一种基于消费信贷场景的风险评估方法及系统实现

1.本发明属于消费信贷场景领域，涉及风险评估技术，具体是一种基于消费信贷场景的风险评估方法及系统实现。


背景技术：

2.现有技术中，消费信贷场景无法准确进行分析，导致场景评估工作强度过大，增加了风险评估的不必要成本，同时无法保证风险评估的准确性；
3.为此，我们提出一种基于消费信贷场景的风险评估方法及系统实现。


技术实现要素：

4.针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于消费信贷场景的风险评估方法及系统实现，对实时信贷场景进行分析，判断信贷场景是否符合风险评估标准，防止对无需风险评估的信贷场景进行分析，增加了风险评估的工作强度，同时给风险评估带来不必要的成本，间接降低了风险评估的工作效率；判断预设评估场景对应信贷是否存在风险隐患，从而提高了信贷用户的安全性，降低信贷用户贷款出现异常的风险；对安全分析异常信号对应的预设评估场景进行分析，通过评价判断对应预设评估场景是否合格，提高了场景风险评估的准确性。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
6.一种基于消费信贷场景的风险评估系统，包括场景风险评估平台，场景风险评估平台内设置有服务器，服务器通讯连接有场景分析单元、信贷分析单元、评价分析单元以及风险评估单元；
7.场景风险评估平台用于对实时消费信贷场景进行风险评估，服务器生成场景分析信号并将场景分析信号发送至场景分析单元，通过场景分析单元用于对实时信贷场景进行分析，采集到各个分析场景生成信贷客户的实时数量以及信贷客户的平均贷款金额，通过分析获取到分析场景的信贷分析系数，并通过分析场景的信贷分析系数比较获取到预设评估场景和排除评估场景；通过信贷分析单元对预设评估场景的实时信贷用户进行分析；通过评价分析单元对安全分析异常信号对应的预设评估场景进行分析；通过风险评估单元对选中评估场景进行风险评估，分析选中评估场景存在的风险。
8.进一步地，场景分析单元的场景分析过程如下：
9.将消费信贷场景标记为分析场景，设置标号i，i为大于1的自然数，采集到各个分析场景生成信贷客户的实时数量以及信贷客户的平均贷款金额，并将各个分析场景生成信贷客户的实时数量以及信贷客户的平均贷款金额分别标记为sli和jei；采集到各个分析场景最高借款限度金额，并将各个分析场景最高借款限度金额分别标记为xdi；
10.通过公式xi＝β(sli
×
a1+jei
×
a2+xdi
×
a3)获取到分析场景的信贷分析系数xi，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0；将分析场景的信贷分析系数与信贷分析系数阈值进行比较：
11.若分析场景的信贷分析系数≥信贷分析系数阈值，则判定对应分析场景信贷分析符合标准，将对应分析场景标记为预设评估场景，并将预设评估场景和对应信贷分析系数发送至服务器；若分析场景的信贷分析系数＜信贷分析系数阈值，则判定对应分析场景信贷分析不符合标准，将对应分析场景标记为排除评估场景，并将排除评估场景和对应信贷分析系数发送至服务器。
12.进一步地，信贷分析单元的信贷分析过程如下：
13.将预设评估场景设置标号o，o为大于1的自然数，采集到预设评估场景对应信贷用户的借贷频率以及预设评估场景对应信贷用户的借贷金额增长速度，并将预设评估场景对应信贷用户的借贷频率以及预设评估场景对应信贷用户的借贷金额增长速度分别标记为jplo和xjeo；
14.通过公式获取到预设评估场景的安全分析系数co，其中，b1和b2为预设比例系数，且b1＞b2＞0，将预设评估场景的安全分析系数与安全分析系数阈值进行比较：
15.若预设评估场景的安全分析系数≥安全分析系数阈值，则判定对应预设评估场景安全分析不合格，生成安全分析异常信号并将安全分析异常信号以及对应预设评估场景发送至服务器；若预设评估场景的安全分析系数＜安全分析系数阈值，则判定对应预设评估场景安全分析合格，生成安全分析正常信号并将安全分析正常信号以及对应预设评估场景发送至服务器。
16.进一步地，评价分析单元的评价分析过程如下：
17.采集到预设评估场景接收到投诉数量以及接收投诉的频率，并将预设评估场景接收到投诉数量以及接收投诉的频率分别与投诉数量阈值和接收投诉的频率阈值进行比较：
18.若预设评估场景接收到投诉数量大于投诉数量阈值，且接收投诉的频率大于接收投诉的频率阈值，则判定对应预设评估场景需要进行风险评估，并将对应预设评估场景标记为选中评估场景，将选中评估场景发送至服务器；若预设评估场景接收到投诉数量小于投诉数量阈值，且接收投诉的频率小于接收投诉的频率阈值，则判定对应预设评估场景不需要进行风险评估，并将对应预设评估场景标记为监控评估场景，将监控评估场景发送至服务器。
19.进一步地，风险评估单元的风险评估过程如下：
20.采集到选中评估场景的信贷分析系数和安全分析系数，并将信贷分析系数和安全分析系数统称为评估系数，采集到评估系数的数值浮动差值以及评估系数小于对应阈值的频率，并将评估系数的数值浮动差值以及评估系数异常变动的频率分别与浮动差值阈值和异常变动频率阈值进行比较：异常变动表示为对应评估系数从合格变为不合格；
21.若评估系数的数值浮动差值大于浮动差值阈值，且评估系数异常变动的频率大于异常变动频率阈值，则判定对应选中评估场景风险概率高，生成高风险信号并将高风险信号和对应选中评估场景发送至服务器；若评估系数的数值浮动差值小于浮动差值阈值，且评估系数异常变动的频率小于异常变动频率阈值，则判定对应选中评估场景风险概率低，生成低风险信号并将低风险信号和对应选中评估场景发送至服务器。
22.进一步地，一种基于消费信贷场景的风险评估方法，具体风险评估步骤如下：
23.步骤一、对实时信贷场景进行分析，采集到各个分析场景生成信贷客户的实时数量以及信贷客户的平均贷款金额，通过分析获取到分析场景的信贷分析系数，并通过分析场景的信贷分析系数比较获取到预设评估场景和排除评估场景；
24.步骤二、对预设评估场景的实时信贷用户进行分析，判断预设评估场景对应信贷是否存在风险隐患；集到预设评估场景对应信贷用户的借贷频率以及预设评估场景对应信贷用户的借贷金额增长速度，通过分析获取到预设评估场景的安全分析系数，通过安全分析系数分析生成安全分析异常信号和安全分析正常信号；
25.步骤三、对安全分析异常信号对应的预设评估场景进行分析，通过评价判断对应预设评估场景是否合格；
26.步骤四、对选中评估场景进行风险评估，分析选中评估场景存在的风险。
27.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
28.本发明对实时信贷场景进行分析，判断信贷场景是否符合风险评估标准，防止对无需风险评估的信贷场景进行分析，增加了风险评估的工作强度，同时给风险评估带来不必要的成本，间接降低了风险评估的工作效率；判断预设评估场景对应信贷是否存在风险隐患，从而提高了信贷用户的安全性，降低信贷用户贷款出现异常的风险；对安全分析异常信号对应的预设评估场景进行分析，通过评价判断对应预设评估场景是否合格，提高了场景风险评估的准确性。
附图说明
29.为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
30.图1为本发明的整体系统框图；
31.图2为本发明的工作流程图。
具体实施方式
32.为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。
33.请参阅图1-2所示，一种基于消费信贷场景的风险评估系统，包括场景风险评估平台，场景风险评估平台内设置有服务器，服务器通讯连接有场景分析单元、信贷分析单元、评价分析单元以及风险评估单元；
34.场景风险评估平台用于对实时消费信贷场景进行风险评估，服务器生成场景分析信号并将场景分析信号发送至场景分析单元，场景分析单元用于对实时信贷场景进行分析，判断信贷场景是否符合风险评估标准，防止对无需风险评估的信贷场景进行分析，增加了风险评估的工作强度，同时给风险评估带来不必要的成本，间接降低了风险评估的工作效率，具体场景分析过程如下：
35.将消费信贷场景标记为分析场景，设置标号i，i为大于1的自然数，采集到各个分析场景生成信贷客户的实时数量以及信贷客户的平均贷款金额，并将各个分析场景生成信贷客户的实时数量以及信贷客户的平均贷款金额分别标记为sli和jei；采集到各个分析场景最高借款限度金额，并将各个分析场景最高借款限度金额分别标记为xdi；
36.通过公式xi＝β(sli
×
a1+jei
×
a2+xdi
×
a3)获取到分析场景的信贷分析系数xi，
其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0；将分析场景的信贷分析系数与信贷分析系数阈值进行比较：
37.若分析场景的信贷分析系数≥信贷分析系数阈值，则判定对应分析场景信贷分析符合标准，将对应分析场景标记为预设评估场景，并将预设评估场景和对应信贷分析系数发送至服务器；
38.若分析场景的信贷分析系数＜信贷分析系数阈值，则判定对应分析场景信贷分析不符合标准，将对应分析场景标记为排除评估场景，并将排除评估场景和对应信贷分析系数发送至服务器；
39.服务器接收到预设评估场景和对应信贷分析系数后，生成信贷分析信号并将信贷分析信号发送至信贷分析单元，信贷分析单元用于对预设评估场景的实时信贷用户进行分析，判断预设评估场景对应信贷是否存在风险隐患，从而提高了信贷用户的安全性，降低信贷用户贷款出现异常的风险，具体信贷分析过程如下：
40.将预设评估场景设置标号o，o为大于1的自然数，采集到预设评估场景对应信贷用户的借贷频率以及预设评估场景对应信贷用户的借贷金额增长速度，并将预设评估场景对应信贷用户的借贷频率以及预设评估场景对应信贷用户的借贷金额增长速度分别标记为jplo和xjeo；
41.通过公式获取到预设评估场景的安全分析系数co，其中，b1和b2为预设比例系数，且b1＞b2＞0，将预设评估场景的安全分析系数与安全分析系数阈值进行比较：
42.若预设评估场景的安全分析系数≥安全分析系数阈值，则判定对应预设评估场景安全分析不合格，生成安全分析异常信号并将安全分析异常信号以及对应预设评估场景发送至服务器；若预设评估场景的安全分析系数＜安全分析系数阈值，则判定对应预设评估场景安全分析合格，生成安全分析正常信号并将安全分析正常信号以及对应预设评估场景发送至服务器；
43.服务器接收到安全分析异常信号以及对应预设评估场景后，生成评价分析信号并将评价分析信号发送至评价分析单元，评价分析单元用于对安全分析异常信号对应的预设评估场景进行分析，通过评价判断对应预设评估场景是否合格，提高了场景风险评估的准确性，具体评价分析过程如下：
44.采集到预设评估场景接收到投诉数量以及接收投诉的频率，并将预设评估场景接收到投诉数量以及接收投诉的频率分别与投诉数量阈值和接收投诉的频率阈值进行比较：
45.若预设评估场景接收到投诉数量大于投诉数量阈值，且接收投诉的频率大于接收投诉的频率阈值，则判定对应预设评估场景需要进行风险评估，并将对应预设评估场景标记为选中评估场景，将选中评估场景发送至服务器；若预设评估场景接收到投诉数量小于投诉数量阈值，且接收投诉的频率小于接收投诉的频率阈值，则判定对应预设评估场景不需要进行风险评估，并将对应预设评估场景标记为监控评估场景，将监控评估场景发送至服务器；
46.服务器接收到监控评估场景后，对监控评估场景的信贷分析系数和安全分析系数进行实时监控，服务器接收到选中评估场景后，生成风险评估信号并将风险评估信号发送
至风险评估单元，风险评估单元用于对选中评估场景进行风险评估，分析选中评估场景存在的风险，提高了用户信贷的安全性，具体风险评估过程如下：
47.采集到选中评估场景的信贷分析系数和安全分析系数，并将信贷分析系数和安全分析系数统称为评估系数，采集到评估系数的数值浮动差值以及评估系数小于对应阈值的频率，并将评估系数的数值浮动差值以及评估系数异常变动的频率分别与浮动差值阈值和异常变动频率阈值进行比较：异常变动表示为对应评估系数从合格变为不合格；
48.若评估系数的数值浮动差值大于浮动差值阈值，且评估系数异常变动的频率大于异常变动频率阈值，则判定对应选中评估场景风险概率高，生成高风险信号并将高风险信号和对应选中评估场景发送至服务器；若评估系数的数值浮动差值小于浮动差值阈值，且评估系数异常变动的频率小于异常变动频率阈值，则判定对应选中评估场景风险概率低，生成低风险信号并将低风险信号和对应选中评估场景发送至服务器。
49.一种基于消费信贷场景的风险评估系统，工作时，场景风险评估平台用于对实时消费信贷场景进行风险评估，服务器生成场景分析信号并将场景分析信号发送至场景分析单元，通过场景分析单元用于对实时信贷场景进行分析，采集到各个分析场景生成信贷客户的实时数量以及信贷客户的平均贷款金额，通过分析获取到分析场景的信贷分析系数，并通过分析场景的信贷分析系数比较获取到预设评估场景和排除评估场景；通过信贷分析单元对预设评估场景的实时信贷用户进行分析；通过评价分析单元对安全分析异常信号对应的预设评估场景进行分析；通过风险评估单元对选中评估场景进行风险评估，分析选中评估场景存在的风险。
50.一种基于消费信贷场景的风险评估方法，具体风险评估步骤如下：
51.步骤一、对实时信贷场景进行分析，采集到各个分析场景生成信贷客户的实时数量以及信贷客户的平均贷款金额，通过分析获取到分析场景的信贷分析系数，并通过分析场景的信贷分析系数比较获取到预设评估场景和排除评估场景；
52.步骤二、对预设评估场景的实时信贷用户进行分析，判断预设评估场景对应信贷是否存在风险隐患；集到预设评估场景对应信贷用户的借贷频率以及预设评估场景对应信贷用户的借贷金额增长速度，通过分析获取到预设评估场景的安全分析系数，通过安全分析系数分析生成安全分析异常信号和安全分析正常信号；
53.步骤三、对安全分析异常信号对应的预设评估场景进行分析，通过评价判断对应预设评估场景是否合格；
54.步骤四、对选中评估场景进行风险评估，分析选中评估场景存在的风险。
55.上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
56.以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简介修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。