风险调整资本回报率RAROC的确定方法和装置与流程

本申请涉及人工智能，尤其涉及一种风险调整资本回报率raroc的确定方法和装置。

背景技术：

1、在通过智能风控系统对银行金融机构接收到的客户的贷款申请进行风控管理的过程中，如何使得智能风控系统准确确定出该客户的贷款为银行金融机构所带来的风险调整资本回报率(risk-adjusted return on capital，raroc)，对于银行金融机构基于智能风控系统所提供的raroc进行决策处理，以实现风险和收益的平衡目标是十分重要的。

技术实现思路

1、本申请提供一种风险调整资本回报率raroc的确定方法和装置。

2、第一方面，本申请提供一种风险调整资本回报率raroc的确定方法，所述方法包括：在对银行金融机构的待放款客户进行风险管控的过程中，获取待放款客户的客户属性信息，并获取所述待放款客户所申请的贷款金额；将所述客户属性信息输入到raroc增益率等级预测模型中，以得到所述待放款客户的raroc增益率等级以及所述raroc增益率等级对应的预测概率值；根据所述raroc增益率等级和所述预测概率值，确定所述待放款客户的风险调整因子；确定所述银行金融机构向所述待放款客户发放所述贷款金额所得到的净收益；确定所述银行金融机构向所述待放款客户发放所述贷款金额所要承担的预期损失；根据所述风险调整因子、所述银行金融机构的经济资本、所述净收益和所述预期损失，确定所述待放款客户信贷所述贷款金额时所对应的raroc。

3、第二方面，本申请提供一种风险调整资本回报率raroc的确定装置，所述装置包括：第一获取模块，用于在对银行金融机构的待放款客户进行风险管控的过程中，获取待放款客户的客户属性信息，并获取所述待放款客户所申请的贷款金额；第一预测模块，用于将所述客户属性信息输入到raroc增益率等级预测模型中，以得到所述待放款客户的raroc增益率等级以及所述raroc增益率等级对应的预测概率值；第一确定模块，用于根据所述raroc增益率等级和所述预测概率值，确定所述待放款客户的风险调整因子；第二确定模块，用于确定所述银行金融机构向所述待放款客户发放所述贷款金额所得到的净收益；第三确定模块，用于确定所述银行金融机构向所述待放款客户发放所述贷款金额所要承担的预期损失；第四确定模块，用于根据所述风险调整因子、所述银行金融机构的经济资本、所述净收益和所述预期损失，确定所述待放款客户信贷所述贷款金额时所对应的raroc。

4、第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现本申请实施例公开的风险调整资本回报率raroc的确定方法。

5、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现本申请实施例公开的风险调整资本回报率raroc的确定方法。

6、第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例公开的风险调整资本回报率raroc的确定方法。

7、本申请提供的风险调整资本回报率raroc的确定方法和装置，在对银行金融机构的待放款客户进行风险管控的过程中，获取待放款客户的客户属性信息，并获取待放款客户所申请的贷款金额，以及结合待放款客户的客户属性信息和预先训练的raroc增益率等级预测模型，确定出了待放款客户的raroc增益率等级和对应的预测概率值，并基于raroc增益率等级和预测概率值确定出了待放款客户的风险调整因子，并结合风险调整因子、待放款客户所申请的贷款金额、以及向待放款客户发放贷款金额所带来的净收益和预期损失，确定出了待放款客户信贷贷款金额时所对应的raroc。由此，在确定待放款客户所对应的raroc的过程中，结合客户的客户属性信息，对待放款客户所对应的raroc进行确定，提高了所确定出的raroc的准确性。

技术特征：

1.一种风险调整资本回报率raroc的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述raroc增益率等级和所述预测概率值，确定所述待放款客户的风险调整因子，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述银行金融机构向所述待放款客户发放所述贷款金额所要承担的预期损失，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述风险调整因子、所述银行金融机构的经济资本、所述净收益和所述预期损失，确定所述待放款客户信贷所述贷款金额时所对应的raroc，包括：

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述raroc增益率等级预测模型的训练方式，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取历史放款客户的raroc增益率所对应的实际增益率等级，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述实际raroc和所述平均raroc，确定所述历史放款客户所对应的raroc增益率，包括：

8.一种风险调整资本回报率raroc的确定装置，其特征在于，所述装置包括：

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，具体用于：

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第三确定模块，具体用于：

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第四确定模块，具体用于：

12.根据权利要求8-11中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，包括：

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元，具体用于：

15.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

17.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供一种风险调整资本回报率RAROC的确定方法和装置。涉及人工智能技术领域。该方法包括：在对银行金融机构的待放款客户进行风险管控的过程中，结合待放款客户的客户属性信息和预先训练的RAROC增益率等级预测模型，确定出了待放款客户的RAROC增益率等级和对应的预测概率值，并基于RAROC增益率等级和预测概率值确定出了待放款客户的风险调整因子，并结合风险调整因子、待放款客户所申请的贷款金额、以及向待放款客户发放贷款金额所带来的净收益和预期损失，确定出了待放款客户信贷贷款金额时所对应的RAROC。由此，在确定待放款客户所对应的RAROC的过程中，结合客户的客户属性信息，对待放款客户所对应的RAROC进行确定，提高了所确定出的RAROC的准确性。

技术研发人员：陈德品
受保护的技术使用者：中国建设银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16