，风险评估用于确定目标对象是否存在资金流动风险；若目标对象存在资金流动风险，则将预警数据输入保后预警模型；调用保后预警模型对预警数据进行推理，获得保后预警结果，保后预警结果用于指示对目标对象的资金流动的处理方式。采用上述方法，可以有效的提高工作效率并且能够及时发现早期预警信号，积极采取相应补救措施。积极采取相应补救措施。积极采取相应补救措施。

Risk monitoring methods and devices after loan guarantee

【技术实现步骤摘要】
贷款担保后的风险监控方法及装置


[0001]本申请属于大数据处理
，具体涉及一种贷款担保后的风险监控方法及装置。

技术介绍

[0002]随着经济的发展，贷款效率以及贷款金额呈逐渐上升的趋势，为了保障贷款后的有效还款，贷款担保也成为贷款中的常用手段，其中，贷款担保指银行在发放贷款时，要求借款人提供担保，以保障贷款债权实现的法律行为，但是在贷款担保后仍存在一定的风险，但为了及时发现早期预警信号，并积极采取相应补救措施，担保公司仍需要对被担保人及其影响担保业务安全的有关因素进行不间断监控和分析，若进行监控和分析需要大量的人力去进行，因此，通过计算机进行智能监控和分析是亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种贷款担保后的风险监控方法及装置，通过对用户的一些相关数据进行相关评估，可以得到对应的预警结果，以期对贷款担保后的风险进行及时防范。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种贷款担保后的风险监控方法，该方法包括：获取目标对象的预警数据，目标对象为完成贷款担保的对象，预警数据用于表征目标对象的资金流动相关数据；根据预警数据对目标对象进行风险评估，风险评估用于确定目标对象是否存在资金流动风险；若目标对象存在资金流动风险，则将预警数据输入保后预警模型；调用保后预警模型对预警数据进行推理，获得保后预警结果，保后预警结果用于指示对目标对象的资金流动的处理方式。
[0005]在一个可能的示例中，根据预警数据对目标对象进行风险评估，包括：获取至少一个预警风险因子，预警风险因子用于表征可能存在风险的因素；将至少一个预警风险因子与预警数据进行关键字匹配；根据关键字匹配结果确定目标对象是否存在资金流动风险。
[0006]在一个可能的示例中，述根据关键字匹配结果确定目标对象是否存在资金流动风险，包括：若至少一个预警风险因子中任意一个预警风险因子与预警数据关键字匹配成功，则确定目标对象存在资金流动风险。
[0007]在一个可能的示例中，保后预警模型包括K均值聚类模型，方法还包括：获取至少一个预警风险因子，以及至少一个安全因子，至少一个安全因子根据至少一个预警风险因子的反义词形成，且至少一个安全因子与至少一个预警风险因子一一对应；将至少一个预警风险因子，以及至少一个安全因子作为聚类中心，形成K均值聚类模型。
[0008]在一个可能的示例中，预警数据包括多个预警数据文档，调用保后预警模型对预警数据进行推理，包括：将多个预警数据文档输入K均值聚类模型，使得多个预警数据文档根据聚类中心的相似度进行聚类；获取至少一个风险类簇中每个风险类簇包括的文档数量，风险类簇为以至少一个预警风险因子作为聚类中心聚类获得的类簇；根据每个风险类
簇包括的文档数量对每个风险类簇对应的预警风险因子设置权值；获取至少一个预警风险因子对应的风险值，风险值根据预警风险因子的危害程度确定；根据至少一个预警风险因子的权值和至少一个预警风险因子对应的风险值计算获得目标对象对应的预警值。
[0009]在一个可能的示例中，保后预警结果包括解除预警，贷款中止，或贷款终止，获得保后预警结果包括：若预警值小于或等于第一预设阈值，则确定保后预警结果为解除预警；若预警值大于第一预设阈值，且小于第二预设阈值，则确定保后预警结果为贷款中止；若预警值大于第二预设阈值，则确定保后预警结果为贷款终止。
[0010]在一个可能的示例中，预警数据中包括的多个预警数据文档为根据多个数据来源划分的文档。
[0011]第二方面，本申请实施例提供了一种贷款担保后的风险监控装置，其中包括：
[0012]获取单元，用于获取目标对象的预警数据，目标对象为完成贷款担保的对象，预警数据用于表征目标对象的资金流动相关数据；
[0013]评估单元，用于根据预警数据对目标对象进行风险评估，风险评估用于确定目标对象是否存在资金流动风险；
[0014]输入单元，用于若目标对象存在资金流动风险，则将预警数据输入保后预警模型；
[0015]推理单元，用于调用保后预警模型对预警数据进行推理，获得保后预警结果，保后预警结果用于指示对目标对象的资金流动的处理方式。
[0016]第三方面，本申请实施例提供了一种电子装置，该装置包括处理器、存储器、通信接口，处理器、存储器和通信接口相互连接，并且完成相互间的通信工作，存储器上存储有可执行程序代码，通信接口用于进行无线通信，处理器用于调取存储器上存储的可执行程序代码，执行例如第一方面任一方法中所描述的部分或全部的步骤。
[0017]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有程序数据，程序数据在被处理器执行时，用于执行程序数据以实现本申请实施例第一方面的部分或全部步骤。
[0018]可以看出，本申请实施例中，获取目标对象的预警数据，目标对象为完成贷款担保的对象，预警数据用于表征目标对象的资金流动相关数据；根据预警数据对目标对象进行风险评估，风险评估用于确定目标对象是否存在资金流动风险；若目标对象存在资金流动风险，则将预警数据输入保后预警模型；调用保后预警模型对预警数据进行推理，获得保后预警结果，保后预警结果用于指示对目标对象的资金流动的处理方式。采用上述方法，通过对目标用户的初始评估确认其存在一定风险后再通过保后预警模型对预警数据进行推理，可以有效的提高工作效率并且能够及时发现早期预警信号，积极采取相应补救措施。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1为本申请实施例提供的一种风险监控系统的结构示意图；
[0021]图2为本申请实施例提供的一种贷款担保后的风险监控方法的流程示意图；
[0022]图3为本申请实施例提供的一种预警数据文档的结构示意图；
[0023]图4为本申请实施例提供的一种聚类图的结构示意图；
[0024]图5为本申请实施例提供的一种贷款担保后的风险监控装置的结构示意图；
[0025]图6为本申请实施例提供的一种电子装置的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0027]本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤的过程、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种贷款担保后的风险监控方法，其特征在于，包括：获取目标对象的预警数据，所述目标对象为完成贷款担保的对象，所述预警数据用于表征所述目标对象的资金流动相关数据；根据所述预警数据对所述目标对象进行风险评估，所述风险评估用于确定所述目标对象是否存在资金流动风险；若所述目标对象存在资金流动风险，则将所述预警数据输入保后预警模型；调用所述保后预警模型对所述预警数据进行推理，获得保后预警结果，所述保后预警结果用于指示对所述目标对象的资金流动的处理方式。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预警数据对所述目标对象进行风险评估，包括：获取至少一个预警风险因子，所述预警风险因子用于表征可能存在风险的因素；将所述至少一个预警风险因子与所述预警数据进行关键字匹配；根据所述关键字匹配结果确定所述目标对象是否存在资金流动风险。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键字匹配结果确定所述目标对象是否存在资金流动风险，包括：若所述至少一个预警风险因子中任意一个预警风险因子与所述预警数据关键字匹配成功，则确定所述目标对象存在资金流动风险。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述保后预警模型包括K均值聚类模型，所述方法还包括：获取所述至少一个预警风险因子，以及至少一个安全因子，所述至少一个安全因子根据所述至少一个预警风险因子的反义词形成，且所述至少一个安全因子与所述至少一个预警风险因子一一对应；将所述至少一个预警风险因子，以及所述至少一个安全因子作为聚类中心，形成所述K均值聚类模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预警数据包括多个预警数据文档，所述调用所述保后预警模型对所述预警数据进行推理，包括：将所述多个预警数据文档输入所述K均值聚类模型，使得所述多个预警数据文档根据所述聚类中心的相似度进行聚类；获取至少一个风险类簇中每个风险类簇包括的文档数量，所述风险类簇为以所述至少一个预警风险因子作为聚类中心聚类获得的类簇；根据所述每个风险类簇包括的文...

【专利技术属性】
技术研发人员：许卫，欧阳张鹏，赵彦晖，耿心伟，曾源，
申请(专利权)人：深圳微众信用科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：