[发明专利]一种平台综合风险预警系统

说明书

本发明涉及一种平台综合风险预警系统，所述系统包括：数据采集系统、风险预测系统、风险跟踪系统、风险预警系统，数据采集系统用于基于关键字集，爬取与平台风险事件相关的非结构化的文本数据，并生成多个结构化样本数据表；风险预测系统基于所述样本数据构建得到预测模型，并根据输入的待预测数据进行综合风险值测算，输出风险预测值；风险跟踪系统用于根据跟踪策略生成风险趋势跟踪报告；风险预警系统用于根据风险跟踪报告，在风险值超过设定预警阈值时产生并发送预警提示。利用本发明所述的系统，更有助于对平台的风险做自动跟踪分析和准确及时的监控预警。

技术领域

本发明涉及风险监管领域，特别涉及一种平台综合风险预警系统。

背景技术

近年来，互联网支付、网络借贷、股权众筹融资等互联网金融蓬勃发展。其中，网贷行业作为互联网金融的重要组成部分，市场规模，交易量近年来一直处于高速增长状态，与此同时，过去几年， 平台倒闭与提现困难、违规经营的现象频有发生，引发各界对我国网贷市场安全性和稳定性的担忧，因此行业的迅猛发展对监管方提出更高的要求。

面对平台存在的风险，现有的平台风险预警和监管系统在实际运行中存在以下问题：

1、效率低：传统的风险管控方法依靠人力进行排查，面对网贷业务的海量交易数据显得无能为力；

2、风险跟踪滞后：行业运营变化快，风险同样具有时效性，而行业信息数据量庞大，非结构化的自然语言文本信息很多，现有的平台风险预警系统技术上难以实时跟踪并及时发现平台的风险隐患。

3、风险种类范围较窄：现有风险预警方法一般着重通过逾期率，不良率，是否有大量借款人具有相同特征再加上查询黑名单的方式进行预警及监管，风险根源排查有限，不利于全面刻画平台主体在经营活动和社会活动中的风险程度。

专利号为CN201510076663.6，名称为 “一种基于文本分析的P2P网络借贷风险预测系统”的中国专利提供了一种于网络借贷风险预测系统，其组成包括：平台数据采集模块；文本特征提取模块；风险预测模型搭建、训练模块；风险预测模块。但是该发明仅解决了网贷平台对网贷平台内部用户的借贷违约风险进行风险预测，其针对的主体主要是网贷用户，并未涉及金融机构对网贷平台的风险预警等技术问题，因此如何更全面、更及时、更准确地对平台进行实时风险跟踪和预警，是本领域亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述缺陷，提供一套针对平台的风险的自动跟踪和预警的技术方案。

本发明的第一目的是解决如何实现基于大数据自动进行风险预警，以提高风险预警的时效性的技术问题。为了实现上述目的，本发明提出以下技术方案：

一种平台综合风险预警系统，包括：

数据采集系统：用于基于关键字集，爬取与平台风险事件相关的非结构化的文本数据，并从所述非结构化的文本数据中提取出特征信息，生成多个结构化样本数据表，并存储于数据库，所述样本数据表包含风险预测值类标识字段；

风险预测系统：用于从数据库中获取样本数据，并基于所述样本数据构建得到预测模型，并根据输入的待预测数据进行综合风险值测算，输出综合风险预测值；

风险跟踪系统：其数据输入端与风险预测系统的数据输出端连接，风险跟踪系统用于根据跟踪策略，向数据采集系统发送数据采集任务，以及根据风险预测系统输出的综合风险预测值，生成风险趋势跟踪报告；

风险预警系统：其数据输入端与风险跟踪系统的数据输出端连接，用于根据风险跟踪报告，在风险预测值超过设定预警阈值时产生并发送预警提示。

所述数据采集系统包括文本处理模块，所述文本处理模块用于从连续的非结构化文本数据中，抽取出与所述关键字集有关的字段信息。