[发明专利]一种P2P网络借贷平台运营风险评估的系统

权利要求书

1.一种P2P网络借贷平台运营风险评估的系统，其特征在于，包括以下步骤：

1)第一次数据采集：获取多个P2P网络借贷平台的运营数据；

2)备选特征表建立：对第一次数据采集获得的运营数据进行筛选和提取，提取出特征和与特征相对应的数据，与特征相对应的数据定义为特征数据，依据特征数据的模式特征将特征分类建立备选特征表；

3)将备选特征表内的特征分为两个特性：数据数值特性和数据存在特性，数据数值特性为特征存在特征数据这一特性，数据存在特性为特征是否存在这一特性；

4)相关程度分析和特征选取：对特征的数据数值特性采用皮尔森相关系数、斯皮尔曼相关系数、肯德尔相关系数和p值进行相关性分析，通过上述四种分析方法，每个特征均获得4个分析值，选取相关性分析绝对值0.4以上，同时P值0.005以下的特征；对特征的数据存在特性采用弱关系指标进行相关性分析，特征A的弱关系指标＝(所有正常平台的特征A存在数据的比例+所有逃跑平台的特征A缺失数据的比例)/2，选取弱关系指标最大的几个特征；选取同时满足特征的数据数值特性相关性分析的选取条件和特征的数据存在特性相关性分析的选取条件的特征，将其定义为主要特征；

5)风险评估模型构建：建立一个用于计算出平台的运营风险值的风险评估模型；

6)模型训练：取第一次数据采集中第一预设量的正常平台和第一预设量的逃跑平台的数据，提取出这些平台的主要特征与主要特征数据对风险评估模型进行训练；

7)确定风险评估模型：通过模型训练后，取第一次数据采集中第二预设量的正常平台和第二预设量的逃跑平台的数据，提取出这些平台的主要特征与主要特征数据对风险评估模型进行测试，测试用的平台数据与训练用的平台数据不能重叠，通过测试结果对风险评估模型进行调整，重复测试与调整，直到测试结果能够准确反应平台的运营风险值；

8)二次数据采集：获取需要评估的P2P网络借贷平台的运营数据；

9)数据预处理：在二次数据采集获取的运营数据中提取出主要特征与主要特征数据；

10)风险输出：将数据预处理后的主要特征与主要特征数据放入到训练好后的风险评估模型中，获取风险值，将风险值输入到判断器中，从而输出风险程度。

2.根据权利要求1所述P2P网络借贷平台运营风险评估的系统，其特征在于，在第一次数据采集与第二次数据采集过程中，通过网络爬取或者P2P网络借贷平台提供方式获取P2P网络借贷平台的运营数据。

3.根据权利要求1所述P2P网络借贷平台运营风险评估的系统，其特征在于，在步骤4)中，数据存在特性的记录方式为一个平台如果存在特征A，则平台在特征A的元素值设为1，否则，平台在特征A的元素值设为0。

4.根据权利要求1所述P2P网络借贷平台运营风险评估的系统，其特征在于，在步骤5)中可采用逻辑回归模型、神经网络模型、朴素贝叶斯模型、随机森林模型、梯度提升树模型中的一种模型建立风险评估模型。

5.根据权利要求1所述P2P网络借贷平台运营风险评估的系统，其特征在于，所述模式特征包括数值型、文字型和判断型三种。

6.根据权利要求1所述P2P网络借贷平台运营风险评估的系统，其特征在于，第一预设量为100～150家，第二预设量为75～100家。

7.根据权利要求1所述P2P网络借贷平台运营风险评估的系统，其特征在于，第二预设量至少为第一预设量的一半。