一种担保圈的大数据分析系统和方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种金融机构风险管理系统，尤其涉及一种能分析和展现金融机构担 保业务复杂关系的大数据分析系统和方法。
【背景技术】
[0002] 我国担保业起源于上世纪90年代末，担保机构出现后，首先分布在经济发达地 区，日益成长但急需信贷支持的中小企业为担保业提供了巨大市场，特别是在民间资本雄 厚的地区，担保业的需求十分强烈。随着我国经济的快速发展，担保行业也逐渐形成规模， 但近两年来，由于银行提高授信门槛，以及监管部门的清理整顿，担保行业出现大洗牌，为 担保企业，特别是民营担保企业想要发展壮大设立了阻拦。由于经营不规范，加之行业高风 险的特性，担保行业的发展始终笼罩着一层阴影。在经济繁荣的背景下，企业的运作状况普 遍良好，资金回笼有保证，担保这种模式的风险相对较小。然而当经济状况下滑时，担保公 司的资金链条便很容易因坏账上升而绷紧。
[0003] 以连环担保、联保、家族式担保等复杂担保形式的担保圈贷款风险一直是令市场 无奈、令监管层头疼的顽疾，也是金融机构信贷管理中的薄弱一环，对完善担保业务管理具 有风险预警工作。如何有效的揭示和管理复杂担保圈所涉及到的企业(担保人及被担保人） 是当前金融机构风险管理部门所急需解决的问题。
【发明内容】
[0004] 为了克服以上缺陷，本发明提供了一种用于金融担保风险分析的分析系统，包括： 工作调度模块、分析模块以及业务展示模块；所述工作调度模块用于接收用户的指令并协 调分析模块以及业务展示模块的工作；所述分析模块用于对担保数据进行分析，并至少得 出与担保节点的中心度相关的指标；所述业务展示模块用于将分析模块的分析结果以一定 形式进行展示。
[0005] 优选地，所述业务展示模块包括以下功能单元中的一个或多个：查询单元，用于查 询与指定担保节点或指定群体相关的担保信息；报表单元，用于按用户的需要提供与指定 担保节点或指定群体相关的报表；可视化单元，用于实现整个担保网络和担保群体局部网 络的可视化。
[0006] 优选地，还包括：数据存储模块，用于存储输入系统的原始数据、分析模块以及业 务展示模块生成的处理后的数据。
[0007] 优选地，所述与担保节点的中心度相关的指标包括担保节点的出度和入度指标、 全局性中心度指标、局部性中心度指标中的一个或多个。
[0008] 优选地，所述出度和入度指标通过Degree函数计算得出。
[0009] 优选地，所述全局性中心度指标通过EigenvectorCentrality函数计算得出。
[0010] 优选地，所述局部性中心度指标通过Pagerank函数计算得出。
[0011] 优选地，所述分析模块通过枚举法对担保圈网络进行层次计算，列举担保网络中 从一个节点到另外一个节点所有的担保路径，并列举任意两个节点之间所有的担保关联关 系。
[0012] 优选地，所述分析模块进行层次计算时，起始节点的选取依据为节点的全局性中 心度指标或局部性中心度指标，或者随机选取。
[0013] 优选地，所述分析模块进行层次计算时的最大层级范围为3~8。
[0014] 优选地，所述分析模块根据层次计算的结果将担保关系分类成若干种基础形态。
[0015] 优选地，所述若干种基础形态包括一对一的单向担保关系、一对一的互保关系、三 个客户以上群体互保关系、担保链关系中的一种或多种。
[0016] 优选地，所述分析模块将层次计算的结果通过Modularity函数进行处理，从而将 担保关系分类成若干种基础形态。
[0017]优选地，所述Modularity函数使用ModularityMaximization方法。
[0018] 本发明还提供一种金融担保风险的分析方法，包括：工作调度步骤，接收用户的指 令并协调业务展示模块以及分析模块的工作；分析步骤，对担保数据进行分析，并至少得出 与担保节点的中心度相关的指标；结果展示步骤，将分析结果以一定形式进行展示。
[0019] 优选地，所述结果展示步骤包括以下步骤中的一个或多个：查询步骤，查询并反馈 与指定担保节点或指定群体相关的担保信息；报表生成步骤，按用户的需要提供与指定担 保节点或指定群体相关的报表；可视化处理步骤，对整个担保网络和担保群体局部网络进 行可视化展示。
[0020] 优选地，还包括：数据存储步骤，用于存储处理后的数据。
[0021] 优选地，所述与担保节点的中心度相关的指标包括担保节点的出度和入度指标、 全局性中心度指标、局部性中心度指标中的一个或多个。
[0022] 优选地，所述出度和入度指标通过Degree函数计算得出。
[0023] 优选地，所述全局性中心度指标通过EigenvectorCentrality函数计算得出。
[0024] 优选地，所述局部性中心度指标通过Pagerank函数计算得出。
[0025] 优选地，通过枚举法对担保圈网络进行层次计算，列举担保网络中从一个节点到 另外一个节点所有的担保路径，并列举任意两个节点之间所有的担保关联关系。
[0026] 优选地，进行层次计算的起始节点的选取依据为节点的全局性中心度指标或局部 性中心度指标，或者随机选取。
[0027] 优选地，进行层次计算的最大层级范围为3~8。
[0028] 优选地，根据层次计算的结果将担保关系分类成若干种基础形态。
[0029] 优选地，所述若干种基础形态包括一对一的单向担保关系、一对一的互保关系、三 个客户以上群体互保关系、担保链关系中的一种或多种。
[0030] 优选地，将层次计算的结果通过Modularity函数进行处理，从而将担保关系分类 成若干种基础形态。
[0031]优选地，所述Modularity函数使用ModularityMaximization方法。
[0032] 本发明提供的担保圈大数据分析系统和方法，以层次算法方法为基础，将各种中 心度算法及分群方法协同应用起来，实现了群体化、层次化、链条式的分析，是对现有担保 圈分析仅基于担保客户和直接担保关系分析的能力突破，能够清晰地构建金融机构内所有 担保企业、被担保企业之间的多层级担保关系；提出担保网络的四种基本形态，并实现对 这四类基本形态进行区别化的分类统计、展现，对各种复杂的担保形态进行有效识别及分 类，以便帮助金融机构按照不同风险等级的担保圈所涉及到的担保及被担保企业客户进 行分群管理，真正做到因圈施策，解决传统分析的笼统化、局部化、片面化的问题；通过计 算客户的中心度等，能够确定在担保圈网络中属于网络重心的担保/被担保企业，从而帮 助金融机构快速定位需要进行风险预警及管控的重要客户；提出了用degree、pagerank、 EigenvectorCentrality来定位网络中的重要客户，解决了传统担保分析缺乏对担保客户 缺乏评估指标的问题。
【附图说明】
[0033]图1为本发明实施方式所涉及的担保圈大数据分析系统结构图； 图2为本发明实施方式所涉及的担保圈大数据分析系统处理流程图； 图3为本发明实施方式所涉及的Ntree函数枚举客户之间的关系的处理流程图。
【具体实施方式】
[0034]下面根据附图所示实施方式阐述本发明。此次公开的实施方式可以认为在所有方 面均为例示，不具限制性。本发明的范围不受以下实施方式的说明所限，仅由权利要求书的 范围所示，而且包括与权利要求范围具有同样意思及权利要求范围内的所有变形。
[0035] 为解决上述技术问题，本发明通过各种中心度算法及分群方法协同应用，将担保 关系中客户重要性层次化展现出来，从而全面、系统性分析担保关系，防范担保风险。
[0036] 具体的，本发明提供了一种担保圈的大数据分析系统，该系统包括业务分析模块、 数据加载和存