[发明专利]基于场景的商户贷721大数据风控模型

说明书

本发明公开了一种基于场景的商户贷721大数据风控模型，实现步骤如下：步骤一：平台登录；步骤二：申请进件；步骤三：建立风控模型：步骤四、输出结果。本发明设计合理，合理整合小微企业和个体经营者多维度数据，如个人征信数据、经营流水数据、合作平台数据等，小微企业和个体经营者个人数据的权重占70％、经营流水数据占20％、合作平台数据占10％，配合使用风控决策引擎，完成线上风险评估，并决策，且能够定期对数据表现进行监控，不断迭代更新风控模型，使得小微企业和个体经营者的风险评估维度全面化，流程线上化。

技术领域

本发明属于风控模型技术领域，更具体地说，涉及一种基于场景的商户贷721大数据风控模型。

背景技术

随着国家对于信贷行业越来越多重视和监管，以及科技的大力发展和大数据在金融领域的运用，使用模型技术手段评估信贷风险的重要性愈加明显。使用模型评估信用风险已成为信贷领域的常见做法。不同于个人信用风险评估，小微企业和个体经营者风险评估具有特殊性。基于大数据平台和风控决策引擎的大数据风控模型在风险评估的过程中起到了越来越重要的支持作用。

使用有监督学习的逻辑回归建模的方式，基于各类场景按照合理数据配比，整合小微企业和个体经营者个人的征信数据，经营数据以及平台数据，结合大数据平台和风控决策引擎的支持，经过大量实际贷款验证并不断更新迭代模型。自动化评估小微企业和个体经营者的信用风险。

现有技术，有关场景平台的特点并未加以有效利用，并未将小微企业和个体经营者相关的数据进行有效的整合和利用，并专门针对小微企业和个体经营者开发有效的经过大量实际贷款验证的风险评估模型。

另外，在针对小微企业和个体经营者的风险评估中，线上化程度不足，没有充分利用大数据技术，配合风控决策引擎实现纯线上化的决策方式，完成信用风险评估。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供了一种基于场景的商户贷721大数据风控模型，设计合理，合理整合小微企业和个体经营者多维度数据，如个人征信数据、经营流水数据、合作平台数据等，采用不同的权重，配合使用风控决策引擎，完成线上风险评估，并决策，且能够定期对数据表现进行监控，不断迭代更新风控模型，使得小微企业和个体经营者的风险评估维度全面化，流程线上化。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

基于场景的商户贷721大数据风控模型，其特征在于：

实现步骤如下：

步骤一：平台登录；客户登录，注册账户，然后选择申请进件；

步骤二：申请进件，需要客户提供申请信息数据、社会征信数据、人行征信数据、企业经营数据和平台交易数据；

步骤三：建立风控模型：配合使用风控决策引擎，完成线上风险评估，评估的权重为：申请信息数据、社会征信数据和人行征信数据占70％，企业经营数据占20％，平台交易数据占10％，并决策，且能够定期对数据表现进行监控，不断迭代更新风控模型；

步骤四、输出结果：决策后，进行统一输出；验证通过后选择进件，验证不通过后则选择拒收。

作为一种优化的技术方案，客户为小微企业和个体经营者。

作为一种优化的技术方案，客户提供的申请信息数据包括名称、社会统一代码、经营范围、法人和经营地址。

作为一种优化的技术方案，所述风控决策引擎包括：风控计算单元，接收输入的申请信息数据、社会征信数据、人行征信数据、企业经营数据和平台交易数据；征信风控单元，对征信进行评分，并进行实时监控；经营风控单元，根据行业、核心技术和组织内部架构，进行对比，进行评分，并进行实时监控；平台风控单元，实时监控平台内的交易状态和付款状态，监控出库量和付款进度。