[发明专利]风控黑名单设置方法、装置、终端设备及可读存储介质

说明书

本发明涉及金融科技领域，并公开了一种风控黑名单设置方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。所述风控黑名单设置方法包括：获取历史申请客户，并获取所述历史申请客户的关联客户；基于所述历史申请客户及所述关联客户，构建图网络；确定所述图网络中的历史违约客户节点，并检测所述历史违约客户节点的关联节点，其中，所述关联节点与所述历史违约客户节点的关联紧密程度大于预设阈值；将所述关联节点作为预测黑名单客户的节点，并将所述预测黑名单客户添加至风控黑名单。本发明提高了风控黑名单的覆盖率，并提高了贷前风险分析的全面性及准确率。

技术领域

本发明涉及金融科技(Fintech)技术领域，尤其涉及一种风控黑名单设置方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着金融科技及互联网技术的迅速发展，越来越多的技术(大数据、分布式、区块链Blockchain、人工智能等)应用在金融领域，以实现风控评估管理。目前，贷款审批都需要对申请客户进行贷前风险分析，通常会利用黑名单对申请客户进行贷前审核。

然而，黑名单均是由人工进行设置，需耗费大量时间和人力成本，并且，人工设置黑名单覆盖率不全，黑名单中只包括历史申请客户，并不包括潜在客户或未来申请客户，导致贷前风险分析具有局限性，准确率不高。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种风控黑名单设置方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，旨在提高风控黑名单的覆盖率，并提高贷前风险分析的全面性及准确率。

为实现上述目的，本发明提供一种风控黑名单设置方法，所述风控黑名单设置方法包括以下步骤：

获取历史申请客户，并获取所述历史申请客户的关联客户；

基于所述历史申请客户及所述关联客户，构建图网络；

确定所述图网络中的历史违约客户节点，并检测所述历史违约客户节点的关联节点，其中，所述关联节点与所述历史违约客户节点的关联紧密程度大于预设阈值；

将所述关联节点作为预测黑名单客户的节点，并将所述预测黑名单客户添加至风控黑名单。

可选地，所述历史申请客户为历史申请企业，所述关联客户为所述历史申请企业的投资者，所述基于所述历史申请客户及所述关联客户，构建图网络的步骤包括：

将所述历史申请企业及所述投资者作为图网络节点，并将所述历史申请企业及所述投资者之间的关系作为图网络边；

获取所述投资者的投资占比，并基于所述投资占比确定所述图网络边的权重；

基于所述图网络节点、所述图网络边及所述权重，构建图网络。

可选地，所述基于所述投资占比确定所述图网络边的权重的步骤包括：

将所述投资占比的反比作为所述图网络边的权重。

可选地，所述确定所述图网络中的历史违约客户节点，并检测所述历史违约客户节点的关联节点的步骤之前，还包括：

获取所述图网络中图网络节点之间的距离权重，其中，所述距离权重与所述图网络节点之间的关联紧密程度成反比；

基于最短路径算法及所述距离权重，计算所述图网络节点之间的节点距离。

可选地，所述检测所述历史违约客户节点的关联节点的步骤包括：

将所述历史违约客户节点作为起始点；

检测与所述起始点的节点距离小于预设距离的关联节点。

可选地，所述风控黑名单设置方法还包括：

检测所述风控黑名单中的审核通过客户，其中，所述审核通过客户属于所述预测黑名单客户；