一种金融企业监管方法及设备与流程

本技术涉及计算机，尤其涉及一种金融企业监管方法及设备。

背景技术：

1、互联网技术广泛应用背景下，非法集资等非法金融活动风险传染性大、破坏力强，已成为当前影响、加剧甚至诱发区域性、行业性、系统性风险的重要因素。

2、目前，互联网金融监管主要通过采集企业数据后，通过简单规则对比，确定类金融机构的风险情况，但是，随着类金融机构的越来越多，在产生大量企业数据集的情况下，出现了在发现难、研判难、决策难、控制难、处置难的问题，从而导致金融企业监管不全面且准确率低。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种金融企业监管方法及设备，用于解决金融企业监管不全面且准确率低的问题。

2、本技术实施例采用下述技术方案：

3、一方面，本技术实施例提供了一种金融企业监管方法，该方法包括：在预设周期内，获取监管企业的监管数据源；所述监管数据源包括监管企业的风险感知信息与基本信息；所述风险感知信息包括网络投资广告、投诉举报和负面舆情；所述基本信息包括财务经营数据、工商数据、股权数据和司法数据；根据所述风险感知信息与所述基本信息，对所述监管企业进行风险分析，确定所述监管企业的风险等级；在所述风险等级大于预设等级阈值时，生成所述监管企业的风险预警信息，将所述风险预警信息发送至监管终端。

4、一个示例中，所述在预设周期内，获取所述监管企业的监管数据源，具体包括：获取监测区域的监管企业数据库；所述监管企业数据库中包括多个指定的监管企业；在预设周期内，向互联网平台爬取所述监测区域的初始风险感知信息；所述初始风险感知信息包括初始网络投资广告、初始投诉举报和初始负面舆情；确定每条初始风险感知信息所属的企业名称，以生成所述监测区域的初始风险感知信息表；所述初始风险感知信息表的字段包括企业名称、初始网络投资广告、初始投诉举报和初始负面舆情；确定所述初始风险感知信息中所涉及的企业，并判断所述企业是否处于所述监管数据库中；若否，则将所述企业确定为监管企业，将所述企业添加至所述监管企业数据库，以对所述监管企业数据库进行更新；针对更新的监管企业数据库，生成每个监管企业的初始风险感知信息；通过预先设定的接口获取所述每个监管企业的初始基本信息；对所述初始风险感知信息与所述初始基本信息进行数据治理，得到每个监管企业的风险感知信息与基本信息。

5、一个示例中，所述对所述初始风险感知信息与所述初始基本信息进行数据治理，得到每个监管企业的风险感知信息与基本信息，具体包括：根据风控大数据中心的命名标准、字段标准和内容标准，对所述初始风险感知信息与所述初始基本信息进行标准校验，得到校验初始风险感知信息和校验初始基本信息；所述命名标准包括表名与字段名的标准，所述字段标准包括字段类型和字段长度的标准，所述内容标准包括固定格式的内容标准；将所述校验初始风险感知信息与所述校验初始基本信息进行数据清洗，得到清洗初始风险感知信息与清洗初始基本信息；对所述清洗初始风险感知信息与所述清洗初始基本信息进行数据质量管理，以对无效清洗初始风险感知信息与无效清洗初始基本信息进行去除，得到每个监管企业的风险感知信息与基本信息。

6、一个示例中，所述对所述清洗初始风险感知信息与所述清洗初始基本信息进行数据质量管理，具体包括：确定数据质量管理的多个风险感知信息管理规则与多个基本信息管理规则；每个风险感知信息管理规则设置风险感知信息管理任务，以及为每个基本信息管理规则设置基本信息管理任务；按照风险感知信息管理任务的启动时间，执行所述风险感知信息管理任务，对所述清洗初始风险感知信息进行数据质量管理；按照基本信息管理任务的启动时间，执行所述基本信息管理任务，对所述清洗初始基本信息进行数据质量管理。

7、一个示例中，所述若否，则将所述企业确定为监管企业，将所述企业添加至所述监管企业数据库，具体包括：若否，则在初始风险感知信息表中，对所述企业的企业名称进行第一颜色标记；监管企业的企业名称为第二颜色标记；基于用户的操作，获取所述企业的企业信息；接收入库请求，将所述企业确定为监管企业，基于所述企业信息，将所述企业添加至所述监管企业数据库。

8、一个示例中，所述根据所述风险感知信息与所述基本信息，对所述监管企业进行风险分析，确定所述监管企业的风险等级，具体包括：根据所述风险感知信息，确定所述监管企业是否为风险感知企业，以对所述监管企业进行行为监管；通过预先构建的企业画像模型，对所述风险感知信息与所述基本信息进行分析，确定所述监管企业的企业画像标签；所述企业画像标签包括企业标识标签、企业资产价值标签、企业股东标签和企业风险标签；所述企业标识标签包括企业所处行业、企业地区区域和企业性质；所述企业资产价值标签包括资产负债变化和经营盈利情况；所述企业股东标签包括企业股权分配情况和各股东的企业关联图谱情况；企业风险标签包括非法金融活动风险情况；根据所述企业画像标签，确定所述监管企业是否为画像风险企业，以对所述监管企业进行穿透式监管；在预先构建的映射关系表中，对所述监管企业进行匹配，确定所述监管企业的风险等级；所述映射关系表中包括风险感知企业、画像风险企业和风险等级之间的映射关系。

9、一个示例中，所述根据所述风险感知信息，确定所述监管企业是否为风险感知企业，具体包括：基于用户的标识操作，得到所述风险感知信息的标识；所述标识用于表示所述风险感知信息是否有效；判断所述风险感知信息的标识是否为有效标识；若是，则确定所述监管企业为风险感知企业；若否，则确定所述监管企业为非风险感知企业。

10、一个示例中，通过预先构建的企业画像模型，对所述风险感知信息与所述基本信息进行分析，确定所述监管企业的企业画像标签，具体包括：通过预先构建的企业画像模型，对所述基本信息进行分析，得到所述监管企业的企业标识标签、企业资产价值标签和企业股东标签；对所述企业标识标签、企业资产价值标签、企业股东标签和风险感知信息进行聚类分析，得到所述监管企业的企业风险标签。

11、一个示例中，所述将所述风险预警信息发送至监管终端之后，所述方法还包括：获取所述监测区域在每个历史周期内的风险预警信息，所述风险预警信息包括风险预警监管企业的企业地址、企业类型；基于所述风险预警信息，生成所述监测区域的数量变化趋势图；所述数量变化趋势图的坐标轴为历史周期时间和风险预警监管企业数量；基于所述风险预警信息，生成所述监测区域的地域分布图；在所述地域分布图上显示风险预警监管企业的坐标；所述坐标包括注册地坐标和实际经营坐标；基于所述风险预警信息，生成所述监测区域的类型分布图。

12、另一方面，本技术实施例提供了一种金融企业监管设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：在预设周期内，获取监管企业的监管数据源；所述监管数据源包括监管企业的风险感知信息与基本信息；所述风险感知信息包括网络投资广告、投诉举报和负面舆情；所述基本信息包括财务经营数据、工商数据、股权数据和司法数据；根据所述风险感知信息与所述基本信息，对所述监管企业进行风险分析，确定所述监管企业的风险等级；在所述风险等级大于预设等级阈值时，生成所述监管企业的风险预警信息，将所述风险预警信息发送至监管终端。

13、本技术实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

14、能够结合互联网数据的风险感知信息以及企业基本信息，基于以数据的收集、数据的分析、数据的共享为主线，利用大数据的收集方式、人工智能的分析手段，对违法违规金融活动、非法集资活动做到主动识别发现、持续监测预警，对地方交易场所、融资租赁、商业保理等地方金融行业开展非现场监管，强化金融风险监测防控工作的抓手和手段实现数字全局监管、智能动态监管等，提高了金融企业监管的全方位性，并且更高效准确地实现金融企业监管。