本发明专利技术公开了一种基于大数据的金融风险监控方法及系统，属于金融风险监控技术领域。方法包括获取目标企业的原始数据，其包括目标企业当年利润数据、前三年利润数据、所属行业的当年规模信息、所属行业的上一年规模信息以及当年利息支出；根据原始数据计算得到盈利稳定性、行业增长率以及利息保障倍数；根据所述盈利稳定性、行业增长率以及利息保障倍数生成预警信号，预警信号包括预警信号一、预警信号二或金融风险预警信号；根据预警信号一、预警信号二或金融风险预警信号，发出对应的风险预警信息。本发明专利技术综合评价企业的债务偿还能力，避免仅靠人工进行贷款后的风险评价,能够及时发现并处置风险，降低产生金融风险的可能性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于金融风险监控，具体涉及一种基于大数据的金融风险监控方法及系统。
技术介绍
1、在现有的金融信贷业务中，银行或者金融机构通过尽职调查的方式，审查企业的现金流、固定资产（可抵押物）、担保信息、商业模式、行业前景等不同维度的信息，评估其还款能力。
2、但针对中小企业，银行或者金融机构很难实时获取到真实的企业经营数据、财务数据。而恰巧中小企业的经营、财务状况是不断变化的。例如，可能在审批授信时企业的经营财务状况良好，但由于客户投资失误或上下游的影响（负面影响表现在原材料涨价和产品降价或需求减少等)），导致企业的经营财务状况发生较大不利变化。而现有的金融风险监控方法仅仅靠人工定期或者不定期地进行贷款后的风险评价，无法及时发现并处置风险，从而产生一定的金融风险。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于大数据的金融风险监控方法及系统，避免仅靠人工定期或者不定期地进行贷款后的风险评价,能够及时发现并处置风险，降低产生金融风险的可能性。
>2、本专利技术提供本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的金融风险监控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的金融风险监控方法，其特征在于，所述根据目标企业当年利润数据、前三年利润数据、所属行业的当年规模信息、所属行业的上一年规模信息以及当年利息支出，计算得到盈利稳定性、行业增长率以及利息保障倍数，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的金融风险监控方法，其特征在于，所述根据目标企业当年利润数据、前三年利润数据、所属行业的当年规模信息、所属行业的上一年规模信息以及当年利息支出，计算得到盈利稳定性、行业增长率以及利息保障倍数，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于大...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的金融风险监控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的金融风险监控方法，其特征在于，所述根据目标企业当年利润数据、前三年利润数据、所属行业的当年规模信息、所属行业的上一年规模信息以及当年利息支出，计算得到盈利稳定性、行业增长率以及利息保障倍数，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的金融风险监控方法，其特征在于，所述根据目标企业当年利润数据、前三年利润数据、所属行业的当年规模信息、所属行业的上一年规模信息以及当年利息支出，计算得到盈利稳定性、行业增长率以及利息保障倍数，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的金融风险监控方法，其特征在于，所述根据目标企业当年利润数据、前三年利润数据、所属行业的当年规模信息、所属行业的上一年规模信息以及当年利息支出，计算得到盈利稳定性、行业增长率以及利息保障倍数，还包括：
5.根据权利要求1所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：马誉洋，赵仲匡，王文宇，刘远巍，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：
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