一种基于数据血缘的风控指标管理方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于数据血缘的风控指标管理方法及系统，属于数据管理技术领域，具体包括：基于预设规则和用户的授信申请信息进行用户的风控指标的提取，并基于风控指标的数据血缘进行关联风控指标的确定，通过关联风控指标的关联数据源以及与风控预测结果的关联关系对风控指标进行降维处理得到降维风控指标，基于不同的降维风控指标的数据源的可信度进行不同的降维风控指标的可信度的确定，通过降维风控指标的可信度对降维风控指标进行重构处理得到重构风控指标，并结合综合可信度进行所述用户的授信风险的确定，提升了授信风险的处理效率和准确性

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据血缘的风控指标管理方法及系统


[0001]本专利技术属于数据管理
，尤其一种基于数据血缘的风控指标管理方法及系统
。

技术介绍

[0002]为了实现对用户的授信申请的处理，现有技术方案中通过对用户的授信申请信息或者其它类型的基本信息的解析形成特定的风控指标，并根据风控指标的分析，通过搭建数学模型等方式实现对用户的授信申请的风险控制
。
[0003]但是在现有技术方案中却忽视了不同的风控指标的数据血缘，一方面有可能会导致风控指标的可信度会受到一定程度的影响，另外一方面也会导致风控指标的维度过高从而导致授信申请的处理效率受到一定程度的影响
。
[0004]针对上述技术问题，本专利技术提供了一种基于数据血缘的风控指标管理方法及系统
。

技术实现思路

[0005]为实现本专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于数据血缘的风控指标管理方法
。
[0006]一种基于数据血缘的风控指标管理方法，其特征在于，具体包括：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于数据血缘的风控指标管理方法，其特征在于，具体包括：基于预设规则和用户的授信申请信息进行所述用户的风控指标的提取，并基于所述风控指标的数据血缘进行关联风控指标的确定，通过关联风控指标的关联数据源以及与风控预测结果的关联关系对所述风控指标进行降维处理得到降维风控指标；对所述降维风控指标进行数据血缘分析得到所述降维风控指标的数据源，并通过所述数据源的类型
、
更新时间以及与其它数据源的数据一致性评估结果进行所述数据源的可信度的评估；根据所述用户的降维风控指标的数据源的数量以及不同的数据源的可信度进行所述用户的综合可信度的确定，并基于所述综合可信度确定是否能够进行所述用户的授信申请处理，若是，则进入下一步骤，若否，则输出可信度不足；基于不同的降维风控指标的数据源的可信度进行不同的降维风控指标的可信度的确定，并通过所述降维风控指标的可信度对所述降维风控指标进行重构处理得到重构风控指标，并结合所述综合可信度进行所述用户的授信风险的确定
。2.
如权利要求1所述的风控指标管理方法，其特征在于，所述用户的风控指标通过所述用户的基本身份信息
、
历史信贷数据以及还款数据
、
工作信息
、
社保信息中的其中一项或者多项进行确定
。3.
如权利要求1所述的风控指标管理方法，其特征在于，所述关联风控指标为存在数据血缘的风控指标，具体的根据所述风控指标的处理过程进行确定
。4.
如权利要求1所述的风控指标管理方法，其特征在于，所述降维风控指标确定的方法为：通过灰色关联分析法确定关联风控指标与风控预测结果的灰度关联因子，并基于所述灰度关联因子将所述关联风控指标划分为强关联指标和一般关联指标，并将所述强关联指标作为降维关联指标；基于所述一般关联指标的关联数据源进行所述一般关联指标的关联数据源的数量的确定，并判断所述一般关联指标的关联数据源的数量是否大于预设数量，若是，则确定所述一般关联指标不属于降维关联指标，若否，则进入下一步骤；基于所述一般关联指标的关联数据源的数量以及类型进行所述一般关联指标的提取难度的确定，并基于所述提取难度确定所述一般关联指标是否不属于降维关联指标，若是，则确定所述一般关联指标不属于降维关联指标，若否，则进入下一步骤；获取与所述一般关联指标存在血缘关系的风控指标的数量，并结合所述一般关联指标的提取难度以及灰度关联因子进行所述一般关联指标的综合评估因子的确定，通过所述综合评估因子确定所述一般关联指标是否属于降维关联指标
。5.
如权利要求4所述的风控指标管理方法，其特征在于，基于所述灰度关联因子将所述关联风控指标划分为强关联指标和一般关联指标，具体包括：当所述关联风控指标的灰度关联因子大于预设值时，则确定所述关联风控指标为强关联指标，若否，则确定所述关联风控指标为一般关联指标
。6.
如权利要求1所述的风控指标管理方法，其特征在于，所述数据源的可信度的评估的方法为：通过所述数据源的类型将所述数据源划分为可信数据源和一般数据源，并判断所述数
据源是否为可信数据源，若是，则通过所述可信数据源的更新时间进行所述可信数据源的可信度的评估，若否，则进入下一步骤；通过所述一般数据源的信息项与可信数据源的信息项的匹配结果进行所述一般数据源的不匹配信息项的确定，并通过所述不匹配信息项的数量以及比例确定所述一般数据源是否可信，若是，则进入下一步骤，若否，则通过所述一般数据源的通过所述不匹配信息项的数量以及比例进行所述一般数据源的可信度的评估；通过所述一般数据源的不匹配信息项的数量以及所述不匹配信息项所对应的可信数据源的可信度确定所述一般数据源是否可信，若是，...

【专利技术属性】
技术研发人员：石杰，邢祎哲，周波，王永生，
申请(专利权)人：杭银消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：