[发明专利]一种贷后风险分析模型、方法和模型构建方法

权利要求书

1.一种融资担保及租赁车辆贷后风险分析模型，该模型包括数据输入端口、风险评估模型和数据输出端口，其特征在于，所述风险评估模型为：

或者为：

其中，S为风险评估值，w1-wn分别为各分析维度的权重，x1-xn分别为各分析维度的值。

2.如权利要求1所述的风险分析模型，其特征在于，所述w1-wn之和为10。

3.一种融资担保及租赁车辆贷后风险分析方法，其特征在于，包括以下流程：

A.接收车载设备上传的数据包；

B.分别对所接收的数据包中，GNSS设备的离线数据和不定位数据进行分析；

C.将对GNSS设备的离线数据分析结果和对GNSS设备的不定位数据分析结果分别带入如权利要求1或2所述的风险分析模型中，作为离线维度和不定位维度的值；

D.分别为风险分析模型中，离线维度和不定位维度配置权重值；

E.输出风险分析模型的风险评估值。

4.如权利要求3所述的风险分析方法，其特征在于，所述对GNSS设备的不定位数据的分析为：统计并计算预定时间内，不定位总时长所占的比例。

5.如权利要求3或4所述的风险分析方法，其特征在于，所述离线维度包括离线总时长子维度和连续离线总时长子维度。

6.如权利要求5所述的风险分析方法，其特征在于，所述离线总时长子维度的值的计算方法为：统计并计算所述预定时间内，离线总时长所占的比例；所述连续离线总时长子维度的值的计算方法为：统计并计算所述预定时间内，连续离线且未再上线的总时长所占的比例。

7.如权利要求6所述的风险分析方法，其特征在于，所述离线总时长子维度和所述连续离线总时长子维度的权重之和，与为所述离线维度配置的权重相等。

8.如权利要求7所述的风险分析方法，其特征在于，所述离线总时长子维度的权重和所述连续离线总时长子维度的权重相等。

9.如权利要求1或2所述的一种融资担保及租赁车辆贷后风险分析模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

a.取风险评估模型为：其中S为风险评估值，x为待输入值；

b.对风险评估值S进行作差，得到：

c.保持待输入值不便，将风险评估值S扩大一倍，得到：

d.配置各分析维度的权重w1-wn，即得到风险评估模型：其中，x1-xn分别为待输入的各分析维度的值；或者，以非百分数输出的形式：