本申請提供了一種金融風險在線監控方法和裝置，其中，該方法包括：獲取授信企業的物聯網設備數據和金融數據；對所述物聯網設備數據和所述金融數據進行預處理，得到待分析的金融風險數據；基于預先構建的金融風險模型庫對所述金融風險數據進行風險分析，得到所述授信企業的風險分析結果。通過該方法可以實時監控物聯網設備的運行狀態；對物聯網設備數據以及金融數據進行預處理后，基于金融風險模型庫對金融風險數據分析得到的風險分析結果更加客觀，金融機構可以實時獲取授信企業的金融相關信息，并根據授信企業的金融相關信息進行風險控制，為調整策略提供了緩沖時間。

技術領域

本申請涉及金融風險技術領域，具體而言，涉及一種金融風險在線監控方法和裝置。

背景技術

隨著信息化技術的不斷發展，依托于機械設備動產經營的企業越來越多，這些企業依靠設備資產進行信貸活動，銀行等金融機構要確保風險可控的情況下才會為這些企業提供金融服務。

目前銀行等金融機構在對依托于機械設備動產經營的企業提供金融產品服務前，采用線下人工現場調查的方式對企業的設備經營情況進行了解，從而進行風險評估。

然而線下人工現場調查的方式只能對當前的設備經營情況進行審核，調查到的設備運營情況很難做到實時客觀地把握，在提供金融服務后不能實時對設備經營情況進行了解，導致對企業未來的償債能力等的評估結果并不準確，進而對金融風險的預測也不準確。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例的目的在于提供一種金融風險在線監控及裝置，能夠實時并客觀的監控授信企業的設備經營狀況以及金融相關數據，從而實現及時有效的金融風險控制。

第一方面，本申請實施例提供了一種金融風險在線監控方法，包括：

獲取授信企業的物聯網設備數據和金融數據；

對所述物聯網設備數據和所述金融數據進行存儲和預處理，得到待分析的金融風險數據；

基于預先構建的金融風險模型庫對所述金融風險數據進行風險分析，得到所述授信企業的風險分析結果。

結合第一方面，本申請實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中，所述獲取授信企業的物聯網設備數據和金融數據，包括：

接收所述物聯網設備的傳感器數據；其中，所述傳感器數據包括設備運行工況數據和GPS數據；以及

獲取對所述授信企業的查詢權限，根據所述查詢權限對所述授信企業的企業內部系統進行查詢，獲取所述企業內部系統中存儲的授信金融數據；以及

獲取互聯網公開的所述授信企業的金融相關數據。

結合第一方面，本申請實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，其中，所述對所述物聯網設備數據和所述金融數據進行存儲和預處理，得到待分析的金融風險數據包括：

分別檢測所述物聯網設備數據和所述金融數據中的不確定數據，對所述不確定數據進行數據清洗；其中，所述不確定數據包括缺失數據、錯誤數據以及重復數據；

將清洗后的所述物聯網設備數據和所述金融數據進行數據融合，得到中間金融風險數據；檢測所述中間金融風險數據中的不確定數據，對所述中間金融風險數據中的所述不確定數據進行數據清洗，得到待分析的金融風險數據。

結合第一方面或第一方面的第一～二種可能的實施方式中的任一種實施方式，本申請實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，其中，對所述物聯網設備數據和所述金融數據進行存儲和預處理之后，所述方法還包括：

基于預先構建的設備診斷模型，根據預處理后的物聯網設備數據對所述物聯網設備的健康狀況進行診斷，生成所述物聯網設備的健康診斷結果；以及