[发明专利]数据驱动的风控策略规则生成方法及系统、风险控制方法及系统

说明书

本发明揭示了一种数据驱动的风控策略规则生成方法及系统、风险控制方法及系统，风控策略规则生成方法包括：获取客户特征数据；将客户特征数据按照风险指标标记标签；将所有客户特征数据按照设定比例随机分为训练数据集及测试数据集，用以建模；随机无放回抽样组合特征，利用获取的数据集进行决策树建模，设定组合拒绝规则；对获取的数据集进行单变量分析，对各单变量指标按设定时间进行等额分组，分析其设定时间内的风险表现、客户分布及时间参考性；综合单变量拒绝规则及组合拒绝规则，分析规则实施后样板客户群的风险、通过率及收益率的整体指标，并以此判断拒绝规则整体是否达标。本发明可以高效地制定出有效、客观、可行的策略规则。

技术领域

本发明属于金融数据处理技术领域，涉及一种风控策略规则生成方法，尤其涉及一种数据驱动的风控策略规则生成方法及系统、风险控制方法及系统。

背景技术

在风控策略规则制定的时候，由于各个银行、消金公司等金融贷款公司在各个方面差异巨大，导致规则不能通用，需要业务人员针对不同公司制定相应的规则。在外部环境方面，互联网金融行业较传统银行受政策因素影响较大，制定的策略规则需要针对政策做出变动。在客户群体方面，互金行业的客户群体会随时间有一定程度的变化，因此，制定的策略规则不能长期有效，需要对策略规则进行监控，并针对性的及时进行重构及优化。目前，传统的风控规则制定是业务人员通过对客户群体数据的感知，结合业务经验，感性的制定规则策略，并根据各种指标查验效果。这种方法极其依赖于业务人员自身对数据的了解及敏感程度，且制定过程繁琐，需要多次校验结果，无法针对客群变动做出及时客观的变更。本专利内容在传统的风控策略规则制定方案的基础上，以数据驱动，将整个流程标准化，可以快速的得到客观的策略规则。

传统风控策略规则制定存在如下缺陷：

(1)传统风控策略规则的制定依赖于业务人员对数据的了解程度。风控策略规则的制定需要业务人员在了解客户数据分布情况的基础上，结合自身业务经验，得到的规则容易受到个人感官影响，无法客观、量化的得到结果。

(2)传统风控策略规则的制定需要多条规则同时生效。多条规则包括单变量策略规则和综合策略规则，综合规则的制定需要考虑多个单变量之间的关系，且综合规则和单变量规则协调生效。这一过程需要多次校验，耗时耗力，且最终结果实施性无法保证，导致迭代更新速度较慢。

(3)传统风控策略规则需要多个指标进行评估。指标的选取直接影响到规则有效性的判断，不同指标适用的场景不同，评判标准不一，导致规则的有效性无法衡量。

有鉴于此，如今迫切需要设计一种新的风控策略规则生成方式，以便克服现有风控策略规则生成方式存在的上述至少部分缺陷。

发明内容

本发明提供一种数据驱动的风控策略规则生成方法及系统、风险控制方法及系统，可摆脱对业务经验的依赖，根据不同客群特征数据，客观、快速、有效地制定出规则。

为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，采用如下技术方案：

一种数据驱动的风控策略规则生成方法，所述风控策略规则生成方法包括：

步骤S1、获取客户特征数据；

步骤S2、获取客户特征数据的风险指标；

步骤S3、将设定客户特征数据分为训练数据集及测试数据集，用以建模；

步骤S4、利用步骤S3获取的数据集进行多次建模，设定组合拒绝规则；

步骤S5、对步骤S3获取的数据集进行单变量分析，对各单变量指标按设定时间进行等额分组，分析其设定时间内的风险表现、客户分布及时间参考性；

步骤S6、综合单变量拒绝规则及组合拒绝规则，分析规则实施后样板客户群的风险、通过率及收益率的整体指标；