[发明专利]一种基于大数据技术的金融风险评估方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于大数据技术的金融风险评估方法及系统，该方法包括以下步骤：S1：采集并录入评估对象的个人信息，其中个人信息包括金融信息和行为信息；S2：系统对个人信息进行审核鉴定；S3：系统接入大数据渠道，根据评估对象的个人信息进行大数据采集，其中采集的大数据包括结构化数据和非结构化数据；S4：系统对采集的数据进行交换、清洗、对比、分析、计算和处理，根据系统模型的判定输出多维度评估结果；S5：各级风险评估专员根据多维度评估结果，依次审核评估对象的各项风险控制评级和能力；S6：出具的风险评估报告。本发明具有高效、快速，能够大幅度的提升金融风险评估结构的准确性的优点。

技术领域

本发明涉及金融风险评估领域，具体涉及一种基于大数据技术的金融风险评估方法及系统。

背景技术

金融的本质是风险管理，其中信贷业务是风险等级较高的金融，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要金融风控识别，并评估用户信用等级。

在现有情况体系下，在信贷业务中，面对借贷对象，金融机构一般是要求借款主体提供银行征信报告或企业财报等资料，这种方式存在效率较低和覆盖度不足等问题，容易存在造假，导致风险评估受阻，现有模式中仅仅针对传统的金融数据，而漏掉了更能体现借贷对象风险的行为数据，例如关系链、出行记录、诉讼记录等，综合行为数据和金融数据便可有效的降低风险。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种将传统金融信息和易于采集的行为信息结合，进行多维度分析，降低风险等级的基于大数据技术的金融风险评估方法及系统。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

一种基于大数据技术的金融风险评估方法，用于在信贷业务中对借贷对象资信调查的风险控制，该方法包括以下步骤：

S1：采集并录入评估对象的个人信息，其中个人信息包括金融信息和行为信息；

S2：系统对个人信息进行审核鉴定；

S3：系统接入大数据渠道，根据评估对象的个人信息进行大数据采集，其中采集的大数据包括结构化数据和非结构化数据；

S4：系统对采集的数据进行交换、清洗、对比、分析、计算和处理，根据系统模型的判定输出多维度评估结果；

S5：各级风险评估专员根据多维度评估结果，依次审核评估对象的各项风险控制评级和能力；

S6：出具的风险评估报告。

进一步的，还包括：采用人工智能技术，使得步骤S4中系统在进行数据处理的过程，能够智能的进行自我学习。

进一步的，步骤S1中所述金融信息包括借贷对象的金融资产、金融债务，行为信息包括借贷对象名下运营商数据、消费数据、出行数据、非金融机构债务等日常信用行为。

进一步的，步骤S4中所述的模型为金融风险概率图模型，是通过构建大数据Spark分析模型，利用金融数据间的关联性对数据进行转换，建立起产业、行业、企业和个人等泛金融机构不同角度的金融风险概率图模型。

进一步的，所述大数据Spark分析模型是通过建立借贷对象的关系圈模型，对借贷对象个体关系圈了解及监控，有效的预警金融动态变化。

一种基于大数据技术的金融风险评估系统，用于对借贷对象的信息进行智能关联和分析，其特征在于，包括信息采集系统、数据整理系统、数据分析系统、智能学习系统和信息呈现系统；

信息采集系统：用于采集借贷对象的信息，通过接入互联网和大数据系统，将借贷对象的多维度信息进行采集；