[发明专利]风险识别监控方法、装置以及电子设备

权利要求书

1.一种风险识别监控方法，其特征在于，所述方法包括：

基于第一客户信息，利用预先训练完的反欺诈模型进行欺诈识别，并根据识别结果确定非欺诈的第二客户；

基于所述第二客户的行为信息，利用预先训练完的申请准入评分模型进行风险识别，得到所述第二客户的风险数值；

基于第三客户的资产信息，利用预先训练完的授信额度模型进行预核，确定授予所述第三客户的保额；所述第三客户为所述第二客户中所述风险数值小于预设值的客户；

基于第四客户的第一投保期间数据，对所述第四客户的违约风险概率进行预测，得到第一预测结果，根据所述第一预测结果进行预警；所述第四客户为所述第三客户中未出现逾期情况的客户；

基于第五客户的第二投保期间数据，利用预先训练完的催收风险模型预测所述第五客户的还款情况，得到第二预测结果，根据所述第二预测结果进行逾期提示；所述第五客户为所述第三客户中出现逾期情况的客户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一客户信息包括下述任意一项或多项：

所述第一客户的申请信息、征信信息、金融属性。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述反欺诈模型的算法包括下述任意一项或多项：

Logistic算法、LightGBM算法、XGBOOST算法。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为信息包括所述第二客户的共贷信息和/或征信维度信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述申请准入评分模型是通过机器学习算法生成。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一投保期间数据包括所述第四客户在投保期间的历史数据和/或行为特征变量。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二投保期间数据包括所述第五客户在投保期间的历史数据、行为特征变量、承诺还款信息以及保后备注信息。

8.一种风险识别监控装置，其特征在于，所述装置包括：

第一识别模块，用于基于第一客户信息，利用预先训练完的反欺诈模型进行欺诈识别，并根据识别结果确定非欺诈的第二客户；

第二识别模块，用于基于所述第二客户的行为信息，利用预先训练完的申请准入评分模型进行风险识别，得到所述第二客户的风险数值；

预核模块，用于基于第三客户的资产信息，利用预先训练完的授信额度模型进行预核，确定授予所述第三客户的保额；所述第三客户为所述第二客户中所述风险数值小于预设值的客户；

第一预测模块，用于基于第四客户的第一投保期间数据，对所述第四客户的违约风险概率进行预测，得到第一预测结果，根据所述第一预测结果进行预警；所述第四客户为所述第三客户中未出现逾期情况的客户；

第二预测模块，用于基于第五客户的第二投保期间数据，利用预先训练完的催收风险模型预测所述第五客户的还款情况，得到第二预测结果，根据所述第二预测结果进行逾期提示；所述第五客户为所述第三客户中出现逾期情况的客户。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行所述权利要求1至7任一项所述的方法。