一种基于大数据的风险监控方法、设备及介质与流程

本申请涉及大数据，尤其涉及一种基于大数据的风险监控方法、设备及介质。

背景技术：

1、当前，伴随着互联网基础设施的日趋完善和移动终端的加速普及，电子商务、电子购物逐步成为购物的主流，过去很多零散的、未标准化和数字化的个人及单位的经济行为的数字化已经成为常态，互联网时代经济行为线上化加速。这也使得个人和单位的数字化信息成为了银行进行客户风险预测时的重要数据来源之一。

2、目前，银行的存量客户风险监控评估采用较多的是对用户还款、逾期、现金流等传统经济行为的跟踪和评估，而这些数据相对较为单一、数据维度较差，且对风险感知最为重要的及时性存在较为短板。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本申请提出了一种基于大数据的风险监控方法，包括：确定用户提交的存量客户清单，根据所述存量客户清单确定监控指标；根据所述监控指标确定企业数据，对所述企业数据进行数据处理，以得到评估数据；根据所述存量客户清单确定所述用户的动态数据，根据所述动态数据对预先设置的神经网络模型进行训练，以得到风险监控模型；将所述评估数据输入至所述风险监控模型，以得到评估结果，并根据所述评估结果进行预警。

2、在一个示例中，所述监控指标包括经营风险、变更风险、操作风险；所述经营风险包括但不限于环保处罚、经营异常、经营失信、欠税信息、强制清算、简易注销、破产案件、吊销注销、动产抵押、股权出质、土地抵押；所述变更风险包括但不限于注册资本变更、董监高变更、股东变更、地址变更、经营范围变更、企业名称变更、企业类型变更、期限变更、对外投资变更、分支机构变更、法人变更；所述操作风险包括但不限于立案信息、裁判文书、失信信息、被执行人、限制高消费、终本案件、股权冻结。

3、在一个示例中，对所述企业数据进行数据处理，具体包括：对所述企业数据进行数据清洗，确定预先设置的数据格式，根据所述数据格式对清洗后的所述企业数据进行格式转换。

4、在一个示例中，根据所述监控指标确定企业数据，具体包括：确定预先设置的评估时间范围，根据所述评估时间范围对所述监控指标进行筛选，以得到所述企业数据。

5、在一个示例中，所述方法还包括：根据所述监控指标确定对应的等级标签，根据所述等级标签确定多个评估阈值组。

6、在一个示例中，根据所述评估结果进行预警，具体包括：根据所述监控指标对所述评估结果进行分类，并根据分类后的所述评估结果确定对应的所述评估阈值组；将所述评估结果与所述评估阈值组进行比较，以确定所述评估结果对应的预警等级。

7、在一个示例中，所述方法还包括：根据所述预警等级确定对应的预警信息，并对所述预警信息进行高亮展示。

8、在一个示例中，根据所述动态数据对预先设置的神经网络模型进行训练，具体包括：对所述动态数据进行划分，以得到训练集和验证集，根据所述训练集对所述神经网络模型进行模型训练，并根据所述验证集对所述神经网络模型进行校正。

9、另一方面，本申请还提出了一种基于大数据的风险监控设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述一种基于大数据的风险监控设备能够执行：确定用户提交的存量客户清单，根据所述存量客户清单确定监控指标；根据所述监控指标确定企业数据，对所述企业数据进行数据处理，以得到评估数据；根据所述存量客户清单确定所述用户的动态数据，根据所述动态数据对预先设置的神经网络模型进行训练，以得到风险监控模型；将所述评估数据输入至所述风险监控模型，以得到评估结果，并根据所述评估结果进行预警。

10、另一方面，本申请还提出了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：确定用户提交的存量客户清单，根据所述存量客户清单确定监控指标；根据所述监控指标确定企业数据，对所述企业数据进行数据处理，以得到评估数据；根据所述存量客户清单确定所述用户的动态数据，根据所述动态数据对预先设置的神经网络模型进行训练，以得到风险监控模型；将所述评估数据输入至所述风险监控模型，以得到评估结果，并根据所述评估结果进行预警。

11、本申请通过针对存量客户清单定制的监控指标，能够精确捕获与这些客户相关的关键数据，提高分析的准确性。本申请基于企业数据的处理和分析，确保评估数据的客观性和可靠性，使决策更加科学，利用神经网络模型对动态数据进行训练，构建风险监控模型，实现风险的智能识别和预警，提高了预警系统的自适应性和准确性。本申请通过自动化的数据分析和模型预测，能够及时发现潜在风险，为用户提供及时的预警信息，有助于企业及时采取措施应对风险。

技术特征：

1.一种基于大数据的风险监控方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监控指标包括经营风险、变更风险、操作风险；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述企业数据进行数据处理，具体包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述监控指标确定企业数据，具体包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述评估结果进行预警，具体包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述动态数据对预先设置的神经网络模型进行训练，具体包括：

9.一种基于大数据的风险监控设备，其特征在于，包括：

10.一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：

技术总结本申请公开了一种基于大数据的风险监控方法、设备及介质，方法包括：确定用户提交的存量客户清单，根据存量客户清单确定监控指标；根据监控指标确定企业数据，对企业数据进行数据处理，以得到评估数据；根据存量客户清单确定用户的动态数据，根据动态数据对预先设置的神经网络模型进行训练，以得到风险监控模型；将评估数据输入至风险监控模型，以得到评估结果，并根据评估结果进行预警。本申请通过针对存量客户清单定制的监控指标，能够精确捕获与这些客户相关的关键数据，提高分析的准确性。技术研发人员：王春伟,崔乐乐,杨宝华受保护的技术使用者：天元大数据信用管理有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/12