[发明专利]一种金融领域的高风险用户动态识别方法及装置

说明书

本发明可用于金融领域或其他领域，本发明提供了一种金融领域的高风险用户动态识别方法及装置，金融领域的高风险用户动态识别方法包括：根据用户债项分级生成用户的特征集合；利用聚类算法，根据所述特征集合对所述用户进行分类，以生成分类结果；根据所述分类结果对高风险用户进行动态识别。实现了不同时点不同整体风险程度下，高风险大户的动态识别，可改变当前线下手工评估高风险大户低效且精准度低的现状。

技术领域

本发明属于大数据技术领域，特别是涉及分布式系统服务调用，具体涉及一种金融领域的高风险用户动态识别方法及装置。

背景技术

在当前金融领域中，监管机构和行内制度都要求对高风险大户进行特定事项管理，可以理解的是，高风险大户是相对的概念，指在行内所有大户中，某时点风险相对较高的大户。即不同时点整体风险程度不一，需要在不同整体风险程度下，查找出对应的风险相对较高的大户。

按何种标准来对动态变化的多维度大户信息进行大户风险评价(即难点1：如何量化评价大户风险)，以及如何根据当前时点整体风险程度，动态从全行近万大户中精确甄别高风险大户(即难点2：如何动态甄别高风险大户)，无疑是一件非常困难的事情。筛选出的高风险大户过多，将增加管理难度和成本，筛选少了又会增加管理风险。由于当前缺少有效的技术方案，当前仍采用线下手工评估(即基于客户评级、担保、经营状态等因素，按经验判断)的方式进行筛选。该方式无论效率还是精准度，都很难令人满意。

因此，提出一种能动态自动识别高风险大户的方法，就显得尤为重要。

发明内容

需要说明的是，本发明公开的一种金融领域的高风险用户动态识别方法及装置可用于金融领域，也可用于除金融领域之外的任意领域，本发明公开的金融领域的高风险用户动态识别方法及装置的应用领域不做限定

本发明属所提供的金融领域的高风险用户动态识别方法及装置，可实现同时点不同整体风险程度下，高风险大户的动态识别，将改变当前线下手工评估高风险大户低效且精准度低的现状。

为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种金融领域的高风险用户动态识别方法，包括：

根据用户债项分级生成用户的特征集合；

利用聚类算法，根据所述特征集合对所述用户进行分类，以生成分类结果；

根据所述分类结果对高风险用户进行动态识别。

一实施例中，金融领域的高风险用户动态识别方法还包括：根据用户的客户评级、担保方式参数、抵质押价值、经济性质参数以及经营状态参数确定所述用户债项分级。

一实施例中，所述根据用户债项分级生成用户的特征集合包括：

对所述用户债项分级进行数据清洗；

根据清洗后的用户债项分级计算用户当前风险值；

根据所述用户当前风险值生成所述特征集合。

一实施例中，所述聚类算法，根据所述特征集合对所述用户进行分类，以生成分类结果，包括：

根据所述特征集合计算所有用户的用户当前风险值的平均值；

根据所述平均值对所述用户进行分类，以生成第一用户合集以及第二用户合集；

进行迭代操作：

从所述第一用户合集中随机选取一当前用户；

分别计算所述当前用户与第一用户合集的用户当前风险值的平均值的第一差值，以及当前用户与第二用户合集的用户当前风险值的平均值的第二差值；

当所述第一差值小于所述第二差值时，将所述当前用户移入至所述第二用户合集；