[发明专利]一种大数据风控模型构建方法

权利要求书

1.一种大数据风控模型构建方法，包括数据收集和数据分类，其特征在于：所述数据收集的下层设置有数据分类，且数据分类的下层分别连接有企业贷款信息采集和个人信息采集，且企业贷款信息采集和个人信息采集的下层均连接有数据建模、数据画像和风险定价。

2.根据权利要求1所述的一种大数据风控模型构建方法，其特征在于：所述数据建模包括行业背景记录、身份验证和银行审核系统，且身份验证分为个人资产状况、基本信息核验和股东的工商信息。

3.根据权利要求1所述的一种大数据风控模型构建方法，其特征在于：身份验证包含以下步骤：

步骤1：：通过个人的姓名、身份证、手机号基本信息进行核验，当个人信息数据与系统相吻合时，进行下一步个人银行卡账单详情、房产车辆第三方用户信息进行数据收集；

步骤2：当个人信息与第三方系统不吻合时，对个人信息进行驳回；

步骤3：对收集的信息进行储存，将数据再次输入的第三方用户信息的匹配再次核算，符合要求进行下一步程序审核；

步骤4：通过审核的数据网上查询个人学历，以及资格认证查询个人工商股东信息。

4.根据权利要求1所述的一种大数据风控模型构建方法，其特征在于：所述数据画像通过预测纬度标签进行总和，且预测纬度标签包括设置有行为刻画和信息推测。

5.根据权利要求1所述的一种大数据风控模型构建方法，其特征在于：所述行为刻画和信息推测包含以下步骤：

步骤1：通过购买渠道，消费频率，以及家庭状况，好的用户标签的选择可以使对用户刻画变得更加丰富，从而通过行为活动进行标签的刻画；

步骤2：通过对活动标签刻画后的用户信息推测通过送货地址中出现的“宿舍”，“学校”“大学”等字样，则用户身份推测为学生，出现公司名称以及大厦，则可以判断为上班族，从而掌握用户的有效信息等。

6.根据权利要求1所述的一种大数据风控模型构建方法，其特征在于：所述风险定价分为机构定价、定制化风险和多维度定价，且机构定价、定制化风险和多维度定价是参数评分的总体结论。

7.根据权利要求1所述的一种大数据风控模型构建方法，其特征在于：所述机构定价包含以下步骤：

步骤1：对银行第三方自身的风险从而对资产进行定价；

步骤2：通过自身风险，根据互联网数据和金融状况实现为客户开发的数据采集；

步骤3：对数据采集结果进行分析和定位。

8.根据权利要求1所述的一种大数据风控模型构建方法，其特征在于：所述定制化风险包含以下步骤：

步骤1：通过某种智能角度，对评分、模型、策略等具体的业务进行服务，避免脱离业务场景从而无法达到准确性；

步骤2：通过不同的业务场景产生的不同数据，且不同数据包含的规律范围进行分析参数和评估；

步骤3：根据不同参数和评估对数据进行风险化的整理和收集，进行风险化的评分。

9.根据权利要求1所述的一种大数据风控模型构建方法，其特征在于：所述多维度定价包含以下步骤：

步骤1：由于个人信用数据的丢失，央行征信只能覆盖25％的人群，但数据业务功能较大,通过P2P平台接入多家第三方数据用于风控；

步骤2：通过对数据的整合、补充、调用、评判等，对风控模型运算结果达到准确性。

10.根据权利要求1所述的一种大数据风控模型构建方法，其特征在于：所述机构定价、定制化风险和多维度定价的下层设置有参数评分，且参数评分是得出评论的结果。