机器学习进行金融风险预警的代码金融风险预警系统

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doscommand 2024-07-30 17:22:25

文章标签 机器学习进行金融风险预警的代码大数据数据库系统架构数据 文章分类 机器学习人工智能

项目背景及目标
近几年，金融业都在大力发展大数据产业，加强数据应用，实现数据驱动，提高管理精细化程度，发挥数据价值。本项目以大数据的理论和技术为基础，建立了基于大数据平台的风险预警系统和外部数据采集平台，探索和研究用大数据建立风险预警系统提升服务中小微企业的能力。全方位应用于信贷全生命周期各环节的风险监测管理过程中，提高贷前分析效率，改善贷中决策质量，优化贷后管理技术，最大程度地满足银行智能化、自动化、数量化、精细化、差异化、全流程管理的信息应用和信息服务要求，提升服务中小微企业的风控能力。

项目方案

项目通过三个阶段实施：

第一阶段，为了准确获取信号，建设外部数据采集平台，实现外部关键数据的接入及应用：根据风险预警管理需要，结合同业外部预警数据接入及应用的典型实践，搭建外部数据采集平台，接入工商、法院、征信、税务、舆情等外部数据，满足我行预警管理工作对外部关键风险数据的应用要求。

第二阶段，基于大数据平台架构，建设大数据风险预警系统，实现前瞻的、先进的、主动的大数据风险预警管理：整合内外部风险预警管理目标的多源异构数据，为风险预警应用提供准确、规范、及时的数据支持，实现覆盖授信客户、作业流程、贷款分类、账务交易、财务报表、押品、人行征信、银监共享、工商、法院、舆情事件等信息的全面整合应用，构建基于行内、行外大数据支撑的大数据风险预警系统，实现客户风险信息统一视图管理、客户风险监测指标及预警信号识别管理、客户关联关系及关联风险信号传导管理、客户风险内控名单管理、预警效果后评价管理等核心的预警应用功能，满足授信业务全流程风险监测及客户风险预警管理的要求。

第三阶段，根据贷前贷中贷后全流程风险预警信号完善制度，实现预警全生命周期线上化管理：设计符合行内发展规划的总行、中心支行、分支行等各级风险监测及预警管理体系，实现各级人员对风险信号的分级处理，提出不同风险级别及处理流程的差异化设计方案，实现信号识别、排查、认定、处置、跟踪直至解除的预警全生命周期线上化流程管理。

项目创新点

为了更好地服务中小微企业，把控客户风险，我行将大数据应用于贷前贷中贷后的信贷全流程中。

在贷前：

1、入口多样化引流客户：从微信、官网、税务等多方入口引流中小微企业客户；

2、移动办公方便客户：以前对公客户只能去柜台办业务，引入移动化、影像化、无纸化，现在移动端就能办理业务，大大方便了客户办理业务；

3、化被动服务为主动服务：在客户准入阶段，进行自动风险探测，通过工商、法院、公安等大数据核准客户信息，探测客户风险，将符合我行需求的客户主动推送给客户经理，化被动服务为主动服务；

4、核保面签标准化，降低客户经理素质要求。

在贷中，通过大数据实时获取客户主体资格、经营情况、舆情等风险信息，自动生成审查报告，为客户风险收益计算和贷款定价服务，并用大数据监测交易对手、分析贷款用途。

在贷后，根据还款来源、押品动态估值等大数据分析贷款风险，自动生成贷后检查报告，以便及早发现，及早处置，达到化解风险的目的。

技术实现特点

1、考虑实时处理速度和大数据分析，在大数据平台采用flume+kafka+slipstream将处理速度提升10倍。

2、考虑数据的生命周期，设计包括数据接入、存储、加工、服务等全生命周期建设。