[发明专利]一种多级混联的风险管理方法、装置和电子设备在审

专利信息
申请号: 201911330206.X 申请日: 2019-12-20
公开(公告)号: CN111199477A 公开(公告)日: 2020-05-26
发明(设计)人: 李达;肖承杭;张彤彤;苏绥绥;常富洋 申请(专利权)人: 北京淇瑀信息科技有限公司
主分类号: G06Q40/02 分类号: G06Q40/02;G06N20/00
代理公司: 北京清诚知识产权代理有限公司 11691 代理人: 乔东峰
地址: 100012 北京市朝阳*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 多级 风险 管理 方法 装置 电子设备
【说明书】:

发明公开了一种多级混联的风险管理方法,包括:构建一级风险评估模型,一级风险评估模型由第一风险评估层和第二风险评估层构成,第一风险评估层包括两条一级风险评估链路;获取初期用户信息,代入所述一级风险评估模型获取所述所述初期用户一级风险预估值;根据一级风险预估值对所述初期用户进行首次筛选形成中期用户;构建二级风险评估模型,对满足二级风险评估条件的中期用户进行二级风险评估以获取二级风险预估值,其中,所述二级风险评估模型包括按照用户类型划分的三条二级风险评估链路;根据所述二级风险预估值对用户进行风险处理。本发明在贷前贷中不同阶段采用不同的处理措施进而实现了精准,柔和的贷后管理预警,最终优化整体风险水平以及扩大促动动支后转化的业务收益。

技术领域

本发明涉及计算机信息处理领域,具体而言,涉及一种多级混联的风险管理方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

互联网金融作为新兴行业,凭借着丰厚利润和巨大潜力吸引着投资者的目光。近年来,随着各路资本的入局,整个互联网金融行业焕发着蓬勃生机,新的互联网金融平台、组织不断涌现,但行业过快“生长”也带来了诸如“P2P平台‘爆雷’”“恶意骗贷”“暴力催收”等问题。如何在法律范围内,保障贷款方的合法权益,杜绝“恶意骗贷”现象成为舆论热议的话题之一。

如何避免出现暴力催收和借款方资金无法回笼的情况,就需要更为严格和谨慎的风险控制方案,对于难催回用户进行提前甄别和判断,在入口和过程中予以防控,可以有效的降低风险,进而达到控制整体用户催回率较低的问题。现有技术中,通常使用A卡评分模型对申请用户风险进行评估,但A卡评分模型比较局限于用户的金融表现方面的评估,比如欺诈等,往往对用户在贷后管理方面表现考虑得不够。

发明内容

本发明的目的在于,提供一种多级混联的风险管理方法、装置及电子设备,通过借鉴电路里对电流进行分离处置实现不同阶段功能的目标而采用分层混联的贷后管理风险预警方案,构成一个完整的贷后管理预警体系,在贷前贷中不同阶段采用不同的处理措施进而实现了精准,柔和的贷后管理预警,最终优化整体风险水平以及扩大促动动支后转化的业务收益。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本公开的实践而习得。

为实现上述目的,本发明一个方面提供了一种多级混联的风险管理方法,包括:

构建一级风险评估模型,所述一级风险评估模型由第一风险评估层和第二风险评估层构成,其中,第一风险评估层包括两条一级风险评估链路;

获取初期用户信息,代入所述一级风险评估模型获取所述所述初期用户一级风险预估值;

根据一级风险预估值对所述初期用户进行首次筛选形成中期用户;

构建二级风险评估模型,对满足二级风险评估条件的中期用户进行二级风险评估以获取二级风险预估值,其中,所述二级风险评估模型包括按照用户类型划分的三条二级风险评估链路;

根据所述二级风险预估值对用户进行风险处理。

根据本发明的一种优选实施方式,构建所述两条一级风险评估链路进一步包括:构建基于全流程表现的用户入催事前模型链路和构建基于分阶段表现的阶段入催事前模型链路。

根据本发明的一种优选实施方式,构建用户入催事前模型链路进一步包括:获取历史用户特征数据,所述特征数据包括在贷后管理队伍中的时长特征数据及贷后表现数据;基于所述历史用户特征数据、贷后表现数据,采用机器学习的方法训练生成用户贷后管理事前模型,用以预测新用户的贷后表现值;设置第一风险阈值;对所述用户贷后管理事前模型预测的贷后表现值超出所述第一风险阈值的用户进行反馈预警。

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