[发明专利]一种金融企业风险识别预警方法及系统

说明书

本发明公开了一种金融企业风险识别预警方法及系统，方法包括步骤：数据采集模块接入第一系统平台、第一系统平台及社会数据平台，获取第一金融企业数据；数据处理模块对所述第一金融企业数据进行预处理，获取第二金融企业数据、将获取的第二金融企业数据传输到大数据分析模块；构建多维度指标列表；大数据分析模块对第二金融企业数据与多维度指标列表分别解析对比，并将解析数据传输到专家评估模块；风险分析模块对金融企业风险进行分析，分别输出高风险、中风险及低风险企业清单。通过利用构建的多维度指标列表进行分别解析对比，根据专家评估结果及扫楼机器人输出的风险系数对金融企业风险进行分析，提高了金融企业预警的准确度，解决了采用传统人工分析方法识别金融企业风险时人力消耗巨大的问题。

技术领域

本发明涉及大数据分析技术领域，特别涉及一种金融企业风险识别预警方法及系统。

背景技术

随着社会经济的发展，计算机技术、移动互联网技术的进入了飞速发展时期，各行各业都开始走向与互联网融合的道，特别是相关部门提供了大量的便民服务，让人们足不出户就可以办理各种业务。伴随着这些系统产生了海量的数据，这些海量数据中蕴含有大量的信息，具有丰富的利用价值，通过对这些数据的分析，可以帮助相关部门抽丝剥茧，找出潜在的风险隐患。

互联网金融因借助互联网技术，其与传统金融相比，风险具有隐秘性、传染性、突发性和广泛性。近年来网络金融风险事件呈爆发式增长，通过总结，网络金融风险事件具有以下特点：

1、风险事件融合态势明显，风险事件数量逐年上升。互联网技术的“普适性”加之金融自身的高收益、高风险、众参与属性，导致互联网金融较传统金融业务的风险成倍增加。一些机构或个人以“互联网金融创新”的噱头，虚假宣传、招徕投资人，对于吸收的投资款项任意处置或肆意挥霍，最终导致无法兑付，给广大的投资人造成严重损失。

2、风险事件涉及金额巨大，投资人分布区域广。一些网络金融投资人遍及全国甚至海外，网络平台吸收金额巨大，一旦风险爆发对于相关部门来说处理的难度较大。

3、风险主体组织化、公司化。众多的网络金融风险事件以共同实施的组织形式出现，借投资、理财、科技公司等名义实施相关活动。

4、风险对象重叠化、年轻化。随着公众对理财的需求提升，网络金融平台假借“理财”、“投资”等名义吸收公众存款，一个投资人可能投资多个平台，一个平台也可能吸收相同投资人的多次投资。同时“赌博型投资”增多——个别投资人通过借贷或举个人或家庭的全部财产进行投资，被骗后损失惨重。此外，因年轻人较多地接触网络，在网络金融平台的投资人中，以80后、90后的群体为主。

5、黑灰产业链形成，网络金融风险事件呈现产业化。网络金融风险事件呈现跨部门、跨行业的趋势，通过网络，不同类型的行为人“联络”起来，形成了黑灰产业链。随着网络技术的发展，此种产业链的分工日趋精细，且突破了传统的联络方式，打击难度大。

6、风险事件追回资金难度大。网络金融风险事件中，行为人通过第三方资金托管、利用虚假账户转移资金等使得资金的流向复杂，甚至将资金流向境外，使得相关部门追回资金损失难度增大。许多网络金融风险事件发生后，投资人被兑付的比例不到10%。

正因为金融企业发生风险的隐蔽性与突发性，定位到真实的实施者很难。

发明内容

金融企业风险存在隐蔽性与突发性的特点，使得相关部门十分被动，往往给投资人造成无法挽回的损失，但是采用传统人工分析的方法，不仅耗费巨大人力，而且效果有限。

针对上述问题，提出一种金融企业风险识别预警方法及系统，通过获取海量数据，对海量数据进行大数据分析后，利用构建的多维度指标列表进行分别解析对比，并将解析数据传输到专家评估模块，以获取专家评估结果，根据所述专家评估结果、扫楼机器人输出的风险系数对金融企业风险进行分析，分别输出高风险、中风险及低风险企业清单，大大提高了金融企业预警的准确度，节省了人力资源，解决了采用传统人工分析方法识别金融企业风险时人力消耗巨大的问题。