[发明专利]一种前瞻性智能风控体系构建方法

说明书

本发明公开了一种前瞻性智能风控体系构建方法，通过构建六十余种名单库并对名单库进一步分类、细化以及处理，使用网格搜索法，对文本关键参数进行搜索，极大提高了本发明收集风险信息的效率和质量，提高了客户评定等级的准确度。由“至底向上”的管控模式转变为“由顶至下”的管控模式，即由传统的基层在与客户交易、对接时确定客户风险信息并将风险预警信息向上级管理层传递的方式变为由上级管理层依据名单库数据确定风险预警信息，并将风险预警信息发送给基层客户经理，该方法改变了信息流向，重构了风险管控逻辑。使风险出现时，基层根据顶层下发的风险预警信息提前把控风险。

技术领域

本发明涉及智能风险控制领域，具体是一种前瞻性智能风控体系构建方法。

背景技术

当前国内外经济关系日趋复杂，国内外、区域间、市场间、行业间、上下游、主体间、业务间风险传播加快，新的风险因素不断出现，市场对风险因素更敏感，风险的放大效应更明显，风险识别和防范的难度更大，风险应对的前瞻性、准确性、有效性需要不断提升。传统的风控体系已不能适应新形势的变化。

现有风控模式下，银行内部的各类管理信息、业务信息、市场信息、客户信息纷繁复杂，散落多处。风险信息的收集、整理均采用人工收集的方式，效率低、质量差，集成化程度严重不足。并且风险预警信息的传递路径是由基层开始逐级向上级传递，当风险信息到省级分行层级时，大部分风险已到实质性风险程度，以常规手段已无法化解该风险。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种高效收集风险数据，提前向基层发送风险预警信息的前瞻性智能风控系统。

本发明采用如下技术方案：

第一方面，一种前瞻性智能风控体系构建方法，其特征在于，方法包括：

步骤S1：整合内部数据和外部数据，梳理出多个名单库；

步骤S2：根据各名单库中客户受到处罚事件的类型，将名单库中的客户受到的处罚事件划分到对应的信用类型中；

步骤S3：针对每种信用类型，按照客户受到处罚事件的风险程度对处罚事件进行分类；

步骤S4：通过专家分析，使用网格搜索法，对文本关键参数进行搜索，获取客户的评定等级；

步骤S5：将客户类型以及客户的评定等级发送给与客户对接的客户经理，客户经理以此为依据，对贷款业务进行管控。

进一步的，所述步骤S1中内部数据包括CMISII系统、RAD系统、CEWM系统、NDAM系统、CRLMS系统、新一代风险视图系统、新一代多系统固定报表系统、贷后系统系统以及押品系统；

进一步的，所述步骤S1中外部数据的来源包括：

大智慧终端软件，主要提供信用大数据、要素类筛选、舆情信息、财务信息、重大事件；

企业预警通信息，包括企业信息综合名单数据，企业实时情报数据、企业关联关系数据，企业的风险事件、重大公告以及负面信息；

wind金融终端资讯，包括企业金融数据、企业分析数据、企业研究报告以及企业公告；

外部网站，包括绿色工厂网站，各园区、供应链网站中的示范企业中的客户信息。

进一步的，所述步骤S2中信用类型包括行政处罚、公开市场、自律监管、异常机构、经营异常以及被执行人；

进一步的，所述步骤S3中对处罚事件进行分类是指将处罚事件分为严重影响履约、经营受到影响以及其他三种。

进一步的，所述步骤S4中的客户等级共三级，一级客户风险程度较低，二级客户经营受影响较大，三级客户的风险状况影响其履约。