[發明專利]基于大數據的風控方法、裝置、計算機設備及存儲介質有效
| 申請號: | 201811523778.5 | 申請日: | 2018-12-13 |
| 公開(公告)號: | CN109840676B | 公開(公告)日: | 2023-09-15 |
| 發明(設計)人: | 劉軍 | 申請(專利權)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/0635 | 分類號: | G06Q10/0635;G06Q40/03;G06F16/2458 |
| 代理公司: | 北京市京大律師事務所 11321 | 代理人: | 高茹 |
| 地址: | 518033 廣東省深圳市福田區福*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 數據 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
1.一種基于大數據的風控方法,其特征在于,所述基于大數據的風控方法,包括:
獲取各平臺的用戶數據;
根據所述用戶數據生成數據報告;
計算所述數據報告中的評分,并根據所述評分判斷所述數據報告風險高低;
根據所述數據報告,從現有風控模型平臺中匹配對應的風控模型,根據所述風控模型,計算所述數據報告的風險值;
根據所述數據報告、所述評分和所述風險值生成風控報告,并將所述風控報告展示給工作人員;
所述根據所述數據報告,從現有風控模型平臺中匹配對應的風控模型,包括:
獲取所述數據報告中的所述用戶數據所屬類別的關鍵詞;
根據所述關鍵詞從現有風控模型平臺中匹配對應的風控模型;
根據所述風控模型,計算所述數據報告中各項數據的風險值;
所述根據所述風控模型,計算所述數據報告中各項數據的風險值,包括:
獲取所述數據報告中的各項數據的違約次數,計算得到各項數據的違約率,所述違約率的計算公式如公式(2)所示,
(2),
公式(2)中Pi表示數據i的違約率,Ni表示數據i的違約次數,Ti表示數據i在數據報告中包含的總次數;
根據所述違約率計算得到所述數據報告中各項數據的風險值,計算公式如公式(3)所示,
(3),
公式(3)中,ni表示數據i的風險值,Pi表示數據i的違約率,A、B為常數,A表示補償常數,B表示刻度。
2.如權利要求1所述的一種基于大數據的風控方法,其特征在于,所述獲取各平臺的用戶數據,包括:
根據網絡爬蟲從現有各平臺爬取用戶數據,所述用戶數據包括個人數據和企業數據;
根據所述用戶數據的數據源及類別進行分類整理,并將所述用戶數據存儲于數據庫中,所述數據源指獲取所述用戶數據的來源。
3.如權利要求1所述的一種基于大數據的風控方法,其特征在于,所述根據所述用戶數據生成數據報告,包括:
根據所述用戶數據的數據源的數量,將所述用戶數據分為單數據源數據和多數據源數據;
對于所述單數據源數據,根據所述用戶數據生成對應的所述數據報告,所述數據報告中包含從所述數據源獲取到的各項數據,以及所述各項數據中包含的違約次數和正常次數;
對于所述多數據源數據,將來自多個所述數據源中相同的數據項目中所包含的所述違約次數和所述正常次數進行合并,不同的數據項目則進行羅列的方式,生成對應的所述數據報告。
4.如權利要求1所述的一種基于大數據的風控方法,其特征在于,所述計算所述數據報告中的評分,并根據所述評分判斷所述數據報告風險高低,包括:
獲取所述數據報告中各項數據的違約次數和正常次數,根據所述違約次數和所述正常次數計算所述各項數據的評分,計算公式如公式(1)所示,
(1),
公式(1)中Si表示數據i的評分,Mi表示數據i包含的正常次數,Ni表示數據i包含的違約次數,Ti表示數據i包含的總次數,即正常次數與違約次數之和;
將所述評分與閾值進行比較,根據比較結果判斷所述評分對應的所述用戶數據的風險高低,當所述評分高于所述閾值時,判斷為低風險,當所述評分低于所述閾值時,判斷為高風險。
5.如權利要求1所述的一種基于大數據的風控方法,其特征在于,所述根據所述數據報告、所述評分和所述風險值生成風控報告,包括:
獲取所述數據報告中各項數據的所述評分和所述風險值;
將所述數據報告中的各項數據與相應的所述評分與所述風險值進行一一對應整理后生成對應的風控報告;
將所述風控報告通過模板引擎向后續工作人員進行展示。
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