1.基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險預(yù)警方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
S1，跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測：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，貸款人行為異常識別：將所述用戶信息與所述貸款人的歷史信息進行比對，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，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別結(jié)果；
S3，風(fēng)險事件歸類：根據(jù)異常識別結(jié)果中異常信息對異常識別結(jié)果按維度進行歸類，輸出所屬維度的維度分類信息；
S4，風(fēng)險等級評估：根據(jù)預(yù)設(shè)風(fēng)險指標(biāo)對所述維度分類信息進行貸款風(fēng)險評定，確定貸款人的貸款風(fēng)險等級。
2.基于權(quán)利要求1所述的基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險預(yù)警方法，其特征在于：所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)至少包括運營商數(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。
3.基于權(quán)利要求1所述的基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險預(yù)警方法，其特征在于：所述維度至少包括失聯(lián)風(fēng)險維度，當(dāng)所述異常變量為失聯(lián)風(fēng)險維度變量時，將所述異常變量歸為失聯(lián)風(fēng)險維度，并輸出失聯(lián)風(fēng)險維度信息；
所述失聯(lián)風(fēng)險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的聯(lián)系號碼是否在網(wǎng)的在網(wǎng)識別參數(shù)；
所述第二失聯(lián)變量為用于表示貸款人的聯(lián)系號碼所注冊的身份信息是否與其參考信息匹配的身份識別參數(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別參數(shù)。
4.基于權(quán)利要求1所述的基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險預(yù)警方法，其特征在于：所述維度至少包括交際圈風(fēng)險維度，當(dāng)所述異常變量為交際圈風(fēng)險維度變量時，將所述異常變量歸為交際圈風(fēng)險維度，并輸出交際圈風(fēng)險維度信息；
所述交際圈風(fēng)險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)系號碼所反應(yīng)的夜間活動是否異常增加的夜間活動識別參數(shù)；
所述第二交際圈變量為用于表示貸款人的聯(lián)系號碼是否與預(yù)設(shè)黑名單中的聯(lián)系號碼存在通信的異常通信識別參數(shù)。
5.基于權(quán)利要求1所述的基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險預(yù)警方法，其特征在于：所述維度至少包括犯罪風(fēng)險維度，當(dāng)所述異常變量為犯罪風(fēng)險維度變量時，將所述異常變量歸為犯罪風(fēng)險維度，并輸出犯罪風(fēng)險維度信息；
所述犯罪風(fēng)險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關(guān)通緝對象的犯罪人識別參數(shù)；
所述第二犯罪變量為用于表示貸款人被公安機關(guān)調(diào)查、詢問次數(shù)是否超過預(yù)設(shè)次數(shù)的嫌疑人識別參數(shù)。
6.基于權(quán)利要求1所述的基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險預(yù)警方法，其特征在于：所述維度至少包括逾期風(fēng)險維度，進行逾期風(fēng)險維度分類時，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)險信息，當(dāng)貸款風(fēng)險信息中的異常變量為逾期風(fēng)險維度變量時，將所述異常變量歸為逾期風(fēng)險維度，并輸出逾期風(fēng)險維度信息；
所述逾期風(fēng)險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)中是否存在催繳記錄的催費識別參數(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)中是否存在多平臺貸款記錄的借款識別參數(shù)；
所述第四逾期變量為用于表示貸款人當(dāng)前是否存在與貸款法務(wù)訴訟相關(guān)聯(lián)記錄的法務(wù)風(fēng)險識別參數(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)險識別參數(shù)。
7.基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊，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；
貸款人行為異常識別模塊，用于將所述用戶信息與該貸款人的參考信息進行比對，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，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別結(jié)果；
風(fēng)險事件歸類模塊，用于根據(jù)異常識別結(jié)果中所述異常變量的類型，對所述異常變量按維度進行歸類，輸出所屬維度的維度分類信息維度分類信息；
風(fēng)險等級評估模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)風(fēng)險指標(biāo)對所述維度分類信息進行貸款風(fēng)險評定，確定貸款人的貸款風(fēng)險等級。
8.基于權(quán)利要求7所述的基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：所述跨行業(yè)數(shù)據(jù)至少包括運營商數(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。
9.基于權(quán)利要求7所述的基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：所述風(fēng)險事件歸類模塊至少包括風(fēng)險維度分類子模塊、交際圈風(fēng)險維度分類子模塊、犯罪風(fēng)險維度分類子模塊和逾期風(fēng)險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)險維度分類信息、交際圈風(fēng)險維度分類信息、犯罪風(fēng)險維度分類信息和逾期風(fēng)險維度分類信息中的一種或多種組合。
10.基于權(quán)利要求7所述的基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)的貸款風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)還包括數(shù)據(jù)查詢模塊，用于接收用戶或上位機的貸款風(fēng)險查詢請求，并將貸款風(fēng)險查詢請求發(fā)給跨行業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊。