[发明专利]互联网金融企业异常预警排名方法及软件系统

说明书

本发明涉及金融风险监测领域，具体的说是一种互联网金融企业异常预警排名方法及软件系统；包括有以下步骤，首先确定异常类型；确定每个异常类型下的异常指标；根据各异常类型下触发异常预警阈值的指标个数，确定该异常类型下各互联网金融企业的单项异常预警排名根据异常类型的个数对所有企业进行综合排序；采用本发明技术方案的异常预警排名方法，既能、从单个异常类型角度对所有互联网金融企业进行单项排名，也能从综合所有异常类型对所有互联网金融企业进行综合排名，便于使用者根据企业异常预警排名或是自己重点关注的异常类型的排名进行选择与决策。

技术领域

本发明涉及金融风险监测领域，具体的说是一种互联网金融企业异常预警排名方法及软件系统。

背景技术

目前，互联网金融企业在出现跑路、提现困难、停业等问题前可以维持正常运营，但其实任何问题的发生都有一个风险潜伏期，无论是问题发生前夕暴露出的单个异常项还是多个异常项往往都容易被忽视。当前对各个互联网金融企业的共性问题或是独立问题都只是从流动性风险、信用风险、技术风险以及法律风险等宏观层面切入，对互联网金融企业的显著异常项进行挖掘并建立相应异常预警这样的微观切入方式尚未出现。

目前虽然有少部分第三方服务平台建立了自己的网贷企业评分系统，但都是依附于互联网金融企业当期现状，没有特别关注互联网金融企业短期内的异常变动，对互联网金融企业的异常项也没有提起重视。

互联网金融预警工作以其预先发现互联网金融行业中风险评分较高的互联网金融企业并作出不同程度预警提示的功能，引起了互联网金融监管层的高度重视。目前较为有影响力的互联网金融预警平台包括：

互联网金融风险分析技术平台：国家互联网应急中心牵头成立国家互联网金融安全技术专家委员会，通过接入平台的互联网金融企业内部数据和公开数据相结合，建立了事前、事中、事后的追踪风险体系。

打击非法集资监测预警平台：北京市建设的打击非法集资监测预警平台，通过“冒烟指数”作为非法集资犯罪预警的系统性风险综合指数。在利用金融风险分析大数据的基础上，以大数据和云计算为技术支撑，从海量数据中筛选出与企业非法集资风险高度相关的几类指标，主要从合规性指数、收益率偏离指数、投诉举报指数、传播力指数、特征词命中指数共5个维度的多项数据对监控对象计算分析，利用不同的机器学习方法，经过训练后建立起风险预警模型，最终得出的非法集资风险相关度指数，即“冒烟指数”，再根据冒烟指数的得分来进行分级预警。

金融风险防控预警平台：厦门市建设的通过寻找易发生非法集资的互联网金融企业作为重点监测对象，兼用网上舆情、场外配资、私募基金、市民群众等信息贴近一线开展实时监测预警。

根据现有预警平台现状来看，互联网金融风险分析及预警仍处于起步阶段，难以具体反映企业短期内经营异常，在这样的监管环境下，既不能及时发现某个具体企业的异常项及其异常程度，也不能及时发现有异常现象的企业。因此，投资者也无法获取任何相关的异常信号，给投资者带来了很大的风险隐患。

发明内容

本发明的目的在于提供一种互联网金融企业异常预警软件系统及异常预警排名方法软件系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种互联网金融企业异常预警排名方法，包括以下步骤：

S1、首先确定大的异常类型，即互联网金融企业异常预警软件系统的主框架；

S2、其次选定每个异常类型下的异常指标，即互联网金融企业异常预警软件系统的框架填充；

S3、然后根据各异常类型下触发异常预警阈值的指标个数确定该异常类型下各互联网金融企业的单项异常预警排名，触发异常预警阈值指标个数越多，互联网金融企业的异常预警值越高；同时也可以说明各互联网金融企业该单项异常类型的异常程度，触发异常预警阈值指标个数越多，互联网金融企业的该项异常类型异常程度越高。