[发明专利]一种设备指纹识别有效性判别方法和系统

说明书

本发明公开了一种设备指纹识别有效性判别方法和系统，包括：创建样本数据库；选取一设定时间范围的若干个样本数据，估算对应时间范围内的模拟收益值，计算估算出的模拟收益值与真实收益值之间的差值的绝对值；将差值的绝对值与设定差值阈值做比对，如果差值的绝对值小于设定差值阈值，判断该设定时间范围内设备指纹识别有效率大于等于最低有效率阈值。本发明通过通过金融资产收益率来计算出设备指纹对收益率的实际影响，测算风险，从而推断设备指纹识别的有效性；通过定时监控多个设定时间段内的设备指纹的有效性，对设备指纹的性能进行定期整体评估，确保采用的设备指纹识别有效性高于最低有效率阈值，降低借贷风险。

技术领域

本发明涉及信用风险测量技术领域，具体而言涉及一种设备指纹识别有效性判别方法和系统。

背景技术

目前，设备指纹识别技术广泛应用在各个信贷产品中，为借贷双方的身份验证带来便捷。

现在市面上的设备指纹技术比较多，且这种技术是黑盒的。采购这些技术的金融机构大多是没有相关技术人员去判别技术水平好坏，可能会出现采购的设备指纹技术有效性并不高，并不能有效初步隔离信用风险。即，由于设备指纹技术对采购商来说是黑盒的东西，没法直接获知它的设备识别的有效性，从而无法知道对违约行为的拦截有效性。

在金融投资中，风险是与收益相对应的概念，正是因为市场具有波动性，既有获得收益的可能，也有可能造成损失的可能，造成损失的可能就是风险。在风险管理当中我们看重的是风险，而风险的来源是不确定的，也即是波动的。由于设备指纹的有效性存在波动性，它的识别结果既有获得收益的可能，也有可能造成损失的可能，造成损失的可能就是风险。

而设备指纹的有效性直接跟违约行为相关，也就是跟信用风险相关，对于采购商来说，为了降低自身风险，必须确保采用的设备指纹识别有效性高于最低有效率阈值。

发明内容

本发明目的在于提供一种设备指纹识别有效性判别方法和系统，通过金融资产收益率来计算出设备指纹对收益率的实际影响，测算风险，从而推断设备指纹识别的有效性。本发明通过定时监控多个设定时间段内的设备指纹的有效性，对设备指纹的性能进行定期整体评估，确保采用的设备指纹识别有效性高于最低有效率阈值，降低借贷风险。

为达成上述目的，结合图1，本发明提出一种设备指纹识别有效性判别方法，所述判别方法包括：

S1：创建样本数据库，所述样本数据库中包括若干项信贷请求、每个时间段的真实收益值。

S2：选取一设定时间范围的若干个样本数据，估算对应时间范围内的模拟收益值，计算估算出的模拟收益值与真实收益值之间的差值的绝对值。

S3：将差值的绝对值与设定差值阈值做比对，如果差值的绝对值小于设定差值阈值，判断该设定时间范围内设备指纹识别有效率大于等于最低有效率阈值，否则，判断该设定时间范围内设备指纹识别有效率小于最低有效率阈值。

进一步的，步骤S2中，结合预先设定的最低有效率阈值估算对应时间范围内的模拟收益值包括以下步骤：

S21：获取信贷产品收益率，信贷产品收益率的离散形式为：

ΔS_t+i＝s_t+i-S_t

其中，ΔS_t+1是(t+1)时刻的信贷产品收益率，S_t是t时刻的资产收益值，S_t+1是(t+1)时刻的资产收益值，μ表示资产收益率的平均价值，σ表示资产资产收益率的波动率，ε为随机变量，服从标准正态分布。

S22：结合信贷产品收益率，在t时刻对目标时刻T的资产收益值进行模拟。