[发明专利]一种智能分流自动决策的风控方法

权利要求书

1.一种智能分流自动决策的风控方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：数据集成，根据业务需求，集成不同数据源的数据到数据中心；

步骤2：监控体系，设计监控方案，梳理风险预警类型，并部署相应的监控策略，不同的风险类型对应不同的监控策略；

步骤3：策略体系，设计策略体系框架，不同的业务场景可不一样；

步骤4：风险建模，基于机器学习技术和风险建模技术，根据不同的风险类型，构建不同的策略集和模型集；

步骤5：在监控中心部署监控策略集；

步骤6：特征部署，在特征中心配置模型所需的所有特征；

步骤7：策略部署，在策略中心部署所有的策略集；

步骤8：决策部署，在决策中心部署综合决策集；

其中数据中心包括企业能获取到的所有信息，在不同的应用场景能获取的信息有所不同；

特征中心是基于数据中心及监控中心加工的一系列风控策略所需的显著性特征，包括：时序性特征、聚类特征、关联性特征；

策略中心集成所有的风控策略，策略集分为4层，不同的产品、事件、预警风险类型，对应不同明细的策略集；即当发生风险预警事件时，系统自动走到不同的决策分支，实现风险的智能化管控；

决策中心集成策略中心的所有运行结果，对请求进行风险判断，综合决策，决策类型包括：通过、拒绝、人工、短信验证、人脸验证多种方式，根据综合风险情况的不同，输出不同的决策结果；

监控中心基于准实时的业务数据及风控数据，对各类异常信息进行监控，并将异常信息转化为特征输入到特征中心；

上述步骤1具体包括以下步骤：

步骤1.1：根据不同的业务数据源，设计不同的表结构；

步骤1.2：从不同的业务系统集成不同的数据源，并转化为结构化数据；

上述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1：理解业务模式，根据不同的业务场景，根据业务经验及数据挖掘进行风险分析，找出该业务场景中的所有可能风险点；

步骤2.2：根据不同的风险类型，设计不同的预警监控策略集；

上述步骤3具体包括以下步骤：

步骤3.1：理解业务模式，根据不同的业务场景，设计不同的策略框架体系，包括产品、事件；

步骤3.2：根据业务经验及数据挖掘结果，设计不同策略集的框架体系，包括：预警风险类型和策略集；

步骤3.3：根据不同的预警风险类型，设计不同的模型集及策略集；

上述步骤4具体包括以下步骤：

步骤4.1：样本打标，根据不同的风险场景准备不同的建模样本，并对样本进行风险打标；

步骤4.2：数据汇总，汇总所有能使用的数据信息，汇总一个项目中；

步骤4.3：数据预处理，对数据进行初步分析，并对数据信息进行预处理；包括：时间格式、特殊格式的处理、极值/异常值、缺失值信息的处理；

步骤4.4：特征加工，基于源数据进行特征的构造与衍生，包括：时序特征、统计指标特征、波动率指标特征；

步骤4.5：特征筛选，基于构造的特征集，筛选显著性特征，可从特征相关性、差异性、显著性以及稳定性指标进行评估；

步骤4.6：模型训练，确定Y标签，构建机器学习模型，并进行模型调参；

步骤4.7：模型评估，通过交叉验证、时序外验证多种方式，评估模型效果，确定最终模型方案；

上述步骤5具体包括以下步骤：

步骤5.1：确定监控策略集的变量名，并满足命名规范；

步骤5.2：在监控中心部署监控策略集，并处于关闭状态；

步骤5.3：复核人员对监控策略进行交叉复核，确认配置无误，打开监控策略集；

上述步骤6具体包括以下步骤：

步骤6.1：确定最终入选的特征集，并确定特征集的命名，命名需满足相关规范，主要区分大小写；

步骤6.2：在特征中心部署模型策略所需的所有特征，并处于关闭状态；

步骤6.3：复核人员对所有特征进行交叉复核，确认配置无误，打开特征集；

上述步骤7具体包括以下步骤：

步骤7.1：确定最终的策略集及模型集，并确定策略编码和策略名称；

步骤7.2：在策略中心部署策略框架，包括产品是、事件、预警风险类型及策略包4个层次的框架结构，并注意产品、事件分支无误；

步骤7.3：在策略中心部署明细策略集，包括：规则集及策略集；

步骤7.4：将策略集发布到测试环境进行策略测试，保证策略可用性；

步骤7.5：复核人员在所有特征进行交叉复核，确认配置无误之后，将策略集发布到正式环境；

上述步骤8具体包括以下步骤：

步骤8.1：确定最终的决策集，并核对不同风险决策对应的映射码；

步骤8.2：在决策中心部署风险决策集，并处于关闭状态；

步骤8.3：复核人员对综合决策进行交叉复核，确认配置无误，打开综合决策集。