CN107330785A - 一种基于大数据智能风控的小额贷款***及方法 - Google Patents
一种基于大数据智能风控的小额贷款***及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107330785A CN107330785A CN201710557410.XA CN201710557410A CN107330785A CN 107330785 A CN107330785 A CN 107330785A CN 201710557410 A CN201710557410 A CN 201710557410A CN 107330785 A CN107330785 A CN 107330785A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- air control
- user
- petty load
- load system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 238000003032 molecular docking Methods 0.000 claims 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 abstract description 10
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 16
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 241000209202 Bromus secalinus Species 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 2
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012954 risk control Methods 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000012550 audit Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/03—Credit; Loans; Processing thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/08—Insurance
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于大数据智能风控的小额贷款***及方法，其中小额贷款***包括后台管理服务器，后台管理服务器包括前端接入***、大数据风控***、贷款业务***；大数据风控***包括数据采集模块、风控引擎模块、模型训练模块、信用评估模块；数据采集模块用于收集用户数据信息并进行数据预处理；风控引擎模块利用基于随机森林算法的反欺诈模型进行反欺诈决策；模型训练模块用于通过至少2个样本集的运行对反欺诈模型进行模型优化；信用评估模块利用逻辑回归算法对用户信用进行得分评估。本发明整体审核速度快，数据审核全面，风险预判准确性高，有效的降低小额贷款风险。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于大数据智能风控的小额贷款***及方法，属于互联网金融技术领域。
背景技术
互联网金融是传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。互联网与金融深度融合是大势所趋，将对金融产品、业务、组织和服务等方面产生更加深刻的影响。互联网金融对促进小微企业发展和扩大就业发挥了现有金融机构难以替代的积极作用，为大众创业、万众创新打开了大门。
小额贷款是以个人或企业为核心的综合消费贷款，贷款的金额一般为1000元以上，20万元以下。目前我国的小额贷款存在以下问题：
第一、小额贷款缺少最终偿还的保障机制，小额贷款的借款者一般是创业者，且多为资金匮乏者，如果创业成功，他愿意归还贷款，可是如果创业失败，资金损失，贷款者的利益就难以保障；
第二、小额贷款运作成本过高。小额贷款属于零售贷款，一个贷款员最多营销一二百笔贷款，但是金额却仅仅是几百万，这和批发贷款的规模效应是无法比的，相对的成本也高。同样是一个亿的贷款，如果贷款给大企业，只需要一个客户经理就可以办理，而办理小额贷款可能要几千笔业务量，光客户经理就需要十几个，人力物力成本过高；
第三、整个社会的诚信体制缺失，小额贷款绝大部分依靠的是信用担保，骗取贷款的恶意行为时有发生。
可以看出目前小额贷款还是存在较大的风险，现有的风险控制方法一般是采用线下人工审核，不仅速度慢，而且人为审核容易出现错误，审核不够全面，数据审核范围窄，不能做出合理准确的风险预判，因此需要对小额贷款地风险控制问题进行解决。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据智能风控的小额贷款***及方法，审核速度快，数据审核全面，风险预判准确性高，有效的降低小额贷款风险。
为实现上述目的，本发明提供一种基于大数据智能风控的小额贷款***，所述小额贷款***包括后台管理服务器，所述后台管理服务器包括前端接入***、大数据风控***、贷款业务***；
所述前端接入***包括后台管理***接入模块、官网接入模块、终端接入模块、第三方推件接入模块；所述后台管理***接入模块用于实现对所述小额贷款***的业务管理；所述官网接入模块用于实现所述小额贷款***与官方网站之间的数据对接；所述终端接入模块用于实现所述小额贷款***与智能终端之间的数据对接；所述第三方推件接入模块用于实现所述小额贷款***与第三方推荐平台之间的数据对接；
所述大数据风控***包括数据采集模块、风控引擎模块、模型训练模块、信用评估模块；所述数据采集模块用于收集用户数据信息并进行数据预处理；所述风控引擎模块利用基于随机森林算法的反欺诈模型进行反欺诈决策；所述模型训练模块用于通过至少2个样本集的运行对反欺诈模型进行模型优化；所述信用评估模块利用逻辑回归算法对用户信用进行得分评估；
所述贷款业务***包括风控管理模块；所述风控管理模块通过大数据风控***对所述小额贷款***进行风控管理。
如上所述的一种基于大数据智能风控的小额贷款***，所述前端接入***还包括微信接入模块，所述微信接入模块用于实现所述小额贷款***与微信平台的数据对接，用户通过微信客户端实现小额贷款***的数据访问。
如上所述的一种基于大数据智能风控的小额贷款***，所述数据采集模块收集的用户信息包括常规数据、实时数据，数据采集模块通过Spark通用并行计算框架实现分布式计算。Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，通过在Spark上构建处理Stream数据的框架，将Stream数据分成小的时间片断，以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。
进一步，所述常规数据包括身份信息、历史征信报告、个人教育、居住信息，数据采集模块利用Map-reduce原理实现常规数据ETL处理。Map-Reduce是由Google在2004年提出的大数据并行编程架构，分为Map(映射)和Reduce(化简)两个步骤，因此得名，它隐藏并行化、容错、数据分布、负载均衡等细节，可以搭建在普通PC上，程序员可以很方便完成大数据并行编程。ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
进一步，所述实时数据包括人脸识别、定位，数据采集模块采用消息队列Kafka和流计算框架storm处理实时数据。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息***，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，这种动作(网页浏览，搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素，这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决，对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析***，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消费。Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算***，同Hadoop一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时。Storm同样还具备容错和分布计算特性，从而使Storm可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理。
如上所述的一种基于大数据智能风控的小额贷款***，所述随机森林算法包括至少一个决策树，每个决策树随机采样一组用户的特征，在每个节点判断某一个用户特征和欺诈的关联度并对对每个用户做出欺诈结果决策。
如上所述的一种基于大数据智能风控的小额贷款***，所述逻辑回归算法通过后台管理服务器积累的用户历史数据得出用户还款能力概率和还款意愿概率，所述还款能力概率通过用户的收入资产情况得出，所述还款意愿概率通过用户逾期还款、违约违法情况得出。
本发明还提供一种基于大数据智能风控的小额贷款方法，所述小额贷款方法采用上述的小额贷款***，所述小额贷款方法包括以下步骤：
贷款用户提出贷款业务申请，对贷款用户的用户信息进行采集；
生成订单利用基于随机森林算法的反欺诈模型进行反欺诈决策；
对于通过反欺诈模型验证的用户，利用逻辑回归算法对用户信用进行得分评估；
根据用户信用评估得分进行线性拟合，得出用户最终贷款额度。
本发明具有如下优点：以海量数据为基础，结合人脸识别技术，实现多维度识别用户信息的真实性，发现与规避潜在的欺诈风险，采用了随机森林的算法实现了反欺诈决策，采用了逻辑回归的方法得出还款意愿和还款能力评分。大规模数据可实现快速建模，应用广义线性模型和深度学习，找出数据中隐含复杂非线性关系，根据实际应用场景，通过机器学习等技术训练多个模型，多维度描绘用户画像。本发明整体审核速度快，数据审核全面，风险预判准确性高，有效的降低小额贷款风险。
附图说明
图1为基于大数据智能风控的小额贷款***架构示意图；
图2为基于大数据智能风控的小额贷款方法流程图；
图3为基于大数据智能风控的小额贷款***处理流程。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
如图1所示，一种基于大数据智能风控的小额贷款***，小额贷款***包括后台管理服务器，后台管理服务器包括前端接入***1、大数据风控***2、贷款业务***3；
前端接入***1包括后台管理***接入模块101、官网接入模块102、终端接入模块103、第三方推件接入模块104；后台管理***接入模块101用于实现对小额贷款***的业务管理；官网接入模块102用于实现小额贷款***与官方网站之间的数据对接；终端接入模块103用于实现小额贷款***与智能终端之间的数据对接；第三方推件接入模块104用于实现小额贷款***与第三方推荐平台之间的数据对接；
大数据风控***2包括数据采集模块201、风控引擎模块202、模型训练模块203、信用评估模块204；数据采集模块201用于收集用户数据信息并进行数据预处理；风控引擎模块202利用基于随机森林算法的反欺诈模型进行反欺诈决策；模型训练模块203用于通过至少2个样本集的运行对反欺诈模型进行模型优化；信用评估模块204利用逻辑回归算法对用户信用进行得分评估；
贷款业务***3包括风控管理模块301；风控管理模块301通过大数据风控***2对小额贷款***进行风控管理。
基于大数据智能风控的小额贷款***的一个实施例中，前端接入***1还包括微信接入模块105，微信接入模块105用于实现小额贷款***与微信平台的数据对接，用户通过微信客户端实现小额贷款***的数据访问。
数据采集模块201收集的用户信息包括常规数据、实时数据，数据采集模块201通过Spark通用并行计算框架实现分布式计算。Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，通过在Spark上构建处理Stream数据的框架，将Stream数据分成小的时间片断，以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。
进一步，常规数据包括身份信息、历史征信报告、个人教育、居住信息，数据采集模块201利用Map-reduce原理实现常规数据ETL处理。Map-Reduce是由Google在2004年提出的大数据并行编程架构，分为Map(映射)和Reduce(化简)两个步骤，因此得名，它隐藏并行化、容错、数据分布、负载均衡等细节，可以搭建在普通PC上，程序员可以很方便完成大数据并行编程。ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
进一步，实时数据包括人脸识别、定位，数据采集模块201采用消息队列Kafka和流计算框架storm处理实时数据。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息***，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，这种动作(网页浏览，搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素，这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决，对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析***，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消费。Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算***，同Hadoop一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时。Storm同样还具备容错和分布计算特性，从而使Storm可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理。
随机森林算法包括至少一个决策树，每个决策树随机采样一组用户的特征，在每个节点判断某一个用户特征和欺诈的关联度并对对每个用户做出欺诈结果决策。逻辑回归算法通过后台管理服务器积累的用户历史数据得出用户还款能力概率和还款意愿概率，还款能力概率通过用户的收入资产情况得出，还款意愿概率通过用户逾期还款、违约违法情况得出。
如图2所示，本发明还提供一种基于大数据智能风控的小额贷款方法，小额贷款方法采用上述的小额贷款***，小额贷款方法包括以下步骤：
S1：贷款用户提出贷款业务申请，对贷款用户的用户信息进行采集；
S2：生成订单利用基于随机森林算法的反欺诈模型进行反欺诈决策；
S3：对于通过反欺诈模型验证的用户，利用逻辑回归算法对用户信用进行得分评估；
S4：根据用户信用评估得分进行线性拟合，得出用户最终贷款额度。
如图3所示，结合本发明用于消费品的小额贷款的完整处理流程：
消费场景：用户浏览虚拟消费场景进行个人消费；
客源获取：通过客户端、第三方推件进行客源获取；
数据采集评估：利用本发明进行用户数据采集评估；
贷款申请：对用户贷款订单进行录入；
审批：利用本发明进行审批；
签约：生成合同，进行签约；
放款：发出支付指令，自动过账；
贷后跟踪：定期跟踪，进行还款提醒；
还款：通过手机客户端进行还款；
逾期催收：对逾期还款用户进行内部催收、委外催收或司法追偿。
本发明以海量数据为基础，结合人脸识别技术，实现多维度识别用户信息的真实性，发现与规避潜在的欺诈风险，采用了随机森林的算法实现了反欺诈决策，采用了逻辑回归的方法得出还款意愿和还款能力评分。大规模数据可实现快速建模，应用广义线性模型和深度学习，找出数据中隐含复杂非线性关系，根据实际应用场景，通过机器学习等技术训练多个模型，多维度描绘用户画像。本发明整体审核速度快，数据审核全面，风险预判准确性高，有效的降低小额贷款风险。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
Claims (8)
1.一种基于大数据智能风控的小额贷款***，所述小额贷款***包括后台管理服务器，其特征在于：所述后台管理服务器包括前端接入***、大数据风控***、贷款业务***；
所述前端接入***包括后台管理***接入模块、官网接入模块、终端接入模块、第三方推件接入模块；所述后台管理***接入模块用于实现对所述小额贷款***的业务管理；所述官网接入模块用于实现所述小额贷款***与官方网站之间的数据对接；所述终端接入模块用于实现所述小额贷款***与智能终端之间的数据对接；所述第三方推件接入模块用于实现所述小额贷款***与第三方推荐平台之间的数据对接；
所述大数据风控***包括数据采集模块、风控引擎模块、模型训练模块、信用评估模块；所述数据采集模块用于收集用户数据信息并进行数据预处理；所述风控引擎模块利用基于随机森林算法的反欺诈模型进行反欺诈决策；所述模型训练模块用于通过至少2个样本集的运行对反欺诈模型进行模型优化；所述信用评估模块利用逻辑回归算法对用户信用进行得分评估；
所述贷款业务***包括风控管理模块；所述风控管理模块通过大数据风控***对所述小额贷款***进行风控管理。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据智能风控的小额贷款***，其特征在于：所述前端接入***还包括微信接入模块，所述微信接入模块用于实现所述小额贷款***与微信平台的数据对接，用户通过微信客户端实现小额贷款***的数据访问。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据智能风控的小额贷款***，其特征在于：所述数据采集模块收集的用户信息包括常规数据、实时数据，数据采集模块通过Spark通用并行计算框架实现分布式计算。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据智能风控的小额贷款***，其特征在于：所述常规数据包括身份信息、历史征信报告、个人教育、居住信息，数据采集模块利用Map-reduce原理实现常规数据ETL处理。
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据智能风控的小额贷款***，其特征在于：所述实时数据包括人脸识别、定位，数据采集模块采用消息队列Kafka和流计算框架storm处理实时数据。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据智能风控的小额贷款***，其特征在于：所述随机森林算法包括至少一个决策树，每个决策树随机采样一组用户的特征，在每个节点判断某一个用户特征和欺诈的关联度并对对每个用户做出欺诈结果决策。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据智能风控的小额贷款***，其特征在于：所述逻辑回归算法通过后台管理服务器积累的用户历史数据得出用户还款能力概率和还款意愿概率，所述还款能力概率通过用户的收入资产情况得出，所述还款意愿概率通过用户逾期还款、违约违法情况得出。
8.一种基于大数据智能风控的小额贷款方法，所述小额贷款方法采用如权利要求1至7任意一项所述的小额贷款***，其特征在于：所述小额贷款方法包括以下步骤：
贷款用户提出贷款业务申请，对贷款用户的用户信息进行采集；
生成订单利用基于随机森林算法的反欺诈模型进行反欺诈决策；
对于通过反欺诈模型验证的用户，利用逻辑回归算法对用户信用进行得分评估；
根据用户信用评估得分进行线性拟合，得出用户最终贷款额度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710557410.XA CN107330785A (zh) | 2017-07-10 | 2017-07-10 | 一种基于大数据智能风控的小额贷款***及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710557410.XA CN107330785A (zh) | 2017-07-10 | 2017-07-10 | 一种基于大数据智能风控的小额贷款***及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107330785A true CN107330785A (zh) | 2017-11-07 |
Family
ID=60197264
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710557410.XA Pending CN107330785A (zh) | 2017-07-10 | 2017-07-10 | 一种基于大数据智能风控的小额贷款***及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107330785A (zh) |
Cited By (43)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107886429A (zh) * | 2017-11-20 | 2018-04-06 | 上海维信荟智金融科技有限公司 | 信贷服务管理方法及*** |
| CN107993146A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-05-04 | 深圳市前海吉顺信科技发展有限公司 | 金融大数据的风控方法及*** |
| CN108074179A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-05-25 | 深圳乐信软件技术有限公司 | 金融风控策略配置方法、***、服务器及存储介质 |
| CN108121824A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-06-05 | 北京融快线科技有限公司 | 一种面向金融服务的聊天机器人及*** |
| CN108229790A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-06-29 | 信用宝金融信息服务（北京）有限公司 | 风控自动化平台 |
| CN108287913A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-07-17 | 霍尔果斯智融未来信息科技有限公司 | 一种数据可回溯的大规模离散型特征挖掘的方法 |
| CN108305165A (zh) * | 2018-02-12 | 2018-07-20 | 中科柏诚科技（北京）股份有限公司 | 一种互联网助贷***及方法 |
| CN108416664A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-08-17 | 广州越秀金融科技有限公司 | 基于消费信贷场景的风险评估方法及***实现 |
| CN108446291A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-08-24 | 深圳萨摩耶互联网金融服务有限公司 | 用户信用的实时评分方法及评分*** |
| CN108446910A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-08-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种风控决策***、方法以及设备 |
| CN108510194A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-07 | 平安科技（深圳）有限公司 | 风控模型训练方法、风险识别方法、装置、设备及介质 |
| CN108537656A (zh) * | 2018-03-27 | 2018-09-14 | 龙环普惠投资管理（北京）有限公司 | 一种车贷风控***和方法 |
| CN108765135A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-11-06 | 佛山市金晶微阅信息科技有限公司 | 一种信贷反欺诈识别*** |
| CN109102176A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-28 | 珠海宏桥高科技有限公司 | 一种基于区块链的贸易金融评估方法及装置 |
| CN109104471A (zh) * | 2018-07-26 | 2018-12-28 | 新疆玖富万卡信息技术有限公司 | 一种推荐服务的方法、管理服务器和推荐服务器 |
| CN109242107A (zh) * | 2018-09-11 | 2019-01-18 | 北京芯盾时代科技有限公司 | 基于迁移学习的反欺诈模型训练方法、***和反欺诈方法 |
| CN109242673A (zh) * | 2018-11-04 | 2019-01-18 | 上海良鑫网络科技有限公司 | 鹰眼反欺诈大数据风控评估*** |
| CN109345371A (zh) * | 2018-08-30 | 2019-02-15 | 成都数联铭品科技有限公司 | 个人征信报告回溯方法及*** |
| CN109413031A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-03-01 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 反欺诈模型的构建方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN109657865A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-19 | 国网能源研究院有限公司 | 一种资金池账户透支额度预测方法及装置 |
| CN109767227A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-17 | 深圳市讯联智付网络有限公司 | 通过rds实现支付风险智能判断和控制的***及方法 |
| CN110110592A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-08-09 | 中国人民财产保险股份有限公司 | 业务处理方法、模型训练方法、设备及存储介质 |
| CN110135974A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-08-16 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 一种基于二级消息队列授信方法、装置和电子设备 |
| CN110163481A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-08-23 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 电子装置、用户风控审核***测试方法及存储介质 |
| CN110648217A (zh) * | 2019-09-08 | 2020-01-03 | 贵州普惠链电子商务有限公司 | 基于大数据和人工智能的风控*** |
| CN110674531A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-01-10 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 基于区块链的居住信息管理方法、装置、服务器及介质 |
| CN110826846A (zh) * | 2019-09-17 | 2020-02-21 | 蔷薇信息技术有限公司 | 基于智能风控和区块链技术的供应链金融业务交互*** |
| CN111080440A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-28 | 上海良鑫网络科技有限公司 | 大数据风控管理*** |
| CN111191688A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-05-22 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 一种用户分期期数管理方法、装置和电子设备 |
| CN111488338A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-08-04 | 上海冰鉴信息科技有限公司 | 应用于风控决策流的模型监控方法及装置 |
| CN111507820A (zh) * | 2020-04-08 | 2020-08-07 | 上海金仕达软件科技有限公司 | 一种网格化金融风控智能*** |
| CN111784497A (zh) * | 2020-06-14 | 2020-10-16 | 湖南三湘银行股份有限公司 | 一种基于图像识别线上贷款*** |
| CN111882448A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-11-03 | 江苏随心保科技有限公司 | 一种基于保险中介行业的供应链金融风险管控*** |
| CN112105183A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-12-18 | 致数信息科技(上海)有限公司 | 一种基于深度数据挖掘的电信客户融合信用评估*** |
| WO2020253348A1 (zh) * | 2019-06-17 | 2020-12-24 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 异常信息识别方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN112508677A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-03-16 | 无锡艺界科技有限公司 | 一种基于大数据风控的金融*** |
| CN112541818A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-03-23 | 四川享宇金信金融科技有限公司 | 一种基于区块链的风控模型构建方法 |
| CN112907347A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-06-04 | 浙江惠瀜网络科技有限公司 | 汽车分期贷款客户画像数据管理***及基于该***的数据处理方法 |
| CN113362072A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-07 | 平安普惠企业管理有限公司 | 风控数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113450200A (zh) * | 2020-03-25 | 2021-09-28 | 上海欧冶金融信息服务股份有限公司 | 一种多层次可交互的风险预警*** |
| CN113516544A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-10-19 | 安徽好车到家信息科技有限公司 | 一种基于大数据的智能风控管理***及方法 |
| CN116468265A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-07-21 | 杭州瓴羊智能服务有限公司 | 批量用户数据处理方法和装置 |
| CN117172908A (zh) * | 2023-09-05 | 2023-12-05 | 中铁商业保理有限公司 | 基于消费账单分析的业务贷款分期决策辅助*** |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103678659A (zh) * | 2013-12-24 | 2014-03-26 | 焦点科技股份有限公司 | 一种基于随机森林算法的电子商务网站欺诈用户识别方法及*** |
| CN105184645A (zh) * | 2015-07-24 | 2015-12-23 | 上海佰晟通信息科技有限公司 | 实时小额信贷*** |
| CN105279691A (zh) * | 2014-07-25 | 2016-01-27 | ***股份有限公司 | 基于随机森林模型的金融交易检测方法和设备 |
| CN105512938A (zh) * | 2016-02-03 | 2016-04-20 | 宜人恒业科技发展（北京）有限公司 | 一种基于用户长期使用行为的在线信用风险评估方法 |
| US20160328572A1 (en) * | 2014-01-31 | 2016-11-10 | The Arizona Board Of Regents On Behalf Of The Univ Ersity Of Arizona | Fraudulent application detection system and method of use |
| CN106408413A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-02-15 | 快睿登信息科技（上海）有限公司 | 一种多循环分期决策的方法及*** |
-
2017
- 2017-07-10 CN CN201710557410.XA patent/CN107330785A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103678659A (zh) * | 2013-12-24 | 2014-03-26 | 焦点科技股份有限公司 | 一种基于随机森林算法的电子商务网站欺诈用户识别方法及*** |
| US20160328572A1 (en) * | 2014-01-31 | 2016-11-10 | The Arizona Board Of Regents On Behalf Of The Univ Ersity Of Arizona | Fraudulent application detection system and method of use |
| CN105279691A (zh) * | 2014-07-25 | 2016-01-27 | ***股份有限公司 | 基于随机森林模型的金融交易检测方法和设备 |
| CN105184645A (zh) * | 2015-07-24 | 2015-12-23 | 上海佰晟通信息科技有限公司 | 实时小额信贷*** |
| CN105512938A (zh) * | 2016-02-03 | 2016-04-20 | 宜人恒业科技发展（北京）有限公司 | 一种基于用户长期使用行为的在线信用风险评估方法 |
| CN106408413A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-02-15 | 快睿登信息科技（上海）有限公司 | 一种多循环分期决策的方法及*** |
Cited By (48)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107886429A (zh) * | 2017-11-20 | 2018-04-06 | 上海维信荟智金融科技有限公司 | 信贷服务管理方法及*** |
| CN108229790A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-06-29 | 信用宝金融信息服务（北京）有限公司 | 风控自动化平台 |
| CN108074179A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-05-25 | 深圳乐信软件技术有限公司 | 金融风控策略配置方法、***、服务器及存储介质 |
| CN108446291A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-08-24 | 深圳萨摩耶互联网金融服务有限公司 | 用户信用的实时评分方法及评分*** |
| CN108121824A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-06-05 | 北京融快线科技有限公司 | 一种面向金融服务的聊天机器人及*** |
| CN107993146A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-05-04 | 深圳市前海吉顺信科技发展有限公司 | 金融大数据的风控方法及*** |
| CN108416664A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-08-17 | 广州越秀金融科技有限公司 | 基于消费信贷场景的风险评估方法及***实现 |
| CN108446910A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-08-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种风控决策***、方法以及设备 |
| CN108287913A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-07-17 | 霍尔果斯智融未来信息科技有限公司 | 一种数据可回溯的大规模离散型特征挖掘的方法 |
| CN108305165A (zh) * | 2018-02-12 | 2018-07-20 | 中科柏诚科技（北京）股份有限公司 | 一种互联网助贷***及方法 |
| CN108537656A (zh) * | 2018-03-27 | 2018-09-14 | 龙环普惠投资管理（北京）有限公司 | 一种车贷风控***和方法 |
| CN108510194A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-07 | 平安科技（深圳）有限公司 | 风控模型训练方法、风险识别方法、装置、设备及介质 |
| CN108765135A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-11-06 | 佛山市金晶微阅信息科技有限公司 | 一种信贷反欺诈识别*** |
| CN109102176A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-28 | 珠海宏桥高科技有限公司 | 一种基于区块链的贸易金融评估方法及装置 |
| CN109104471A (zh) * | 2018-07-26 | 2018-12-28 | 新疆玖富万卡信息技术有限公司 | 一种推荐服务的方法、管理服务器和推荐服务器 |
| CN109345371A (zh) * | 2018-08-30 | 2019-02-15 | 成都数联铭品科技有限公司 | 个人征信报告回溯方法及*** |
| CN109413031A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-03-01 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 反欺诈模型的构建方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN109242107A (zh) * | 2018-09-11 | 2019-01-18 | 北京芯盾时代科技有限公司 | 基于迁移学习的反欺诈模型训练方法、***和反欺诈方法 |
| CN109242673A (zh) * | 2018-11-04 | 2019-01-18 | 上海良鑫网络科技有限公司 | 鹰眼反欺诈大数据风控评估*** |
| CN109657865A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-19 | 国网能源研究院有限公司 | 一种资金池账户透支额度预测方法及装置 |
| CN109767227B (zh) * | 2018-12-28 | 2021-03-23 | 深圳市讯联智付网络有限公司 | 通过rds实现支付风险智能判断和控制的***及方法 |
| CN109767227A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-17 | 深圳市讯联智付网络有限公司 | 通过rds实现支付风险智能判断和控制的***及方法 |
| CN110110592A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-08-09 | 中国人民财产保险股份有限公司 | 业务处理方法、模型训练方法、设备及存储介质 |
| CN110163481A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-08-23 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 电子装置、用户风控审核***测试方法及存储介质 |
| CN110135974A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-08-16 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 一种基于二级消息队列授信方法、装置和电子设备 |
| WO2020253348A1 (zh) * | 2019-06-17 | 2020-12-24 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 异常信息识别方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN110648217A (zh) * | 2019-09-08 | 2020-01-03 | 贵州普惠链电子商务有限公司 | 基于大数据和人工智能的风控*** |
| CN110826846A (zh) * | 2019-09-17 | 2020-02-21 | 蔷薇信息技术有限公司 | 基于智能风控和区块链技术的供应链金融业务交互*** |
| CN110674531A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-01-10 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 基于区块链的居住信息管理方法、装置、服务器及介质 |
| CN110674531B (zh) * | 2019-10-11 | 2023-06-27 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 基于区块链的居住信息管理方法、装置、服务器及介质 |
| CN111191688A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-05-22 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 一种用户分期期数管理方法、装置和电子设备 |
| CN111080440A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-28 | 上海良鑫网络科技有限公司 | 大数据风控管理*** |
| CN113450200A (zh) * | 2020-03-25 | 2021-09-28 | 上海欧冶金融信息服务股份有限公司 | 一种多层次可交互的风险预警*** |
| CN111507820A (zh) * | 2020-04-08 | 2020-08-07 | 上海金仕达软件科技有限公司 | 一种网格化金融风控智能*** |
| CN111784497A (zh) * | 2020-06-14 | 2020-10-16 | 湖南三湘银行股份有限公司 | 一种基于图像识别线上贷款*** |
| CN111488338A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-08-04 | 上海冰鉴信息科技有限公司 | 应用于风控决策流的模型监控方法及装置 |
| CN111882448A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-11-03 | 江苏随心保科技有限公司 | 一种基于保险中介行业的供应链金融风险管控*** |
| CN112105183A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-12-18 | 致数信息科技(上海)有限公司 | 一种基于深度数据挖掘的电信客户融合信用评估*** |
| CN112105183B (zh) * | 2020-08-07 | 2022-12-13 | 致数信息科技(上海)有限公司 | 一种基于深度数据挖掘的电信客户融合信用评估*** |
| CN112508677A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-03-16 | 无锡艺界科技有限公司 | 一种基于大数据风控的金融*** |
| CN112907347A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-06-04 | 浙江惠瀜网络科技有限公司 | 汽车分期贷款客户画像数据管理***及基于该***的数据处理方法 |
| CN112907347B (zh) * | 2020-12-02 | 2023-07-04 | 浙江惠瀜网络科技有限公司 | 汽车分期贷款客户画像数据管理***及基于该***的数据处理方法 |
| CN112541818A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-03-23 | 四川享宇金信金融科技有限公司 | 一种基于区块链的风控模型构建方法 |
| CN113516544A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-10-19 | 安徽好车到家信息科技有限公司 | 一种基于大数据的智能风控管理***及方法 |
| CN113362072A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-07 | 平安普惠企业管理有限公司 | 风控数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113362072B (zh) * | 2021-06-30 | 2023-09-08 | 成都一蟹科技有限公司 | 风控数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN116468265A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-07-21 | 杭州瓴羊智能服务有限公司 | 批量用户数据处理方法和装置 |
| CN117172908A (zh) * | 2023-09-05 | 2023-12-05 | 中铁商业保理有限公司 | 基于消费账单分析的业务贷款分期决策辅助*** |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107330785A (zh) | 一种基于大数据智能风控的小额贷款***及方法 | |
| Ma et al. | Financial credit risk prediction in internet finance driven by machine learning | |
| CN111476660B (zh) | 一种基于数据分析的智能风控***及方法 | |
| CN108416669A (zh) | 用户行为数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质 | |
| CN101493913A (zh) | 一种评估网上用户信用的方法及*** | |
| CN103678659A (zh) | 一种基于随机森林算法的电子商务网站欺诈用户识别方法及*** | |
| Dhingra et al. | Spam analysis of big reviews dataset using Fuzzy Ranking Evaluation Algorithm and Hadoop | |
| CN106776897A (zh) | 一种用户画像标签确定方法及装置 | |
| CN111833182B (zh) | 识别风险对象的方法和装置 | |
| Gu et al. | On-chain analysis-based detection of abnormal transaction amount on cryptocurrency exchanges | |
| CN113989019A (zh) | 识别风险的方法、装置、设备及存储介质 | |
| Shaohui et al. | Customer transaction fraud detection using random forest | |
| Karimzadeh et al. | The effects of electronic banking expansion on profitability of a commercial bank (Sepah bank of Iran) | |
| Ruyu et al. | A comparison of credit rating classification models based on spark-evidence from lending-club | |
| Nanduri et al. | Ecommerce fraud detection through fraud islands and multi-layer machine learning model | |
| Chen et al. | Mixed credit scoring model of logistic regression and evidence weight in the background of big data | |
| CN107527289A (zh) | 一种投资组合行业配置方法、装置、服务器和存储介质 | |
| Peng et al. | Bank financial risk prediction model based on big data | |
| Yu et al. | Neural network based transaction classification system for chinese transaction behavior analysis | |
| Krysovatyy et al. | Classification Method of Fictitious Enterprises Based on Gaussian Naive Bayes | |
| CN110766091B (zh) | 一种套路贷团伙的识别方法及*** | |
| CN113516544A (zh) | 一种基于大数据的智能风控管理***及方法 | |
| Bansal et al. | Cryptocurrency price prediction using Twitter and news articles analysis | |
| Yu et al. | [Retracted] Complexity Analysis of Consumer Finance following Computer LightGBM Algorithm under Industrial Economy | |
| Yang et al. | Automatic Feature Engineering‐Based Optimization Method for Car Loan Fraud Detection |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20171107 |