[发明专利]基于用户信用动态评分的互联网金融放贷风险评估系统在审

专利信息
申请号: 201810477891.8 申请日: 2018-05-18
公开(公告)号: CN108648072A 公开(公告)日: 2018-10-12
发明(设计)人: 汤声洪 申请(专利权)人: 深圳灰猫科技有限公司
主分类号: G06Q40/02 分类号: G06Q40/02
代理公司: 北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 11616 代理人: 曾龙
地址: 518000 广东省深圳市南*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 生成模块 源数据 风险评估系统 数据分析模块 信用 报表模块 个人信用 评分结果 评分模块 数据动态 用户信用 数据流 变化趋势 实时保存 实时更新 实时信息 实时训练 有效模型 自动生成 互联网 动态的 多元化 趋势图 时间点 加载 预览 打印 金融 分析
【说明书】:

发明基于用户信用动态评分的互联网金融放贷风险评估系统,包括数据动态生成模块、数据分析模块、模型自生成模块、信用动态评分模块和信用报表模块;所述数据动态生成模块用于将实时更新源数据;所述数据分析模块用于源数据的加载、源数据的处理、特征的提取和选择;所述模型自生成模块用于分析后的数据流的实时训练,生成有效模型;所述信用动态评分模块用于实现动态的个人信用评分功能,实时展现个人评分;所述信用报表模块用于实现自动生成动态评分趋势图,实时保存评分结果,打印及预览评分结果。本发明能够实现个人信用评分的多元化,债权人能够根据借款人各个时间点的评分、动态评分变化趋势等全面的实时信息做出贷款抉择,减少贷款损失。

技术领域

本发明涉及金融技术领域,具体涉及一种基于用户信用动态评分的互联网金融放贷风险评估系统。

背景技术

随着金融市场的日益开放,缺乏有效的风险管理机制已经成为许多商业银行面临的最大风险,所以金融风控下的个人信用评分对当代社会有着很重要的影响。

现在的信用评分系统主要是针对特定的数据源对其借贷人贷款信用进行评分,都是静态化的评分,针对新注入的数据源,现有的信用评分系统必须得重新建立模型进行计算,于是形成了信用评分预测结果单一化、不系统的局限性。

现在已有的信用评分系统存在着以下不足:现有的信用评分系统缺乏系统自动更新评分的功能,大多也是趋于静态的数据源对其个人借贷人进行信用评分,这就导致了商户所得信息不全面,会有所得信用评分单一、不准确的情况出现,于是在利用信用评分系统对其借款人进行贷款决策时容易出现判断错误,增大贷款风险。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术的不足,提供一种基于用户信用动态评分的互联网金融放贷风险评估系统。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的:

一种基于用户信用动态评分的互联网金融放贷风险评估系统,包括数据动态生成模块、数据分析模块、模型自生成模块、信用动态评分模块和信用报表模块;

所述数据动态生成模块用于将实时更新源数据,并将源数据传入数据分析模块;

所述数据分析模块用于源数据的加载、源数据的处理、特征的提取和选择;

所述模型自生成模块用于分析后的数据流的实时训练,生成有效模型,并达到模型自动完善的功能;

所述信用动态评分模块用于实现动态的个人信用评分功能,实时展现个人评分,商户可进行静态时间段的评分查询;

所述信用报表模块用于实现自动生成动态评分趋势图,实时保存评分结果,打印及预览评分结果。

进一步,所述数据动态生成模块包括数据库,所述数据库连接商户的源数据,商户的源数据更新后,实时传送给数据动态生成模块,并存储在所述数据库中。

进一步,源数据传送给数据动态生成模块后,数据动态生成模块实时将更新的源数据传送给数据分析模块;数据分析模块实时进行源数据加载,并同时进行数据分析,及时提取源数据中可用样本,定义有效变量,提取针对性特征,将针对性特征转换为有效数据流导入模型自生成模块。

进一步,模型自生成模块接收到数据分析模块的实时有效信息后,随即进行数据训练,最终利用导入的数据流生成一个具有实时训练、不断自动完善学习功能的有效模型;通过所述模型预测用户接下来一段时间的数据,并生成模型预测结果数据。

进一步,将模型预测结果数据导入信用动态评分模块,对每个数据样本进行实时评分,记录个人信用评分并更新个人评分;通过界面可以向商户实时展现各个数据样本的信用评分以及评分的变化趋势,商户亦可对个人信用评分进行静态查询,提取个人信用评分信息。

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