利用大数据信息处理技术的智能金融风险监测与预警平台制造技术

本发明专利技术公开了利用大数据信息处理技术的智能金融风险监测与预警平台，涉及金融风险监测预警技术领域，该平台通过充分考虑地区特征，该平台能够更准确地评估不同地区的贷款风险，从而降低地区性风险不均衡和业务不稳定的问题。其次，通过综合分析个人信用和大数据，平台能够精确评估用户的还款能力，从而减少不良贷款率，提升业务效率和用户满意度。该平台基于数据驱动的风险决策，提高了金融机构的决策精度，降低不确定性，提升盈利能力。智能预警方案使风险管理更主动和高效，及时识别风险，降低风险扩大的可能性，从而保障业务的稳定性。该平台将为金融行业带来精细化的风险管理和智能化的服务体验以及稳健的业务发展。智能化的服务体验以及稳健的业务发展。智能化的服务体验以及稳健的业务发展。

【技术实现步骤摘要】
利用大数据信息处理技术的智能金融风险监测与预警平台


[0001]本专利技术涉及金融风险监测预警
，具体为利用大数据信息处理技术的智能金融风险监测与预警平台。

技术介绍

[0002]金融机构在推出贷款产品时，通常会将注意力集中在产品的利率、期限、额度等方面，但未充分考虑地区因素。不同地区的经济状况、市场需求、居民收入水平以及风险状况可能存在差异，这些因素可能会影响贷款的违约风险、还款能力和市场接受度。因此，简单地将相同贷款产品应用于不同地区可能导致风险不均衡和业务不稳定。
[0003]其次，贷款产品在推出的过程中，对于一些贷款用户在还款的期间没有利用大数据对用户进行综合分析评定，例如用户在还款过程中，继续经商多家贷款来拆东墙补西墙的情况，无疑增加了贷款的风险，后期可能导致还款能力下降，进而需要提出利用大数据信息处理技术的智能金融风险监测与预警平台。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了利用大数据信息处理技术的智能金融风险监测与预警平台，首先，该平台充分考虑了地区因素，将不同地区的经济状况、市场需求、收入水平和风险状况纳入风险评估模型。这将使金融机构能够更精确地理解贷款产品在各个地区的表现，并因地制宜地调整产品设计和业务策略。地区特征的综合分析为金融机构提供了更明智的决策基础，帮助它们规避地区性风险，提高业务的可持续性和盈利能力；其次，平台通过综合评估个人信用，结合大数据分析，能够更全面地评估用户的还款能力和风险水平。这为金融机构提供了更准确的客户画像，能够更好地区分高风险和低风险客户，从而更精细地定制产品和贷款政策。借助智能预警方案，机构能够在贷款申请和还款过程中，及时识别潜在风险，并向客户提供多样化的风险警示和建议，有效减少不良贷款率，提升业务效率和用户满意度；再者，通过历史贷款数据和实时数据的分析，结合金融预测模型，金融机构能够更科学地评估贷款产品的风险，并在产品设计和定价上做出更明智的选择。这种数据驱动的风险管理方式能够大幅提升金融机构的决策精度，降低不确定性，提高盈利能力。
[0006](二)技术方案
[0007]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：利用大数据信息处理技术的智能金融风险监测与预警平台，包括第一数据采集模块、第二实时数据采集模块，建立金融预测模型分析模块和风险预估模块；
[0008]所述第一数据采集模块用于实时采集历史贷款数据，所述历史贷款数据包括不同种类的贷款产品，贷款申请数量，贷款合同信息，贷款利率指数、贷款违约数据和若干个用户行为数据，所述历史贷款数据还包括贷款特征、信用信息、还款情况、申请数量和申请通
过率；将历史贷款数据构建第一数据集；
[0009]对历史贷款数据进行清洗，去除重复、缺失和标准化转换处理；
[0010]采集历史贷款数据，所述历史贷款数据包括贷款特征、信用信息、还款情况、申请数量和申请通过率，构建第一数据集；
[0011]利用大数据信息处理技术，采集若干个城市当地经济市场数据，所述当地经济市场数据包括地区GDP增长率、失业率、城市和农村地区的经济收入差距数据，当地房价波动之和房地产利率波动值，构建第二数据集；
[0012]利用大数据信息处理技术，对若干个用户采集信用数据，结合相对应用户行为数据进行结合，分析获得个人信用系数GRx；
[0013]第二实时数据采集模块用于在1—6个月周期内，在每个月，对相对应的贷款产品的贷款申请数量和贷款违约数据进行实时采集，计算获取申请波动系数值SQbd、利率波动系数值Lbd和违约波动系数值Wyx；
[0014]所述建立金融预测模型分析模块用于建立金融预测模型，使用第一数据集中的贷款特征和信用信息，以及第二数据集中的当地经济市场数据作为特征，使用还款情况作为目标变量A，计算获得影响特征系数Yxtz；并将影响特征系数Yxtz与第一影响阈值DY进行对比，若低于第一影响阈值DY，则代表当前地区的影响特征系数Yxtz风险较小，并对低于第一影响阈值DY的若干个地区影响特征系数Yxtz进行序列排序；
[0015]所述风险预估模块用于将申请波动系数值SQbd、利率波动系数值Lbd和违约波动系数值Wyx进行拟合，计算综合浮动系数Zh，并将综合浮动系数Zh与第二预设阈值DR进行对比，获得第一评估结果，若低于第二预设阈值DR，将综合浮动系数Zh相对应的贷款产品放置在影响特征系数Yxtz低于第一影响阈值DY的地区，减少贷款违约率；若综合浮动系数Zh高于第二预设阈值DR，则表示综合浮动系数Zh风险较高，需要对贷款产品周期、还款金额和利率进行调整，直至综合浮动系数Zh低于第二预设阈值DR为止；
[0016]将个人信用系数GRx与第三预设阈值DS进行比较，若高于第三预设阈值DS则生成个人评估结果，并通过个人评估结果对用户进行相对应的预警方案。
[0017]优选的，确定数据来源，数据远包括金融机构内部数据库、金融市场数据提供商和API接口和P2P接口；
[0018]设置相对应数据源的采集接口，并通过API调用或数据抓取技术，定期从数据源获取最新的贷款数据，包括贷款产品信息、贷款申请数量、贷款合同信息、贷款利率指数以及贷款违约数据；
[0019]在实际采集过程中，进行去重处理，确保数据不会重复获取；
[0020]在实际采集过程中，对于缺失数据，进行填充和插值处理；
[0021]并对不同类型的贷款数据和单位数据进行数据标准化后，建立NoSQL数据库，存储在NoSQL数据库中。
[0022]优选的，设置每个月的采集数据间隔，选择数据窗口，对于贷款申请数量和贷款违约数据的实时采集，采用一个月的固定时间窗口，在每个月月末，根据设定的时间窗口，计算时间窗口内的贷款申请数量和贷款违约数据；
[0023]所述申请波动系数值SQbd、利率波动系数值Lbd和违约波动系数值Wyx通过以下公式进行计算：
[0024][0025][0026][0027]式中，DySQ表示为当月贷款用户申请数量总值，PJSQ表示为贷款用户平均申请数量值，采集用户过去6个月的申请数量的平均值；A1表示为第一修正自然数；DyL表示为当月平均利率，SYL表示为上个月平均利率，A2表示为第二修正自然数；DyWy表示为当月内违约数量，违约数量统计为未及时按照还款日进行还款的用户，即逾期用户的数量，SyWy表示为上个月内违约数量，A3表示为第三修正自然数。
[0028]优选的，建立金融预测模型，从第一数据集和第二数据集中选择与还款情况相关的特征；使用统计方法和特征工程技术进行提取地区特征；所述地区特征包括地区GDP经济特征、就业及失业特征、房产特征、消费者行为特征，金融信息特征和贷款产品市场认可度特征。
[0029]优选的，对所述地区特征进行计算，获得地区GDP经济特征、就业及失业特征、房产特征、消费者行为特征，信用特征和贷款产品市场认可度特征对目标变量的影响程度，对所述地区特征进行标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.利用大数据信息处理技术的智能金融风险监测平台与预警平台，其特征在于：包括第一数据采集模块、第二实时数据采集模块，建立金融预测模型分析模块和风险预估模块；所述第一数据采集模块用于实时采集历史贷款数据，所述历史贷款数据包括不同种类的贷款产品，贷款申请数量，贷款合同信息，贷款利率指数、贷款违约数据和若干个用户行为数据，所述历史贷款数据还包括贷款特征、信用信息、还款情况、申请数量和申请通过率；将历史贷款数据构建第一数据集；对历史贷款数据进行清洗，去除重复、缺失和标准化转换处理；利用大数据信息处理技术，采集若干个城市当地经济市场数据，所述当地经济市场数据包括地区GDP增长率、失业率、城市和农村地区的经济收入差距数据，当地房价波动之和房地产利率波动值，构建第二数据集；利用大数据信息处理技术，对若干个用户采集信用数据，结合相对应用户行为数据进行结合，分析获得个人信用系数GRx；第二实时数据采集模块用于在1—6个月周期内，在每个月，对相对应的贷款产品的贷款申请数量和贷款违约数据进行实时采集，计算获取申请波动系数值SQbd、利率波动系数值Lbd和违约波动系数值Wyx；所述建立金融预测模型分析模块用于建立金融预测模型，使用第一数据集中的贷款特征和信用信息，以及第二数据集中的当地经济市场数据作为特征，使用还款情况作为目标变量A，计算获得影响特征系数Yxtz；并将影响特征系数Yxtz与第一影响阈值DY进行对比，若低于第一影响阈值DY，则代表当前地区的影响特征系数Yxtz风险较小，并对低于第一影响阈值DY的若干个地区影响特征系数Yxtz进行序列排序；所述风险预估模块用于将申请波动系数值SQbd、利率波动系数值Lbd和违约波动系数值Wyx进行拟合，计算综合浮动系数Zh，并将综合浮动系数Zh与第二预设阈值DR进行对比，获得第一评估结果，若低于第二预设阈值DR，将综合浮动系数Zh相对应的贷款产品放置在影响特征系数Yxtz低于第一影响阈值DY的地区，减少贷款违约率；若综合浮动系数Zh高于第二预设阈值DR，则表示综合浮动系数Zh风险较高，需要对贷款产品周期、还款金额和利率进行调整，直至综合浮动系数Zh低于第二预设阈值DR为止；将个人信用系数GRx与第三预设阈值DS进行比较，若高于第三预设阈值DS则生成个人评估结果，并通过个人评估结果对用户进行相对应的预警方案。2.根据权利要求1所述的利用大数据信息处理技术的智能金融风险监测平台与预警平台，其特征在于：确定数据来源，数据远包括金融机构内部数据库、金融市场数据提供商和API接口和P2P接口；设置相对应数据源的采集接口，并通过API调用或数据抓取技术，定期从数据源获取最新的贷款数据，包括贷款产品信息、贷款申请数量、贷款合同信息、贷款利率指数以及贷款违约数据；在实际采集过程中，进行去重处理，确保数据不会重复获取；在实际采集过程中，对于缺失数据，进行填充和插值处理；并对不同类型的贷款数据和单位数据进行数据标准化后，建立NoSQL数据库，存储在NoSQL数据库中。3.根据权利要求1所述的利用大数据信息处理技术的智能金融风险监测平台与预警平
台，其特征在于：设置每个月的采集数据间隔，选择数据窗口，对于贷款申请数量和贷款违约数据的实时采集，采用一个月的固定时间窗口，在每个月月末，根据设定的时间窗口，计算时间窗口内的贷款申请数量和贷款违约数据；所述申请波动系数值SQbd、利率波动系数值Lbd和违约波动系数值Wyx通过以下公式进行计算：行计算：行计算：式中，DySQ表示为当月贷款用户申请数量总值，PJSQ表示为贷款用户平均申请数量值，采集用户过去6个月的申请数量的平均值；A1表示为第一修正自然数；DyL表示为当月平均利率，SYL表示为上个月平均利率，A2表示为第二修正自然数；DyWy表示为当月内违约数量，违约数量统计为未及时按照还款日进行还款的用户，即逾期用户的数量，SyWy表示为上个月内违约数量，A3表示为第三修正自然数。4.根据权利要求1所述的利用大数据信息处理技术的智能金融风险监测平台与预警平台，其特征在于：建立金融预测模型，从第一数据集和第二数据集中选择与还款情况相关的特征；使用统计方法和特征工程技术进行提取地区特征；所述地区特征包括地区GDP经济特征、就业及失业特征、房产特征、消费者行为特征，金融信息特征和贷款产品市场认可度特征。5.根据权利要求4所述的利用大数据信息处理技术的智能金融风险监测平台与预警平台，其特征在于：对所述地区特征进行计算，获得地区GDP经济特征、就业及失业特征、房产特征、消费者行为特征，信用特征和贷款产品市场认可度特征对目标变...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴艳君，欧阳宇，
申请(专利权)人：吴艳君，
类型：发明
国别省市：