本發(fā)明涉及貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警領(lǐng)域，特別是涉及一種基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法。以及一種基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)相對(duì)于貸款行業(yè)數(shù)據(jù)，例如運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)、航信數(shù)據(jù)和銀聯(lián)數(shù)據(jù)等等。

背景技術(shù)：

近年來(lái)，隨著信息產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及，越來(lái)越多的小額貸款機(jī)構(gòu)、消費(fèi)金融公司、P2P網(wǎng)貸金融機(jī)構(gòu)都在極力的擴(kuò)張各自的業(yè)務(wù)，但因前期野蠻擴(kuò)張，風(fēng)控體系薄弱，吸引真實(shí)需求客戶的同時(shí)也帶來(lái)了不少低質(zhì)量客戶和欺詐客戶，因此伴隨著業(yè)務(wù)量增長(zhǎng)的同時(shí)，行業(yè)不良率也一直居高不下。

目前大多數(shù)市面上提供的貸中/貸后的貸款預(yù)警數(shù)據(jù)均來(lái)源于銀行或小貸機(jī)構(gòu)等貸款平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)，并且，只有貸款人在一家貸款平臺(tái)出現(xiàn)逾期數(shù)據(jù)時(shí)，才會(huì)發(fā)出相關(guān)的預(yù)警報(bào)告。這種預(yù)警報(bào)告的局限性較強(qiáng)，貸款人必須在多方平臺(tái)上發(fā)生借貸行為，且其相應(yīng)的貸款機(jī)構(gòu)均在警告數(shù)據(jù)池里才會(huì)有預(yù)警報(bào)告，而且其預(yù)警時(shí)間相對(duì)滯后，若貸款人在其他非貸款行業(yè)中出現(xiàn)不良信息時(shí)，該貸款人極有可能存在逾期行為或潛在的逾期風(fēng)險(xiǎn)。

另外，由于我國(guó)本身征信體系就不完善，貸款行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)又很少在機(jī)構(gòu)之間共享，因此，眾多信貸金融機(jī)構(gòu)很難判斷客戶的好壞質(zhì)量，甚至有一大部分的小貸機(jī)構(gòu)完全成為信息孤島，對(duì)客戶的貸前審核，貸后管理存在極大盲區(qū)，在信貸逾期風(fēng)險(xiǎn)上完全不可控。

因此，僅僅基于貸款行業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)貸款人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，并不能及時(shí)有效地識(shí)別出貸款人是否存在逾期行為或潛在的逾期風(fēng)險(xiǎn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的發(fā)明目的在于：針對(duì)上述存在的問(wèn)題，提供基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法及系統(tǒng)，基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)，對(duì)貸款人在貸中/貸后管理中出現(xiàn)的任何可能逾期的高風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行預(yù)警，提前對(duì)有逾期傾向的貸款，并在其惡化之前迅速做出相應(yīng)預(yù)警提醒，實(shí)現(xiàn)貸款及時(shí)回收，提高貸款回收率，減少銀行等貸款機(jī)構(gòu)的不良資產(chǎn)。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

方案一

本發(fā)明提出了一種基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)相對(duì)于貸款行業(yè)數(shù)據(jù)，所述方法包括以下步驟：

S1，跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)：獲取包含貸款人信息的跨行業(yè)數(shù)據(jù)；從所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)中提取與所述貸款人相關(guān)的用戶信息；

S2，貸款人行為異常識(shí)別：將所述用戶信息與所述貸款人的歷史信息進(jìn)行比對(duì)，若所述貸款人的用戶信息與其歷史信息存在不匹配或不滿足預(yù)設(shè)要求的異常變量時(shí)，則相應(yīng)的用戶信息為異常信息，確定該貸款人存在異常行為，并輸出包含所述異常變量的異常識(shí)別結(jié)果；

S3，風(fēng)險(xiǎn)事件歸類：根據(jù)異常識(shí)別結(jié)果中異常信息對(duì)異常識(shí)別結(jié)果按維度進(jìn)行歸類，輸出所屬維度的維度分析信息；

S4，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估：根據(jù)預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)對(duì)所述維度分析信息進(jìn)行貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定，確定貸款人的貸款風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

進(jìn)一步的，所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)至少包括運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)、航信數(shù)據(jù)和銀聯(lián)數(shù)據(jù)中的一種或多種組合。

基于上述實(shí)施例，優(yōu)選的，所述維度可包括失聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)維度，當(dāng)所述異常變量為失聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)維度變量時(shí)，將所述異常變量歸為失聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)維度，并輸出失聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)維度信息。

基于上述實(shí)施例，優(yōu)選的，所述維度還可包括交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度，當(dāng)所述異常變量為交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度變量時(shí)，將所述異常變量歸為交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度，并輸出交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度信息。

基于上述實(shí)施例，優(yōu)選的，所述維度也可包括犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度，當(dāng)所述異常變量為犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度變量時(shí)，將所述異常變量歸為犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度，并輸出犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度信息。

基于上述實(shí)施例，優(yōu)選的，所述維度還可包括逾期風(fēng)險(xiǎn)維度，當(dāng)進(jìn)行逾期風(fēng)險(xiǎn)維度分類時(shí)，基于貸款行業(yè)數(shù)據(jù)，從貸款行業(yè)數(shù)據(jù)獲取該貸款人的貸款風(fēng)險(xiǎn)信息，當(dāng)貸款風(fēng)險(xiǎn)信息中的異常變量為逾期風(fēng)險(xiǎn)維度變量時(shí)，將所述異常變量歸為逾期風(fēng)險(xiǎn)維度，并輸出逾期風(fēng)險(xiǎn)維度信息。

方案二

本發(fā)明還提出了一種基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，至少包括：

跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊，用于獲取包含貸款人信息的跨行業(yè)數(shù)據(jù)；從所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)中提取與所述貸款人相關(guān)的用戶信息；

貸款人行為異常識(shí)別模塊，用于將所述用戶信息與該貸款人的參考信息進(jìn)行比對(duì)，若所述貸款人的用戶信息與其歷史信息中存在不匹配或不滿足預(yù)設(shè)要求的異常變量時(shí)，則相應(yīng)的用戶信息為異常信息，確定該貸款人存在異常行為，并輸出包含所述異常變量的異常識(shí)別結(jié)果；

風(fēng)險(xiǎn)事件歸類模塊，用于根據(jù)異常識(shí)別結(jié)果中所述異常變量的類型，對(duì)所述異常變量按維度進(jìn)行歸類，輸出所屬維度的維度分類信息維度分類信息；

風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)對(duì)所述維度分類信息進(jìn)行貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定，確定貸款人的貸款風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

進(jìn)一步的，所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)至少包括運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)、航信數(shù)據(jù)和銀聯(lián)數(shù)據(jù)中的一種或多種組合。

基于上述系統(tǒng)的實(shí)施例，所述風(fēng)險(xiǎn)事件歸類模塊至少包括風(fēng)險(xiǎn)維度分類子模塊、交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度分類子模塊、犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度分類子模塊和逾期風(fēng)險(xiǎn)維度分類子模塊中的一種或多種組合；相應(yīng)的，所述維度分類信息至少包括風(fēng)險(xiǎn)維度分類信息、交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度分類信息、犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度分類信息和逾期風(fēng)險(xiǎn)維度分類信息中的一種或多種組合。

進(jìn)一步的，所述系統(tǒng)還可包括數(shù)據(jù)查詢模塊，用于接收用戶或上位機(jī)的貸款風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求，并將貸款風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求發(fā)給跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊。

綜上所述，由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明的有益效果是：

1）本發(fā)明基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)征信、云評(píng)分方式運(yùn)用于貸后風(fēng)險(xiǎn)管理，對(duì)貸款人在貸中/貸后管理中出現(xiàn)的任何可能逾期的高風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行預(yù)警，提前對(duì)有逾期傾向的貸款，并在其惡化之前迅速做出相應(yīng)預(yù)警提醒，實(shí)現(xiàn)貸款后持續(xù)的監(jiān)控預(yù)警，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行提前預(yù)警，貸款機(jī)構(gòu)可提早進(jìn)行催收，提高貸款回收率，減少銀行等貸款機(jī)構(gòu)的不良資產(chǎn)。

2）本發(fā)明采用多維度分析方式，如風(fēng)險(xiǎn)維度分析、交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度分析、犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度分析和逾期風(fēng)險(xiǎn)維度分析等等，從多個(gè)角度對(duì)貸款人的高風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析，保證貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)告的準(zhǔn)確性、可靠性和有效性。

3）本發(fā)明既可單獨(dú)作為貸款預(yù)警使用，對(duì)貸款人的貸款風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，也可以作為信貸金融機(jī)構(gòu)的現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)管理體系作補(bǔ)充預(yù)警分析，與信貸金融機(jī)構(gòu)的現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)管理體系配合使用，提升其貸后風(fēng)險(xiǎn)管理效率和準(zhǔn)確率，幫助機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)貸后風(fēng)險(xiǎn)管理自動(dòng)化。

附圖說(shuō)明

本發(fā)明將通過(guò)例子并參照附圖的方式說(shuō)明，其中：

圖1為本發(fā)明中貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法的流程示意圖。

圖2為本發(fā)明中貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)獨(dú)立使用的示意圖。

圖3為本發(fā)明中貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)配合使用的示意圖。

圖4為本發(fā)明中貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

本說(shuō)明書(shū)中公開(kāi)的所有特征，或公開(kāi)的所有方法或過(guò)程中的步驟，除了互相排斥的特征和/或步驟以外，均可以以任何方式組合。

本說(shuō)明書(shū)（包括任何附加權(quán)利要求、摘要）中公開(kāi)的任一特征，除非特別敘述，均可被其他等效或具有類似目的的替代特征加以替換。即，除非特別敘述，每個(gè)特征只是一系列等效或類似特征中的一個(gè)例子而已。

（一）基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法

本發(fā)明所提出的一種基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，根據(jù)跨行業(yè)數(shù)據(jù)，從風(fēng)險(xiǎn)維度、交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度、犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度和逾期風(fēng)險(xiǎn)維度等多種維度，對(duì)貸款人進(jìn)行貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

本發(fā)明方法既可單獨(dú)作為貸款預(yù)警使用，對(duì)貸款人的貸款風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，當(dāng)用戶需要對(duì)貸款人進(jìn)行貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析時(shí)，可直接輸入貸款風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求。

本發(fā)明也可以作為信貸金融機(jī)構(gòu)的現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)管理體系作補(bǔ)充預(yù)警分析，與信貸金融機(jī)構(gòu)的現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)管理體系配合使用，當(dāng)信貸金融機(jī)構(gòu)在需要補(bǔ)充分析貸款人的貸款風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，向本發(fā)明發(fā)起貸款風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求。

本發(fā)明對(duì)貸后風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求進(jìn)行解析處理，并向跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)送數(shù)據(jù)查詢請(qǐng)求，以獲取包含貸款人信息的跨行業(yè)數(shù)據(jù)；在接收到跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的數(shù)據(jù)查詢結(jié)果后，本發(fā)明對(duì)該跨行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行貸款人行為異常識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)事件歸類和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估等處理，最終將預(yù)警結(jié)果反饋給上述用戶或信貸金融機(jī)構(gòu)。

如圖1所示，所述基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法包括以下步驟：

S1，跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，可由跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊執(zhí)行：獲取包含貸款人信息的跨行業(yè)數(shù)據(jù)；從所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)中提取與所述貸款人相關(guān)的用戶信息。

進(jìn)一步的，在獲取跨行業(yè)數(shù)據(jù)之前，還包括數(shù)據(jù)查詢步驟，具有獨(dú)立查詢方式和配合查詢方式。

其中，獨(dú)立查詢方式，由數(shù)據(jù)查詢模塊執(zhí)行：接收用戶輸入的貸款人信息，生成貸款風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求，在步驟S1中，解析所述貸款風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求，向跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)起數(shù)據(jù)查詢請(qǐng)求，并接收跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的數(shù)據(jù)查詢結(jié)果，從而獲取得到包含貸款人信息的跨行業(yè)數(shù)據(jù)。

配合查詢方式，由數(shù)據(jù)查詢模塊執(zhí)行：接收信貸金融機(jī)構(gòu)發(fā)起的貸款風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求，在步驟S1中，解析所述貸款風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求，向跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)起數(shù)據(jù)查詢請(qǐng)求，并接收跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的數(shù)據(jù)查詢結(jié)果，從而獲取得到包含貸款人信息的跨行業(yè)數(shù)據(jù)。

S2，貸款人行為異常識(shí)別，可由貸款人行為異常識(shí)別模塊執(zhí)行：將所述用戶信息與所述貸款人的歷史信息進(jìn)行比對(duì)，若所述貸款人的用戶信息與其歷史信息存在不匹配或不滿足預(yù)設(shè)要求的異常變量時(shí)，則相應(yīng)的用戶信息為異常信息，確定該貸款人存在異常行為，并輸出包含所述異常變量的異常識(shí)別結(jié)果。

S3，風(fēng)險(xiǎn)事件歸類，可由風(fēng)險(xiǎn)事件歸類模塊執(zhí)行：根據(jù)異常識(shí)別結(jié)果中異常信息對(duì)異常識(shí)別結(jié)果按維度進(jìn)行歸類，輸出所屬維度的維度分析信息。

S4，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估，可由風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估模塊執(zhí)行：根據(jù)預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)對(duì)所述維度分析信息進(jìn)行貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定，確定貸款人的貸款風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

進(jìn)一步的，所述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警包括異常變量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定和維度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定兩種方式。

其中，異常變量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定是指，根據(jù)預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)對(duì)一種維度中的各個(gè)異常變量進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分，為每個(gè)異常變量賦予相應(yīng)的權(quán)值，記為第一權(quán)值，還可按高、中、低等多個(gè)等級(jí)對(duì)異常變量進(jìn)行分級(jí)，確定每個(gè)異常變量的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，記為第一風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。所述預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)是根據(jù)貸款機(jī)構(gòu)自身的要求（如貸款機(jī)構(gòu)的承受能力）預(yù)先設(shè)置的用于為異常變量賦予權(quán)值的標(biāo)準(zhǔn)，各個(gè)貸款機(jī)構(gòu)在進(jìn)行貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)，可隨意設(shè)置成符合自身需求的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

維度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定是指，根據(jù)一個(gè)維度中各個(gè)異常變量的第一風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和第一權(quán)值，對(duì)該維度進(jìn)行單方面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，如對(duì)一個(gè)維度中各個(gè)異常變量的第一權(quán)值作加權(quán)平均值，得到該維度賦予相應(yīng)的權(quán)值，記為第二權(quán)值，也可按高、中、低等多個(gè)等級(jí)對(duì)異常變量進(jìn)行分級(jí)，確定該維度的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，記為第二風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。最后綜合每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)維度的第二風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和第二權(quán)值，對(duì)每個(gè)維度的第二權(quán)值作加權(quán)平均值來(lái)計(jì)算該貸款人的預(yù)警分值，并確定該貸款人的預(yù)警等級(jí)。

進(jìn)一步的，所述方法還包括：

S5，輸出預(yù)警結(jié)果，可由預(yù)警輸出模塊執(zhí)行：在確定貸款人的貸款風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)后，可根據(jù)需求輸出預(yù)警結(jié)果。例如，以報(bào)告的形式輸出預(yù)警結(jié)果；根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估步驟中確定的貸款風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，輸出該用戶的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)告，所述貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)告中至少包括報(bào)告編號(hào)、預(yù)警分值、預(yù)警等級(jí)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)詳單。當(dāng)然所述貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)告的形式可以自由選擇，本發(fā)明不做限定和要求。

一般的，所述報(bào)告編號(hào)為貸款人的識(shí)別號(hào)碼，如采用貸款人的身份證號(hào)碼或聯(lián)系電話號(hào)碼，在對(duì)貸款人進(jìn)行預(yù)警分析時(shí)，可直接從跨行業(yè)數(shù)據(jù)中獲取該貸款人的聯(lián)系號(hào)碼所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。所述預(yù)警分值可采用每個(gè)維度的第二權(quán)值作加權(quán)平均值。所述預(yù)警等級(jí)為根據(jù)預(yù)警分值所劃分的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，如風(fēng)險(xiǎn)極高、風(fēng)險(xiǎn)高、風(fēng)險(xiǎn)中、風(fēng)險(xiǎn)低和風(fēng)險(xiǎn)極低等多個(gè)等級(jí)。所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)為根據(jù)預(yù)警等級(jí)的級(jí)別調(diào)取的預(yù)設(shè)評(píng)價(jià)語(yǔ)，用于指明該貸款人的風(fēng)險(xiǎn)情況，給出相應(yīng)的建議。所述風(fēng)險(xiǎn)詳單包括風(fēng)險(xiǎn)類別即風(fēng)險(xiǎn)所屬維度、風(fēng)險(xiǎn)描述即對(duì)每種維度中的異常變量描述、各個(gè)異常變量的預(yù)警分值和各個(gè)異常變量的預(yù)警等級(jí)。

進(jìn)一步的，為了實(shí)時(shí)了解貸款人的貸款行為變化，以及判斷其還款能力的穩(wěn)定性問(wèn)題。所述方法還包括：

S6，數(shù)據(jù)更新，可由數(shù)據(jù)更新模塊執(zhí)行：定期實(shí)時(shí)更新包含貸款人信息的跨行業(yè)數(shù)據(jù)，并對(duì)新的跨行業(yè)數(shù)據(jù)重復(fù)執(zhí)行跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)步驟，輸出新的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警結(jié)果，輸出貸款人在各種平臺(tái)上的最新?tīng)顩r及風(fēng)險(xiǎn)變化結(jié)果，以便于對(duì)其進(jìn)行貸后管理和提前做出有效的風(fēng)控決策。

本發(fā)明中，所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)相對(duì)于貸款行業(yè)數(shù)據(jù)，優(yōu)選的，所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)至少包括運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)、航信數(shù)據(jù)和銀聯(lián)數(shù)據(jù)中的一種或多種組合。本發(fā)明整合了運(yùn)營(yíng)商中客戶通信行為數(shù)據(jù)、航信飛行出行數(shù)據(jù)及銀聯(lián)消費(fèi)行為等數(shù)據(jù)，刻畫(huà)用戶最近的日常行為，根據(jù)客戶最近一段時(shí)間內(nèi)的行為變化，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

進(jìn)一步的，所述維度至少包括風(fēng)險(xiǎn)維度、交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度、犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度和逾期風(fēng)險(xiǎn)維度中的一種或多種組合；相應(yīng)的，所述維度分類信息至少包括風(fēng)險(xiǎn)維度分類信息、交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度分類信息、犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度分類信息和逾期風(fēng)險(xiǎn)維度分類信息中的一種或多種組合。

本發(fā)明采用多維度分析方式，從多個(gè)角度對(duì)貸款人的高風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析，保證貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)告的準(zhǔn)確性、可靠性和有效性。

（1）失聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)維度分析

本發(fā)明中，所述維度可包括失聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)維度，可由失聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)維度分類子模塊執(zhí)行，當(dāng)所述異常變量為失聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)維度變量時(shí)，將所述異常變量歸為失聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)維度，并輸出失聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)維度信息。

所述失聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)維度變量至少包括第一失聯(lián)變量、第二失聯(lián)變量、第三失聯(lián)變量和第四失聯(lián)變量中的任一種。

所述第一失聯(lián)變量為用于表示貸款人或者關(guān)鍵聯(lián)系人的聯(lián)系號(hào)碼是否在網(wǎng)的在網(wǎng)識(shí)別參數(shù)。

所述第二失聯(lián)變量為用于表示貸款人或者關(guān)鍵聯(lián)系人的聯(lián)系號(hào)碼所注冊(cè)的身份信息是否與其參考信息匹配的身份識(shí)別參數(shù)。

所述第三失聯(lián)變量用于表示貸款人的聯(lián)系地址是否變更的聯(lián)系地址識(shí)別參數(shù)。

所述第四失聯(lián)變量用于表示貸款人是否異常離境的離境識(shí)別參數(shù)。

所述失聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)維度分析可分為聯(lián)系號(hào)碼失聯(lián)分析和聯(lián)系地址失聯(lián)分析。其分析的流程基本相同，主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)獲取來(lái)源及識(shí)別異常變量時(shí)所采用的數(shù)據(jù)模型不同，不同的數(shù)據(jù)模型用于識(shí)別不同的異常變量。

下面以第一失聯(lián)變量為例，具體說(shuō)明本發(fā)明方法的整個(gè)實(shí)施過(guò)程，其它異常變量的識(shí)別方法可同理而論，并且，其它維度中各個(gè)變量的檢測(cè)識(shí)別均基于步驟S1至步驟S4的處理流程，其具體過(guò)程可同理而得。

首先，從運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)中獲取目標(biāo)貸款人和/或其關(guān)鍵聯(lián)系人的跨行業(yè)數(shù)據(jù)，根據(jù)其跨行業(yè)數(shù)據(jù)中的在網(wǎng)參數(shù)，判斷目標(biāo)貸款人和/或其關(guān)鍵聯(lián)系人所預(yù)留的聯(lián)系號(hào)碼是否在網(wǎng)，若沒(méi)有在網(wǎng)則確定該貸款人存在異常行為，則確定該在網(wǎng)參數(shù)為異常變量，并輸出包含該異常變量的異常識(shí)別結(jié)果。在維度分析步驟中，若檢測(cè)到異常識(shí)別結(jié)果中存在第一失聯(lián)變量，則將第一失聯(lián)變量對(duì)所述異常變量按維度進(jìn)行歸類，輸出失聯(lián)維度分類信息。

（2）交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度分析

本發(fā)明中，所述維度還可以為交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度，可由交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度分類子模塊執(zhí)行，當(dāng)所述異常變量為交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度變量時(shí)，將所述異常變量歸為交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度，并輸出交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度信息。

所述交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度變量至少包括第一交際圈變量和第二交際圈變量中的任一種。

所述第一交際圈變量為用于表示基于貸款人的聯(lián)系號(hào)碼所反應(yīng)的夜間活動(dòng)是否異常增加的夜間活動(dòng)識(shí)別參數(shù)。

所述第二交際圈變量為用于表示貸款人的聯(lián)系號(hào)碼是否與預(yù)設(shè)黑名單中的聯(lián)系號(hào)碼存在通信的異常通信識(shí)別參數(shù)。

（3）犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度分析

本發(fā)明中，所述維度也可是犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度，可由犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度分類子模塊執(zhí)行，當(dāng)所述異常變量為犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度變量時(shí)，將所述異常變量歸為犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度，并輸出犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度信息。

所述犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度變量至少包括第一犯罪變量和第二犯罪變量中的任一種。

所述第一犯罪變量為用于表示貸款人是否為公安機(jī)關(guān)通緝對(duì)象的犯罪人識(shí)別參數(shù)。

所述第二犯罪變量為用于表示貸款人被公安機(jī)關(guān)調(diào)查、詢問(wèn)次數(shù)是否超過(guò)預(yù)設(shè)次數(shù)的嫌疑人識(shí)別參數(shù)。

（4）逾期風(fēng)險(xiǎn)維度分析

本發(fā)明中，所述維度還能采用逾期風(fēng)險(xiǎn)維度，可由逾期風(fēng)險(xiǎn)維度分類子模塊執(zhí)行，所述逾期風(fēng)險(xiǎn)維度分析基于貸款行業(yè)數(shù)據(jù)，從貸款行業(yè)數(shù)據(jù)獲取該貸款人的貸款風(fēng)險(xiǎn)信息，當(dāng)貸款風(fēng)險(xiǎn)信息中的異常變量為逾期風(fēng)險(xiǎn)維度變量時(shí)，將所述異常變量歸為逾期風(fēng)險(xiǎn)維度，并輸出逾期風(fēng)險(xiǎn)維度信息。

所述逾期風(fēng)險(xiǎn)維度變量至少包括第一逾期變量、第二逾期變量、第三逾期變量、第四逾期變量和第五逾期變量中的任一種。

所述第一逾期變量為用于表示貸款人當(dāng)前在貸款行業(yè)數(shù)據(jù)中是否存在逾期記錄的逾期識(shí)別參數(shù)。

所述第二逾期變量為用于表示貸款人當(dāng)前在貸款行業(yè)數(shù)據(jù)中是否存在催費(fèi)記錄的催費(fèi)識(shí)別參數(shù)。

所述第三逾期變量為用于表示貸款人當(dāng)前在貸款行業(yè)數(shù)據(jù)中是否存在多平臺(tái)貸款記錄的借款識(shí)別參數(shù)。

所述第四逾期變量為用于表示貸款人當(dāng)前是否存在與法務(wù)訴訟相關(guān)聯(lián)記錄的法務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別參數(shù)。

所述第五逾期變量為用于表示貸款人當(dāng)前是否存在與變賣資產(chǎn)相關(guān)聯(lián)記錄的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別參數(shù)。

（二）基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)

本發(fā)明所提出的基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)可作為獨(dú)立的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)來(lái)單獨(dú)使用，對(duì)貸款人的貸款風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，當(dāng)用戶需要對(duì)貸款人進(jìn)行貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析時(shí)，可直接輸入貸款風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求。

如圖2所示，當(dāng)本發(fā)明系統(tǒng)作為獨(dú)立預(yù)警系統(tǒng)時(shí)，用戶可直接輸入的貸款人信息，數(shù)據(jù)查詢模塊生成貸款風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求，跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊對(duì)所述貸款風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求進(jìn)行解析，并向跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)起數(shù)據(jù)查詢請(qǐng)求，接收跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的數(shù)據(jù)查詢結(jié)果，從而獲取得到包含貸款人信息的跨行業(yè)數(shù)據(jù)。在接收到跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的數(shù)據(jù)查詢結(jié)果后，本發(fā)明對(duì)該跨行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行貸款人行為異常識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)事件歸類和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估等處理，最終將預(yù)警結(jié)果反饋給上述用戶。

本發(fā)明也可以作為信貸金融機(jī)構(gòu)的現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)管理體系作補(bǔ)充預(yù)警分析，與信貸金融機(jī)構(gòu)的現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)管理體系配合使用，當(dāng)信貸金融機(jī)構(gòu)在需要補(bǔ)充分析貸款人的貸款風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，向本發(fā)明發(fā)起貸款風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求。

如圖3所示，當(dāng)本發(fā)明系統(tǒng)作為配合預(yù)警系統(tǒng)時(shí)，本系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)接口與信貸金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)連接，信貸金融機(jī)構(gòu)端的操作人員通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)發(fā)起貸后風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求，數(shù)據(jù)查詢模塊將該貸后風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)至跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊，跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊對(duì)貸后風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求進(jìn)行解析處理后，向跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)出數(shù)據(jù)查詢請(qǐng)求，接收跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的數(shù)據(jù)查詢結(jié)果，從而獲取得到包含貸款人信息的跨行業(yè)數(shù)據(jù)。在接收到跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)返回的數(shù)據(jù)查詢結(jié)果后，本發(fā)明對(duì)該跨行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行貸款人行為異常識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)事件歸類和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估等處理，最終將預(yù)警結(jié)果反饋給上述信貸金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)。

本發(fā)明能夠?yàn)樾刨J金融機(jī)構(gòu)提供一個(gè)外部數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)平臺(tái)，給其現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)管理體系做補(bǔ)充，主要利用跨行大數(shù)據(jù)評(píng)估客戶的信貸風(fēng)險(xiǎn)，各信貸機(jī)構(gòu)可用該系統(tǒng)查詢貸款人風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，貸款人風(fēng)險(xiǎn)分類，還可結(jié)合自有數(shù)據(jù)多角度交叉判斷綜合評(píng)估客戶風(fēng)險(xiǎn)，大幅度的提升信貸金融機(jī)構(gòu)的貸后風(fēng)險(xiǎn)管理效率和準(zhǔn)確率，幫助機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)貸后風(fēng)險(xiǎn)管理自動(dòng)化。

如圖4所示，所述基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)主要包括：跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊、貸款人行為異常識(shí)別模塊、貸款人行為異常識(shí)別模塊、風(fēng)險(xiǎn)事件歸類模塊和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估模塊。其中，本發(fā)明各個(gè)模塊之間的關(guān)系和執(zhí)行動(dòng)作，還可參見(jiàn)所述方法的具體實(shí)施方式部分。

① 跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊，用于獲取包含貸款人信息的跨行業(yè)數(shù)據(jù)；從所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)中提取與所述貸款人相關(guān)的用戶信息。

② 貸款人行為異常識(shí)別模塊，用于將所述用戶信息與該貸款人的參考信息進(jìn)行比對(duì)，若所述貸款人的用戶信息與其歷史信息中存在不匹配或不滿足預(yù)設(shè)要求的異常變量時(shí)，則相應(yīng)的用戶信息為異常信息，確定該貸款人存在異常行為，并輸出包含所述異常變量的異常識(shí)別結(jié)果。

③ 風(fēng)險(xiǎn)事件歸類模塊，用于根據(jù)異常識(shí)別結(jié)果中所述異常變量的類型，對(duì)所述異常變量按維度進(jìn)行歸類，輸出所屬維度的維度分類信息維度分類信息。

④ 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)對(duì)所述維度分類信息進(jìn)行貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定，確定貸款人的貸款風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

進(jìn)一步的，所述系統(tǒng)還可包括：

⑤ 數(shù)據(jù)查詢模塊，用于向跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊輸出貸款風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求，所述貸款風(fēng)險(xiǎn)查詢請(qǐng)求可通過(guò)如鍵盤(pán)、鼠標(biāo)、觸摸屏等信息輸入設(shè)備錄入，也可以通過(guò)如信貸金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)等上位機(jī)轉(zhuǎn)發(fā)。

⑥ 預(yù)警輸出模塊，用于根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警步驟中確定的貸款風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，輸出該用戶的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)告。所述貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)告中至少包括報(bào)告編號(hào)、預(yù)警分值、預(yù)警等級(jí)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)詳單。

⑦ 數(shù)據(jù)更新模塊，用于定期實(shí)時(shí)更新包含貸款人信息的跨行業(yè)數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)更新后對(duì)新的跨行業(yè)數(shù)據(jù)重新進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析，輸出新的貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)告，輸出貸款人在各個(gè)平臺(tái)上的最新?tīng)顩r及風(fēng)險(xiǎn)變化結(jié)果，以實(shí)時(shí)了解貸款人的貸款行為變化，判斷其還款能力的穩(wěn)定性問(wèn)題，便于對(duì)其進(jìn)行貸后管理和提前做出有效的風(fēng)控決策。

本發(fā)明系統(tǒng)還可包括：

⑧ 跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)非貸款行業(yè)數(shù)據(jù)信息，所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊可從該跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取目標(biāo)貸款人信息。

⑨ 貸款行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)貸款行業(yè)數(shù)據(jù)。所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊還可以從貸款行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取目標(biāo)貸款人信息，結(jié)合目標(biāo)貸款人的跨行業(yè)數(shù)據(jù)信息與貸款行業(yè)數(shù)據(jù)信息，對(duì)目標(biāo)貸款人做更為準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析。

當(dāng)然所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)和貸款行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)可以是第三方平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)，例如運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)庫(kù)、航信數(shù)據(jù)庫(kù)和銀聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)，也可以是從第三方平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)信息后保存至本地存儲(chǔ)服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)。

本發(fā)明中所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)至少包括運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)、航信數(shù)據(jù)和銀聯(lián)數(shù)據(jù)中的一種或多種組合。所述風(fēng)險(xiǎn)事件歸類模塊至少包括風(fēng)險(xiǎn)維度分類子模塊、交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度分類子模塊、犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度分類子模塊和逾期風(fēng)險(xiǎn)維度分類子模塊中的一種或多種組合；相應(yīng)的，所述維度分類信息至少包括風(fēng)險(xiǎn)維度分類信息、交際圈風(fēng)險(xiǎn)維度分類信息、犯罪風(fēng)險(xiǎn)維度分類信息和逾期風(fēng)險(xiǎn)維度分類信息中的一種或多種組合。

本發(fā)明并不局限于前述的具體實(shí)施方式。本發(fā)明擴(kuò)展到任何在本說(shuō)明書(shū)中披露的新特征或任何新的組合，以及披露的任一新的方法或過(guò)程的步驟或任何新的組合。