[发明专利]一种网络行为数据的监控方法和系统

说明书

技术领域

本申请涉及计算机网络技术领域，特别是涉及一种网络行为数据的监控方法和系统。

背景技术

信贷业务是银行的主要业务种类，是银行获得利润的支柱业务之一，也是各商业银行市场竞争的焦点之一。但是，信贷业务也是风险业务。所以，对信贷风险进行及时、准确的监控，以提高资产质量，降低不良资产占比，是商业银行提高自身生存能力和竞争能力的重要环节。

目前，现有技术一种典型的针对企业信贷风险的监控方法是，通过银行用户经理走访的方式进行企业经营数据和风险相关的信息数据收集，并在收集完成后录入数据库系统，最后，通过分析应收突然变大、回款变慢、存贷突然升高等财报异常指标，进行风险度量，如果存在风险，则发起相应的补救措施。

上述针对企业信贷风险的监控方法具有如下缺点：

1、整个流程都需要人工干预，无疑增加了人工成本；

2、用户经理按月定期走访的方式，使得信息数据的收集、录入和分析均是静态的，这样，在分析时，企业信贷风险往往已经发生或者暴露，所以具有不及时和滞后的缺点；

3、由于信息数据的收集、录入和分析均由人工完成，尤其地，所述风险度量为信息数据的定性分析，其主要凭分析者的直觉、经验来完成，所以具有主观和不准确的缺点。

目前，现有技术一种典型的针对个人信用卡信贷风险的监控方法是，通过信用卡合作商户的POS(销售终端，point of sale)机，把交易的金额、时间、商户名称传回给发卡行数据中心，由发卡行数据中心对交易数据(包括消费金额、频率等)等进行对比分析以后，判断风险及采取相应的措施。

上述针对个人信用卡信贷风险的监控方法针对已经发生的交易数据进行对比分析，虽然能够依据所述交易数据分析得到个人用户每月的消费金额总数及还款是否及时等与风险相关的信息；但是，所述交易数据并无规律可循，单凭所述交易数据是无法分析到个人用户的消费习惯、消费偏好等其它行为特征的层面的，这样，如果一个人用户具有奢侈消费的习惯，但该用户的工资远远不及每月的消费金额总数，即使该个人用户不存在逾期还款的不良记录，其信用卡信贷还是具有很大的风险的。上述监控方法也是更偏重贷后的监控，因而无法监控到这种情形下的风险，也即，上述针对个人信用卡信贷风险的监控方法也具有监控不及时和不准确的缺点。

总之，需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：如何能够提高信贷风险监控的及时性和准确性。

发明内容

本申请所要解决的技术问题是提供一种网络行为数据的监控方法和系统，能够提高信贷风险监控的及时性和准确性。

为了解决上述问题，本申请公开了一种网络行为数据的监控方法，包括：

定期或定时从在线应用程序获取用户的网络行为数据，并将所述网络行为数据作为历史网络行为数据进行集群存储；

依据所述用户的历史网络行为数据，确定相应的风险模型；

依据所述风险模型的定义，调用集群存储的历史网络行为数据进行历史风险识别，并将相应的历史风险识别结果作为所述风险模型的参数进行保存；

实时获取用户的在线网络行为数据；

依据所述风险模型对所述在线网络行为数据进行在线风险识别，得到在线风险识别结果；

依据所述在线风险识别结果，对所述用户关联的信贷对象进行处理。

优选的，所述依据风险模型对所述在线网络行为数据进行在线风险识别的步骤，包括：

获取所述风险模型针对所述用户的历史网络行为数据的历史风险识别结果；

以所述历史风险识别结果作为所述风险模型的参数，将所述在线网络行为数据输入至所述风险模型，得到相应的在线风险识别结果，并进行保存。

优选的，所述定期或定时从在线应用程序获取用户的网络行为数据的步骤，包括：

定期或定时通过调用接口建立到在线应用程序的连接，由在线应用程序基于接口调用的方式，将相应用户的网络行为数据推送至所述调用接口；

在所述调用接口处监听来自在线应用程序的用户的网络行为数据。

优选的，所述接口调用为针对所述调用接口的异步调用。

优选的，所述实时获取用户的在线网络行为数据的步骤，包括：

从在线应用程序实时抓取用户的在线网络行为数据。

优选的，所述在线网络行为数据隶属于两个或者两个以上的用户；

所述依据风险模型对所述在线网络行为数据进行在线风险识别，得到在线风险识别结果的步骤，包括：