[发明专利]基于行内数据和外部数据的客户风险数据监测方法

权利要求书

1.基于行内数据和外部数据的客户风险数据监测方法，包括以下步骤:

步骤1：在oracle数据库中建立对应的数据表，编写分析脚本计算提取出如下信息：

客户的基本信息：姓名,证件号,住址,联系方式；

客户的财务信息：定期账户，活期账户；

客户的贷款信息：贷款合同，贷款借据，担保合同；

司法信息：诉讼公告，裁判文书，限制高消费名单；

工商信息：企业注册信息变更，企业失信数据，行政处罚信息，企业清算信息；

步骤2：建立全面的Fico模型规则引擎体系，由系统SunTask调度自动完成客户的Fico模型规则引擎计量结果，为现场检查提供风险甄别的依据和基础信息，对存在风险隐患的客户进行自动识别和主动提醒；

步骤3：通过配置计量脚本对客户关联关系进行维度分析，基于数据库集市中的客户基本信息和关联方数据，提取和追溯出包括股东信息、法人代表、担保、高管、亲属组合成客户的联关系的数据链，从客户关联关系的维度展现企业客户或个人客户为中心的客户关系网，进行风险识别；

步骤4： 通过SunTask自动调度工具实现信息加工分析的自动化、计算集市的分析数据，在通过配置 Fico模型规则，自动分析提取达到风险阀值的客户数据，按照客户姓名，预警信息，预警级别，预警级别分为：A，B，C，D四个等级，管户经理，管户机构，归档存入数据库，然后根据预警级别设置，workflow工作流生成风险预警提示、风险预警任务、风险预警报告内容，推送至管理人员进行相关识别，处置；

步骤1具体包括以下步骤：

步骤1.1：在oracle数据库中建立贴源层数据表，将大数据平台提供的行内数据和采集的外部数据通过nas文件共享的方式获取过来，使用oracle的装载工具Sqllder将数据文件迁移至建立好的数据表中，同时使用过滤脚本对一些数据质量较差的数据进行过滤筛选;

步骤1.2： 对数据进行主题域分类，以对及相关主题数据的分析组合，具体为：

根据主题域的划分，利用从源层抽取入库的基础数据，获取对应的数据表名，首先按数据日期条件得到最新的数据，按照客户姓名、出生年月、住址，联系方式从加载至数据库的各项数据流中，提取组合成客户信息主题，进行归档存储；

根据主题域的划分，利用从源层抽取入库的基础数据，取对应的数据表，首先按数据日期条件得到最新的数据，获取客户名下的定期账户、及活期账户数据中的账户名，账户号，账户状态，账户类型，账户余额，用sql脚本加工来源表和目标表的字段关系映射，整合成客户的财务主题，进行归档存储；

根据主题域的划分，利用从源层抽取入库的基础数据，取对应的数据表名，首先按数据日期条件得到最新的数据，获取客户名下的贷款信息中的贷款合同号，贷款金额，信贷产品，借款余额，担保方式，用sql脚本加工来源表和目标表的字段关系映射，整合成贷款业务主题,进行归档存储；

根据主题域的划分，利用从源层抽取入库的基础数据，取对应的数据表名，首先按数据日期条件得到最新的数据，获取司法数据中的：诉讼公告，裁判文书，限制高消费名单数据，用sql脚本加工来源表和目标表的字段关系映射，在根据客户的证件号匹配分析整合成司法主题,进行归档存储；

根据主题域的划分，利用从源层接入的基础数据，取对应的数据表名，首先按数据日期条件得到最新的数据，获取工商数据中的：企业注册信息，企业失信信息，行政处罚信息，企业清算信息，用sql脚本加工来源表和目标表的字段关系映射，根据客户证件号匹配关联分析整合成工商主题,进行归档存储。