[发明专利]一种私有化部署的零售资产风控方法、装置及电子设备

说明书

本发明公开了一种私有化部署的零售资产风控方法、装置及电子设备，其中，私有化部署的零售资产风控方法，包括：获取资金需求方历史资金数据；将所述资金需求方历史资金数据输入到训练好的模型中，得到所述资金需求方的借贷风险等级；根据所述借贷风险等级对所述资金需求方进行资金放贷，该资金放贷的金额与所述借贷风险等级对应。通过该方法进行贷款的风险控制分析结构更加准确，并且节省分析判断时间，提高了资金借贷审批的工作效率，减少了恶意骗贷、坏账和逾期的出现。

技术领域

本发明涉及计算机和金融技术领域，尤其涉及一种私有化部署的零售资产风控方法、装置及电子设备。

背景技术

针对传统的贷款业务，流程繁琐，申请信息主要依赖于用户线下提供，人工采集成本高、数据获取维度窄，数据量有限，主要是基于客户历史行为、数据进行判断，而未来潜在的风险无法提前预估，风险管理存在极大的缺口，容易导致分析的结果无法准确地确定用户的特点评价、效率低下，审批时间长、通常需要2-3周以上才能实现放款，存在信息不对称，面对个人信用体系不完善、恶意骗贷、坏账和逾期、债务收回成本高，贷后监控缺失，依赖线下资源监控，对放款后产生的资产缺少跟踪，对潜在的风控难以识别。

发明内容

(一)发明目的

本发明的目的是提供一种私有化部署的零售资产风控方法、装置及电子设备以解决传统方式分析准确率低、时间长和效率低的问题。

(二)技术方案

为解决上述问题，本发明的第一方面提供了一种私有化部署的零售资产风控方法，包括：

获取资金需求方历史资金数据；

将所述资金需求方历史资金数据输入到训练好的模型中，得到所述资金需求方的借贷风险等级；

根据所述借贷风险等级对所述资金需求方进行资金放贷，该资金放贷的金额与所述借贷风险等级对应。

进一步地，所述训练好的模型是通过下述步骤建立的：

获取资金需求方这一类客群的模型训练数据，所述训练数据包括每一个客体的历史资金数据和对应的风险等级；

利用所述模型训练数据对机器学习模型进行训练，得到训练好的模型。

进一步地，在所述根据所述借贷风险等级对所述资金需求方放贷该风险等级所对应的的放贷金额步骤之后还包括：

记录所述资金需求方的还款日期，根据所述还款日期监控所述资金放贷。

进一步地，还包括：

根据所述还款日期对所述资金需求方进行贷后催收。

根据本发明的另一个方面，提供一种私有化部署的零售资产风控装置，包括：

数据获取模块，用于获取资金需求方历史资金数据；

资金需求方风险评级模块，用于将所述资金需求方历史资金数据输入到训练好的模型中，得到所述资金需求方的借贷风险等级；

资金放贷模块，用于根据所述借贷风险等级对所述资金需求方进行资金放贷，该资金放贷的金额与所述借贷风险等级对应。

进一步地，还包括：

模型建立模块，其搭建有机器学习模型；

所述数据获取模块，还用于获取资金需求方这一类客群的模型训练数据，所述训练数据包括每一个客体的历史资金数据和对应的风险等级；

所述模型建立模块利用所述模型训练数据对机器学习模型进行训练，得到训练好的模型。

进一步地，还包括：