一种基于大数据的金融风控方法与流程

本发明涉及金融风控，具体涉及一种基于大数据的金融风控方法。

背景技术：

1、金融信贷业务中，对于高风险客户的还款能力、欺诈客户的识别是主要的风险点，因此需要一套风控决策引擎用于金融信贷业务的风控环节，原理为将基础指标衍生为变量、规则、规则集，综合组合成策略，进行风控审核，输出风控结论。

2、随着大数据技术的发展，基于大数据技术的金融风控发展迅速，大数据技术能够有效提高金融数据风险控制的准确性，风险控制过程效率高且智能化程度高。

3、然而，目前的金融风控大数据系统主要依赖于金融数据来进行风险控制管理，对于那些金融活动较少的用户，其监管能力相对较弱，全面性存在不足之处，为此，我们提出一种基于大数据的金融风控方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：为解决目前的金融风控大数据系统主要依赖于金融数据来进行风险控制管理，对于那些金融活动较少的用户，其监管能力相对较弱，全面性存在不足之处的问题，本发明提供了一种基于大数据的金融风控方法。

2、本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：

3、一种基于大数据的金融风控方法，包括以下几个步骤：

4、s1、数据收集，从社交网络平台收集用户数据；

5、s2、数据预处理，对收集到的数据进行清洗，去除无关信息，处理缺失值和异常值。然后，将用户数据映射为图数据库中的节点与边，确保数据转换为图数据库所要求的格式；

6、s3、建立图数据库，选择图数据库系统，将预处理后的数据导入图数据库中，在图数据库中，每个用户可以表示为一个节点，用户之间的关系表示为节点之间的边；

7、s4、风险分析，运用复杂网络分析技术，对图数据库中的网络结构进行分析，计算网络的中心性指标，识别关键节点和潜在的社区结构；

8、s5、风险预估模型建立，基于复杂网络分析的结果，结合金融风险指标(如信用评分、交易行为、历史违约记录等)，使用多元线性回归算法建立金融风险预估模型，在模型中，金融风险指标作为因变量，而关键节点和社区结构指标作为自变量；

9、s6、预警机制建立，根据风险预估模型建立预警机制，当检测到网络结构变化或用户行为模式时，根据风险预估模型计算变化后的网络结构变化或用户行为模式输出对应预测金融风险指标，当金融风险指标处于风险范围时，预警系统能够及时发出风险警告；

10、s7、预警实施，将预警机制集成到金融风险管理平台中，实时监控社交网络数据和用户行为，一旦触发预警条件，系统自动通知相关人员采取措施。

11、进一步地，所述用户数据包括用户基本信息和用户行为数据，所述用户行为数据包括用户之间的好友关系和互动行为，所述互动行为包括评论、转发、点赞、分享和发布内容。

12、进一步地，所述图数据库系统选择arangodb，arangodb能够针对分布式图形数据建立多模型数据库。

13、进一步地，所述中心性指标包括度中心性、接近中心性和中介中心性，所述计算网络的中心性指标包括统计每个节点的连接数(即边的数量)计算度中心性、测量一个节点到所有其他节点的平均最短路径长度计算接近中心性和测量一个节点在所有最短路径中出现的频率计算中介中心性，且计算网络的中心性指标使用图数据库提供的networkx图分析库进行计算。

14、进一步地，所述识别关键节点和潜在的社区结构包括以下几个步骤：

15、a1、关键节点识别，根据中心性指标(度中心性、接近中心性和中介中心性)的排名，识别关键节点；

16、a2、社区结构发现，使用louva i n社区检测算法来识别网络中的社区结构，找到网络中密集连接的节点群组。

17、进一步地，所述使用多元线性回归算法建立金融风险预估模型包括以下几个步骤：

18、b1、数据收集，收集用户历史数据，包括信用评分、交易行为、历史违约记录以及通过复杂网络分析得到的关键节点和社区结构数据；

19、b2、数据预处理：清洗数据，处理缺失值和异常值，进行数据标准化或归一化，确保数据质量；

20、b3、特征选择：从收集的数据中选择一种或多种与金融风险相关的特征，包括网络分析中的关键节点指标和社区结构指标；

21、b4、模型构建；使用多元线性回归算法构建模型，在模型中，信用评分、交易行为、历史违约记录作为因变量，而关键节点和社区结构指标作为自变量；

22、b5、模型训练，利用历史数据训练模型，估计模型参数，即回归系数；

23、b6、模型评估，通过交叉验证、r平方值、调整r平方值、均方误差(mse)和均方根误差(rmse)统计指标评估模型的性能；

24、b7、模型优化，根据评估结果调整模型参数，添加或删除特征，使用lasso函数正则化来防止过拟合；

25、b8、模型部署，将优化后的模型部署到金融风控系统中。

26、进一步地，所述lasso函数表达式如下：

27、j(θ)＝1/2n(xθ-y)t(xθ-y)+α||θ||1

28、其中n为样本个数，α为常数系数，||θ||1为l1范数。

29、本发明的有益效果如下：

30、1、本发明通过结合社交网络数据与金融数据，提高了风险识别的全面性，并引入复杂网络分析技术提升风险控制的智能化水平。同时，实现了实时风险监控与预警，降低了运营成本，并增强了决策支持。总体而言，本发明为金融机构提供了一种更加高效、准确的风险控制解决方案。

1.一种基于大数据的金融风控方法，其特征在于：包括以下几个步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的金融风控方法，其特征在于：所述用户数据包括用户基本信息和用户行为数据，所述用户行为数据包括用户之间的好友关系和互动行为，所述互动行为包括评论、转发、点赞、分享和发布内容。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的金融风控方法，其特征在于：所述图数据库系统选择arangodb，arangodb能够针对分布式图形数据建立多模型数据库。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的金融风控方法，其特征在于：所述中心性指标包括度中心性、接近中心性和中介中心性，所述计算网络的中心性指标包括统计每个节点的连接数计算度中心性、测量一个节点到所有其他节点的平均最短路径长度计算接近中心性和测量一个节点在所有最短路径中出现的频率计算中介中心性，且计算网络的中心性指标使用图数据库提供的networkx图分析库进行计算。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的金融风控方法，其特征在于：所述识别关键节点和潜在的社区结构包括以下几个步骤：

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的金融风控方法，其特征在于：所述使用多元线性回归算法建立金融风险预估模型包括以下几个步骤：

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的金融风控方法，其特征在于：所述lasso函数表达式如下：