[发明专利]智能风险控制模型

说明书

技术领域

本发明涉及风险评级技术领域，具体涉及一种智能风险控制模型。

背景技术

银行风险管理的最终对象是客户，因此准确地识别客户的风险状况并通过一定的指标进行量化是银行风险管理的重要基础内容。

公开号为CN107169857A的中国专利文献公开了一种反洗钱系统的客户风险评级方法，该方法包括接收客户信息；筛出客户信息触发的风险指标；计算被触发的风险指标的风险总分值；生成客户的风险等级。本申请提供的客户风险评级方法，根据客户信息对客户进行风险等级评定，一方面通过风险等级评定能够帮助银行了解客户的风险情况，另一方面在处理客户交易时，客户的风险等级也能起到提醒银行注意的作用，有效的控制了风险。包含该方法的系统可独立部署，自成一套客户风险管理系统，也可内嵌入反洗钱系统，作为相对独立的功能模块使用。

公开号为CN1641660A的中国专利文献公开了一种以即时反馈和交互方式进行信用风险评级和风险预警的方法和系统，该系统包括：数据清洗器、系统业务功能处理主机，应用服务器及用户终端，用于完成原始数据的清洗，提高数据质量、接收数据进行初步计算、对初始计算结果进行修正和确认等信息的反馈等工作，最终实现全面、快速、准确、灵活地进行信用风险评级和风险预警，多渠道接收和反馈评级预警信息及评级结果的动态更新等功能。该系统在有效整合大量银行内外部信息的基础上可以在短时间内完成对大型银行所有客户及债项的风险评级，工作效率比现有的评级系统提高了近40倍，且通过及时反馈和人机交互的方式实现了风险评级结果的动态更新。

现有风险评级方法一般仅针对客户一定的风险指标进行评级，无法根据一般条件进行风险评级，从而难以发现潜在的风险。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能风险控制模型，本发明模型能够有效根据客户的条件对客户的信用风险进行评级，针对不同等级的客户采取不同的措施，降低财务风险。

为实现上述目的，本发明提本发明提供一种智能风险控制模型，该模型包括：

初始分数赋予模块，用于赋予信用风险分数的初始分数，该初始分数为0；

性别积分模块，用于从客户的身份证号码中提取客户的性别，若为男性则扣除信用风险分数3分，若为女性则加上信用风险分数51分；

年龄积分模块，用于从客户的身份证号码中提取客户的年龄，若不大于36岁，则减去信用风险分数5分，若大于36岁不大于47岁，则加上信用风险分数18分，若不小于48岁则加上信用风险分数48分；

学历积分模块，用于根据客户的学历进行累加分数，若客户学历缺失或高中以下，则减去信用风险分数15分，若客户学历为专科，则加上信用风险分数7分，若客户学历为本科，则加上信用风险分数36分，若客户学历为硕士及以上，则加上信用风险分数118分；

婚姻状况积分模块，用于根据客户婚姻状况进行累加分数，若客户婚姻状况缺失或离异，则减去信用风险分数2分，若客户婚姻状况为已婚，则加上信用风险分数5分，若客户婚姻状况为未婚或丧偶，则加上信用风险分数20分；

房产积分模块，用于根据客户房产状况进行累加分数，若客户无房或有房无贷款，则减去信用风险分数1分，若客户有房有贷款则加上信用风险分数33分；

通讯地址积分模块，用于根据客户通讯地址所在地进行累加分数，若客户为西南或华中地区，则不加分也不减分，若客户为东北、华东或西北地区，则加上信用风险分数5分，若客户通讯地址所在地缺失或为华南或华北，则加上通讯地址所在地24分；

信用卡最长期限积分模块，用于根据客户申请信用卡最长期限进行累加分数，若最长期限为大于12月不大于24月，则加上信用风险分数3 分，若最长期限为不大于12月或大于24月，则加上信用风险分数15 分；

信用卡最高额度积分模块，用于根据信用卡最高额度进行累加分数，若最高额度缺失，则减去信用风险分数10分，若最高额度不大于 5000元，则减去信用风险分数22分，若最高额度大于5000元不大于 10000元，则减去信用风险分数8分，若最高额度大于10000元不大于 10000元，则加上信用风险分数16分，若最高额度大于15000元不大于 30000元，则加上信用风险分数19分，若最高额度大于30000元，则加上信用风险分数50分；

年收入积分模块，用于根据客户年收入进行累加分数，若年收入不大于100万，则减去信用风险分数8分，若年收入大于100万，则加上信用风险分数88分；

信用分级模块，用于对信用风险分数进行累加，并按照如下方式进行信用分级：