一种数据全链路闭环的金融智能风险控制方法技术

本发明专利技术公开了一种数据全链路闭环的金融智能风险控制方法，该方法基于企业风险关键要素计算企业风险概率分布；根据企业风险概率分布构建损失预估模型；根据历史数据构建应对措施策略模型；损失预估模型用于预估当前企业风险概率分布下导致的损失等级；应对措施策略模型预测用于预测采取各应对措施时企业风险概率分布变化；基于采取各应对措施时企业风险概率分布变化，计算不同应对措施下企业风险概率分布；并且基于损失预估模型预测各应对措施下企业风险损失等级；接着进一步优化应对措施选择；实现了数据全链路闭环的金融企业风控。实现了数据全链路闭环的金融企业风控。实现了数据全链路闭环的金融企业风控。

【技术实现步骤摘要】
一种数据全链路闭环的金融智能风险控制方法


[0001]本专利技术涉及企业风控
，具体涉及一种数据全链路闭环的金融智能风险控制方法。

技术介绍

[0002]企业风控的核心在于分析并识别风险，采用采取措施抵御风险，进一步评判措施是否有效，无效则整改措施并评估所造成的损失以及造成严重后果追责，并调整所采取的应对措施。然而，传统企业风控信息化技术存在一定滞后性，对风险的处置及整改链路较长，需要一种智能的、闭环的企业风控技术提升风控效率，降低风险造成的损失。
[0003]目前已有基于主观/客观评价体系评估金融风险方面的相关研究，主要集中在信用评估、贷款/保险承保、债券评级、贷款申请、消费信贷终止等领域。然而，一方面，关于利用人工智能方法识别企业风向的相关技术研究较少；另一方面，当前相关技术研究主要针对风险识别，难以自适应的采取措施应对企业风险，以预防企业风险状况加剧。

技术实现思路

[0004]因此，本专利技术要解决的技术问题在于克服现有技术中难以自适应的采取措施应对企业风险的缺陷，从而提供一种数据全链路闭环的金融智能风险控制方法。
[0005]本专利技术提供了一种数据全链路闭环的金融智能风险控制方法，该方法包括：S1：获取企业风险关键要素、应对措施以及历史数据；S2：基于企业风险关键要素计算企业风险概率分布；S3：根据企业风险概率分布构建损失预估模型；根据历史数据构建应对措施策略模型；损失预估模型用于预估当前企业风险概率分布下导致的损失等级；应对措施策略模型预测用于预测采取各应对措施时企业风险概率分布变化；S4：基于采取各应对措施时企业风险概率分布变化，计算不同应对措施下企业风险概率分布；并且基于损失预估模型预测各应对措施下企业风险损失等级；S5：随机选择一种应对措施，并根据不同应对措施下企业风险概率分布以及各应对措施下企业风险损失等级，预测该应对措施下的企业风险损失等级；直至企业风险损失等级降至最低，得到最优应对措施。
[0006]优选的，S2中，企业风险关键要素包括多个，两两组合企业风险关键要素，计算企业风险关键要素联合概率分布矩阵；企业风险关键要素记为：；表示第一种企业风险关键要素；表示第n种企业风险关键要素；企业风险关键要素联合概率分布矩阵记为：
其中，表示在过往企业发生风险事件时，企业风险关键要素fsys
i
与企业风险关键要素fsys
j
共同发生的概率；将企业风险关键要素联合概率分布矩阵输入至卷积神经网络，输出企业风险概率分布；计算公式为：其中，CNN()表示卷积神经网络；pro
‑
mat表示企业风险关键要素联合概率分布矩阵；表示企业风险概率分布；r1表示第一种企业风险关键要素的风险概率值；r
n
表示第n中企业风险关键要素的风险概率值。
[0007]优选的，将风险概率值大于等于阈值的企业风险关键要素作为可能存在的企业风险。
[0008]优选的，阈值为0.85。
[0009]优选的，S3中，以企业风险概率分布作为输入，并采用多层感知机构建损失预估模型；基于损失预估模型预估当前企业风险概率分布下导致的损失等级；公式为：其中，MLP(Risk)表示损失预估模型；Risk表示企业风险概率分布；表示当前各企业风险概率下导致的损失等级，lp1表示第一个企业风险概率下导致的损失等级，lp2、lp3、lp4、lp5以此类推。
[0010]优选的，多层感知机包括输入层、全连接层以及输出层；全连接层包括两层；两层全连接层用于提取企业概率分布特征。
[0011]优选的，S3中，历史数据包括采取不同应对措施时企业风险关键要素的变化量；根据采取不同应对措施时企业风险关键要素的变化量，并采用马尔科夫链构建应对措施策略模型；基于应对措施策略模型预测采取应对措施时企业风险概率分布变化；公式为：其中，表示应对措施策略模型；cs
k
表示应对措施；fsys
i
表示第i种企业风险关键要素；fsys
j
表示第j种企业风险关键要素；表示采取应对措施cs
k
时企业风险概率分布变化；表示第i种企业风险关键要素的变化量；表示第j种企业风险关键要素的变化量。
[0012]优选的，S4中，根据采取应对措施cs
k
时企业风险概率分布变化，计算得到采取应对措施cs
k
时企业风险关键要素fsys
i
与企业风险关键要素fsys
j
共同发生的概率；公式为：其中，表示采取应对措施cs
k
时企业风险关键要素fsys
i
与企业
风险关键要素fsys
j
共同发生的概率；表示在过往企业发生风险事件时，企业风险关键要素fsys
i
与企业风险关键要素fsys
j
共同发生的概率；cs
k
表示应对措施；表示采取应对措施cs
k
时企业风险概率分布变化；表示第i种企业风险关键要素的变化量；表示第j种企业风险关键要素的变化量；根据采取应对措施cs
k
时企业风险关键要素fsys
i
与企业风险关键要素fsys
j
共同发生的概率，得到采取应对措施cs
k
时企业风险关键要素联合概率分布矩阵；公式为：其中，表示采取应对措施cs
k
时企业风险关键要素联合概率分布矩阵；表示采取应对措施cs
k
时企业风险关键要素fsys
i
与企业风险关键要素fsys
j
共同发生的概率；基于卷积神经网络计算不同应对措施下企业风险概率分布；公式为：其中，表示不同应对措施下企业风险概率分布；进而根据损失预估模型预测采取不同应对措施时各企业风险概率导致的损失等级，即预测各应对措施下企业风险损失等级；公式为：其中，表示采取不同应对措施时各企业风险概率导致的损失等级；表示不同所述应对措施下企业风险概率分布。
[0013]优选的，S5中，S5.1：随机选择一种应对措施，并根据不同应对措施下企业风险概率分布以及各应对措施下企业风险损失等级，预测该应对措施下的企业风险损失等级；S5.2：依次随机选择N种应对措施，将多种采取应对措施时企业风险关键要素联合概率分布矩阵进行累加；公式为：其中，表示多种采取应对措施时企业风险关键要素联合概率分布；表示采取第一种应对措施时企业风险关键要素联合概率分布；表示采取第k种应对措施时企业风险关键要素联合概率分布；S5.3：根据不同应对措施下企业风险概率分布以及各应对措施下企业风险损失等级，预测依次随机选择的应对措施下的企业风险损失等级；S5.4：重复S5.1、S5.2以及S5.3，直至企业风险损失等级降至最低，计算公式为：
其中，表示采取不同应对措施时各企业风险概率导致的损失等级；{csi}表示与损失等级对应的应对措施；表示损失等级降至最低时采取的应对措施{cs本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据全链路闭环的金融智能风险控制方法，其特征在于，包括：S1：获取企业风险关键要素、应对措施以及历史数据；S2：基于所述企业风险关键要素计算企业风险概率分布；S3：根据所述企业风险概率分布构建损失预估模型；根据所述历史数据构建应对措施策略模型；所述损失预估模型用于预估当前企业风险概率分布下导致的损失等级；所述应对措施策略模型预测用于预测采取各所述应对措施时企业风险概率分布变化；S4：基于采取各所述应对措施时企业风险概率分布变化，计算不同所述应对措施下企业风险概率分布；并且基于所述损失预估模型预测各应对措施下企业风险损失等级；S5：随机选择一种所述应对措施，并根据不同所述应对措施下企业风险概率分布以及各应对措施下企业风险损失等级，预测该应对措施下的企业风险损失等级；直至企业风险损失等级降至最低，得到最优应对措施。2.根据权利要求1所述的一种数据全链路闭环的金融智能风险控制方法，其特征在于，S2中，所述企业风险关键要素包括多个，两两组合所述企业风险关键要素，计算企业风险关键要素联合概率分布矩阵；所述企业风险关键要素记为：；表示第一种企业风险关键要素；表示第n种企业风险关键要素；所述企业风险关键要素联合概率分布矩阵记为：其中，表示在过往企业发生风险事件时，企业风险关键要素fsys
i
与企业风险关键要素fsys
j
共同发生的概率；将所述企业风险关键要素联合概率分布矩阵输入至卷积神经网络，输出所述企业风险概率分布；计算公式为：其中，CNN()表示卷积神经网络；pro
‑
mat表示企业风险关键要素联合概率分布矩阵；表示企业风险概率分布；r1表示第一种企业风险关键要素的风险概率值；r
n
表示第n中企业风险关键要素的风险概率值。3.根据权利要求2所述的一种数据全链路闭环的金融智能风险控制方法，其特征在于，将风险概率值大于等于阈值的企业风险关键要素作为可能存在的企业风险。4.根据权利要求3所述的一种数据全链路闭环的金融智能风险控制方法，其特征在于，所述阈值为0.85。5.根据权利要求2所述的一种数据全链路闭环的金融智能风险控制方法，其特征在于，S3中，以所述企业风险概率分布作为输入，并采用多层感知机构建损失预估模型；基于所述损失预估模型预估当前企业风险概率分布下导致的损失等级；公式为：其中，MLP(Risk)表示损失预估模型；Risk表示企业风险概率分布；
表示当前各企业风险概率下导致的损失等级，lp1表示第一个企业风险概率下导致的损失等级，lp2、lp3、lp4、lp5以此类推。6.根据权利要求5所述的一种数据全链路闭环的金融智能风险控制方法，其特征在于，所述多层感知机包括输入层、全连接层以及输出层；全连接层包括两层；两层所述全连接层用于提取企业概率分布特征。7.根据权利要求5所述的一种数据全链路闭环的金融智能风险控制方法，其特征在于，S3中，所述历史数据包括采取不同所述应对措施时企业风险关键要素的变化量；根据采取不同所述应对措施时企业风险关键要素的变化量，并采用马尔科夫链构建所述应对措施策略模型；基于所述应对措施策略模型预测采取应对措施时企业风险概率分布变化；公式为：其中，表示应对措施策略模型；cs
k
表示应对措施；fsys
i
表示第i种企业风险关键要素；fsys
j
表示第j种企业风险关键要素；表示采取应对措施cs
k
时企业风险概率分布变...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡为民，
申请(专利权)人：深圳市迪博企业风险管理技术有限公司，
类型：发明
国别省市：