[发明专利]预警方法和装置

说明书

本发明公开了一种预警方法和装置，涉及大数据技术领域。该方法的一具体实施方式包括：通过获取待预测者的历史资金流水数据，基于历史资金流水数据构造时间序列；利用预设的三次指数平滑模型对时间序列进行计算，得到计算结果，计算结果表示待预测者在预设时间的预测净资金流入值；根据历史资金流水数据和预测净资金流入值，确定波动区间；确定待预测者在预测时间的实际净资金流入值是否在波动区间内，若否，则生成预警信息。该实施方式能够捕获借款人团的资金流模式，从而对资金流的异常情况进行预警，提高预警的准确性；以楼盘为单位集合借款人团的资金流，更好的预警开发商骗贷的违规行为，为预警提供一种新的方式。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种预警方法和装置。

背景技术

在某些情况下，部分开发商由于资金链紧张，打着有合法审批手续的楼盘名义，向银行申请贷款。银行为了避免坏账，需要在向开发商贷款之后对开发商的资金情况进行监控。若发现开发商存在违规行为，则需要进行预警。然而，现有技术中银行对单个借款人每月总净资金流入进行监控，当连续三个月净流入下降30％以上时预警。然而，这种方法会对客户季节性因素导致的资金净流入减少或偶然偏差导致的资金净流入进行预警，准确率较低。因此，亟需一种准确的方法来确定开发商是否存在违规行为。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种预警方法和装置，能够对连续时间的资金流进行监控，捕获借款人团的资金流模式，从而对资金流的异常情况进行预警，提高预警的准确性；以楼盘为单位集合借款人团的资金流，更好的预警开发商骗贷的违规行为，为预警提供一种新的方式。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种预警方法，包括：

获取待预测者的历史资金流水数据，基于所述历史资金流水数据构造时间序列；

利用预设的三次指数平滑模型对所述时间序列进行计算，得到计算结果，所述计算结果表示所述待预测者在预设时间的预测净资金流入值；

根据所述历史资金流水数据和所述预测净资金流入值，确定波动区间；

确定所述待预测者在所述预测时间的实际净资金流入值是否在所述波动区间内，若否，则生成预警信息。

可选地，获取待预测者的历史资金流水数据包括：对于目标楼盘，获取所述目标楼盘的所有贷款人团的历史资金流水数据，将所述目标楼盘的所有贷款人团的历史资金流水数据作为所述待预测者的历史资金流水数据。

可选地，所述贷款人团包括贷款人；所述贷款人团还包括以下一个或多个与所述贷款人相关联的人员：共同借款人、配偶、父母和子女。

可选地，所述历史资金流水包括历史资金流入数据和历史资金流出数据；

基于所述历史资金流水数据构造时间序列包括：以天为单位，计算所述历史资金流入数据与所述历史资金流出数据的差值，将所述差值作为历史净资金流入值；基于所述历史净资金流入值，构造时间序列。

可选地，所述预设的三次指数平滑模型为预设的Holter-Winter模型；

所述预设的三次指数平滑模型根据以下过程训练得到：获取训练样本数据；利用所述训练样本数据训练预设的Holter-Winter模型，以确定所述Holter-Winter模型的参数。

可选地，所述预设的Holter-Winter模型包括累加性模型和累乘性模型；

利用所述训练样本数据训练所述预设的Holter-Winter模型，以确定所述Holter-Winter模型的参数包括：

根据所述训练样本数据，选择将所述累加性模型或所述累乘性模型作为待训练的模型；

利用所述训练样本数据训练所述待训练的模型，以确定所述待训练的模型的参数；