一种风险预警方法及装置与流程

本发明涉及数据处理
技术领域：
，尤其涉及一种风险预警方法及装置。
背景技术：
：目前，对传统大中型客户的贷后检查，需要客户经理对贷款客户进行一对一的、全面的、无差别化的贷后检查，客户经理需要人工采集客户各方面的信息，并根据人工采集的信息进行风险分析，判断是否有实质性风险，采集信息需要从行内各系统、现场检查、外部查询收集等多个渠道进行，无法批量化作业。现有的贷后管理方式，由于客户经理需要一对一上门贷后检查，因此贷后管理效率低，且贷后管理成本高。技术实现要素：有鉴于此，本发明提供了一种风险预警方法及装置，用以解决现有的贷后管理方式，由于客户经理需要一对一上门贷后检查，因此贷后管理效率低，且贷后管理成本高的技术问题，其技术方案如下：一种风险预警方法，所述风险预警方法包括：从后台数据库中获取客户的贷款业务数据；通过所述客户的贷款业务数据确定预警指标，所述预警指标包括定量预警指标、评分卡预警指标和/或征信预警指标；判断所述预警指标是否符合预警触发条件；当所述预警指标符合所述预警触发条件时，针对所述预警指标发起预警信号；将发起预警信号的预警指标对应的客户列入预警名单，以使预警人员从所述预警名单中确定出风险客户。其中，所述定量预警指标包括：通过所述客户的账户信息确定的账户行为预警指标、通过所述客户的经营信息确定的经营状况预警指标和通过所述客户的履约风险状况确定的履约风险预警指标；所述评分卡预警指标包括：零售行为评分卡预警指标和非零售行为评分卡预警指标，所述零售行为评分卡预警指标包括客户基本情况、结算行为和逾期行为，所述非零售行为评分卡预警指标包括客户基本情况、结算行为、逾期行为的业主信用卡交易信息；所述征信预警指标包括：征信信息指标。其中，所述风险预警方法还包括：当接收到所述预警人员确定的风险客户的信息时，针对每个风险客户产生预警通知，以使贷后检查人员对产生预警通知的风险客户进行贷后检查；接收所述贷后检查人员针对每个风险客户录入的贷后检查结果，以使所述预警人员基于所述贷后检查结果对所述风险用户进行分类；接收对所述风险用户进行分类的分类结果，基于所述分类结果对每类风险用户分类管理。其中，所述当所述预警指标符合所述预警触发条件时，针对所述预警指标发起预警信号，包括：当所述预警指标符合所述预警触发条件时，基于所述预警指标确定指标风险等级；在确定所述指标风险等级后，针对所述预警指标发起包含所述指标风险等级的预警信号。其中，所述预警指标还包括：定性预警指标；所述风险预警方法还包括：接收信息录入人员录入的定性预警指标；接收针对所述定性预警指标发起的预警信号，以使贷后检查人员对与所述定性预警指标对应的客户进行核查。一种风险预警装置，所述风险预警装置包括：获取模块、确定模块、判断模块、预警发起模块和预警名单确定模块；所述获取模块，用于从后台数据库中获取客户的贷款业务数据；所述确定模块，用于通过所述客户的贷款业务数据确定预警指标，所述预警指标包括定量预警指标、评分卡预警指标和/或征信预警指标；所述判断模块，用于判断所述预警指标是否符合预警触发条件；所述预警发起模块，用于当所述预警指标符合所述预警触发条件时，针对所述预警指标发起预警信号；所述预警名单确定模块，用于将发起预警信号的预警指标对应的客户列入预警名单，以使预警人员从所述预警名单中确定出风险客户。其中，所述定量预警指标包括：通过所述客户的账户信息确定的账户行为预警指标、通过所述客户的经营信息确定的经营状况预警指标和通过所述客户的履约风险状况确定的履约风险预警指标；所述评分卡预警指标包括：零售行为评分卡预警指标和非零售行为评分卡预警指标，所述零售行为评分卡预警指标包括客户基本情况、结算行为和逾期行为，所述非零售行为评分卡预警指标包括客户基本情况、结算行为、逾期行为的业主信用卡交易信息；所述征信预警指标包括：征信信息指标。其中，所述风险预警装置还包括：预警通知产生模块、第一接收模块和第二接收模块；预警通知产生模块，用于当接收到所述预警人员确定的风险客户的信息时，针对每个风险客户产生预警通知，以使贷后检查人员对产生预警通知的风险客户进行贷后检查；第一接收模块，用于接收所述贷后检查人员针对每个风险客户录入的贷后检查结果，以使所述预警人员基于所述贷后检查结果对所述风险用户进行分类；第二接收模块，用于接收对所述风险用户进行分类的分类结果，基于所述分类结果对每类风险用户分类管理。其中，所述预警发起模块，具体用于当所述预警指标符合所述预警触发条件时，基于所述预警指标确定指标风险等级，在确定所述指标风险等级后，针对所述预警指标发起包含所述指标风险等级的预警信号。其中，所述预警指标还包括：定性预警指标；所述风险预警装置还包括：第三接收模块和第四接收模块；所述第三接收模块，用于接收信息录入人员录入的定性预警指标；所述第四接收模块，用于接收针对所述定性预警指标发起的预警信号，以使贷后检查人员对与所述定性预警指标对应的客户进行核查。上述技术方案具有如下有益效果：本发明提供的风险预警方法及装置，可从后台数据库中获取客户的贷款业务数据，并基于客户的贷款业务数据确定预警指标(包括定量预警指标、评分卡预警指标和/或征信预警指标)，判断预警指标是否符合预警触发条件，当预警指标符合预警触发条件时，针对预警指标发起预警信号，将发起预警信号的预警指标对应的客户列入预警名单，以使预警人员从所述预警名单中确定出风险客户。本申请提供的风险预警方法及装置可基于客户的贷款业务数据确定预警指标，并基于预警指标自动预警，从而确定出风险客户，而不需要贷后检查人员对客户进行一对一核查，提高了贷后检查的效率，降低了贷后检查的成本。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本发明实施例提供的风险预警方法的流程示意图；图2为本发明实施例提供的风险预警装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明实施例提供了一种风险预警方法，应用于风险预警系统，请参阅图1，示出了该方法的流程示意图，该方法可以包括：步骤s101：从后台数据库中获取客户的贷款业务数据。步骤s102：通过客户的贷款业务数据确定预警指标。其中，预警指标包括定量预警指标、评分卡预警指标和/或征信预警指标。需要说明的是，在本实施例中，可基于客户的业务特点，针对不同的客户使用不同的预警指标，对不重要的预警指标不进行预警，减少无效预警，提高预警的针对性。步骤s103：判断预警指标是否符合预警触发条件。步骤s104：当预警指标符合预警触发条件时，针对预警指标发起预警信号。在一种可能的实现方式中，但预警指标符合预警触发条件时，可基于预警指标确定指标风险等级，并针对符合预警触发条件的预警指标发起包含指标风险等级的预警信号。在本实施例中，可针对不同的指标风险等级采用不同的预警处理方案和不同的核查方式。步骤s105：将发起预警信号的预警指标对应的客户列入预警名单，以使预警人员从预警名单中确定出风险客户。本发明提供的风险预警方法，可从后台数据库中获取客户的贷款业务数据，并基于客户的贷款业务数据确定预警指标(包括定量预警指标、评分卡预警指标和/或征信预警指标)，判断预警指标是否符合预警触发条件，当预警指标符合预警触发条件时，针对预警指标发起预警信号，将发起预警信号的预警指标对应的客户列入预警名单，以使预警人员从预警名单中确定出风险客户。本申请提供的风险预警方法可基于客户的贷款业务数据确定预警指标，并基于预警指标自动预警，从而确定出风险客户，而不需要贷后检查人员对客户进行一对一核查，提高了贷后检查的效率，降低了贷后检查的成本。上述实施例提供的风险预警方法还可以包括：当接收到预警人员确定的风险客户的信息时，针对每个风险客户产生预警通知，以使贷后检查人员对产生预警通知的风险客户进行贷后检查；接收贷后检查人员针对每个风险客户录入的贷后检查结果，以使预警人员基于贷后检查结果对风险用户进行分类(如潜在风险客户、重点观察客户等)；接收对风险用户进行分类的分类结果，基于分类结果对每类风险用户分类管理。在上述实施例提供的风险预警方法中，定量预警指标可以包括通过客户的账户信息确定的账户行为预警指标，通过客户的经营信息确定的经营状况预警指标，以及，通过客户的履约风险状况确定的履约风险预警指标。具体的，账户行为预警指标包括三个静态指标和两个动态指标。其中，三个静态指标分别为“存贷比”、“现金流覆盖”以及“交易是否静止”，两个动态指标分别为“存款余额下降比率”和“结算账户贷方发生额变化率”。账户行为预警指标能从企业及企业主每月账户行为静态和动态的变化情况揭示企业的风险状况。考虑到小企业与企业主个人在资金使用、财产上的界限不明确，企业结算多通过企业主个人账户进行等特点，为了能更加真实的反映企业生产经营情况，在确定账户行为预警指标时，将企业主的存、贷款帐户信息也加入到企业账户信息中进行处理。另外，鉴于企业主配偶与企业主的特殊关系，其也可能存在财产上的界限不明确的特点，本发明实施例将企业主配偶的存、贷款帐户信息也作为确定账户行为预警指标的信息进行处理。需要说明的是，企业主以“实际控制人”为准，企业主的配偶以“实际控制人”的配偶为准。姓名、证件号码与账户信息是关联在一起的，通过姓名、证件号码查询并获取到与其关联的账号信息，如存款、贷款、信用卡等信息。即，企业主的账户信息通过“实际控制人”的姓名、证件号码获取，相应的，“实际控制人”配偶的账户信息通过“实际控制人”配偶的姓名、证件号码获取。另外，将企业以个人帐户结算的企业销售资金结算帐户也作为确定账户行为预警指标的信息进行处理。具体的，经营状况预警指标是反映企业经营状况的预警指标，其可通过对企业财务指标信息、用水、用电、税收、工资等经营信息进行处理获得。经营状况预警指标具体包括“当月用水量变化比率”、“当月用电量变化比率”、“员工数量变化比率”、“员工工资总额变化比率”、“客户税收额变化比率”、“主营业务收入较去年同期变化率”、“净利润较去年同期下降率”、“应收账款周转较去年同期变化率”8个指标。具体的，履约风险预警指标是通过企业及企业主在银行的信用状况、企业资产负债率情况判定企业的履约风险状况。具体包括“企业的十二级分类下调”、“信用卡逾期”、“个人贷款逾期欠息”、“企业逾期欠息”、“资产负债率”5个指标。请参阅表1，示出了定量预警指标所包含的预警指标以、预警规则、指标风险等级等信息：表1在本实施例中，可通过预警率、覆盖率、准确率以及k-s值、相关性等大数据统计方法，对定量预警指标的有效性进行逐一验证分析，经验证分析，存贷比、现金流覆盖、个人贷款逾期、信用卡逾期4项定量指标预警效果较好。另外，定量预警指标还可以包括企业当月aum值。在一种可能的实现实方式中，定量预警指标可选取存贷比、现金流覆盖指标、企业单月月均aum值指标，对这三项指标进行组合预警。示例性的，当客户单月存贷比<0.005，且当月企业aum值<50000元，或当客户当月单月存贷比>＝0.005，且企业当月现金流覆盖率<0.00001时，触发预警，此时，指标风险等级为3级。在采用定量预警指标进行预警时，可采用表1示出的指标和预警规则进行预警，当然本实施例并不限定于此，在一种较优的实现方式中，可采用下表2示出的指标和预警规则进行预警：表2在上述实施例提供的风险预警方法中，行为评分卡预警指标包括：零售行为评分卡预警指标和非零售行为评分卡预警指标。其中，零售行为评分卡预警指标为采用行为评分卡模型确定的指标，其覆盖了客户基本情况、结算行为、逾期行为等方面信息，具体包括：担保方式、注册资本、客户平均日均存款余额、合同总金额、最大逾期天数、客户最大逾期天数、最大逾期天数大于0的次数、客户新增结清终止合同数、客户最大本月贷方发生笔数。行为评分卡模型应用于采用申请评分卡办理的信贷业务。每月利用行为评分卡模型对信贷业务进行评分，行为评分卡模型的评分可包括基准分、最高分、最低分，评分卡模型的评分范围是最低分与最高分之间，即评分结果在最低分与最高分确定的评分范围内，在进行评分时，在基础分的基础上进行加或减。示例性的，行为评分卡模型评分的基准分为659分，最高分为801分，最低分为分567分。针对零售行为评分卡预警指标进行预警的方式单维预警和交叉预警，具体的预警规则为：(1)单维预警:一是行为评分结果本月比上月低20分(含)以上；二是当月行为评分低于预警值，并根据评分高低分为1级预警、2级预警、3级预警，下表示出了预警规则的一具体实例：表3(2)交叉预警：申请评分卡评分结果与行为评分卡评分结果交叉进行预警，预警规则如下表所示：表4其中，申请评分包括数据驱动的评分和专家评分，并根据数据驱动评分和专家评分的交叉结果，将申请客户划分为高风险、中风险和低风险群体。需要说明的是，单维预警和交叉预警同时预警时，取最严重的预警等级进行预警。示例性的，单维预警为1级，而交叉预警为3级，则客户行为评分卡的指标风险等级为3级。确定非零售行为评分卡预警指标的非零售行为评分卡模型分为两个模型。模型一适用客户范围：客户类型为企业，工业、建筑业、交通运输业、邮政业、信息传输业、计算机服务及软件业、批发业客户资产总额在4000万元(含)至12000万元(含)之间，或客户年销售收入在3000万元(含)至10000万元(含)之间，农林牧渔业、仓储业、零售业、住宿和餐饮业、租赁业、商务及科技服务业、地质勘察和水利环境管理业、居民服务业、文体娱乐业和其他行业客户资产总额在2000万元(含)至6000万元(含)之间，或客户年销售收入5000万以下，且授信总额大于500万元的客户(非零售评分卡的小企业客户除外)。模型二适用客户范围：客户类型为企业，工业、建筑业、交通运输业、邮政业、信息传输业、计算机服务及软件业、批发业客户资产总额4000万以下，或年销售收入3000万以下；农林牧渔业、仓储业、零售业、住宿和餐饮业、租赁业、商务及科技服务业、地质勘察和水利环境管理业、居民服务业、文体娱乐业和其他行业客户资产总额2000万以下，或年销售收入1000万以下，且授信总额大于500万元的客户(非零售评分卡的小企业客户除外)。非零售行为评分卡预警指标覆盖了客户基本情况、结算行为、逾期行为的业主信用卡交易等方面信息，具体包括：合同金额、合同最大逾期期数、客户最大逾期期数、客户累计贷方发生笔数、客户最大存款日均余额、本行信用卡平均取现余额占信用额度的百分比、本行信用卡最大逾期期数、成立年限、行业等。非零售行为评分卡模型一评分的基准分为638分，最高分为723分，最低分为449分。非零售行为评分卡模型二评分的基准分为641分，最高分为731分，最低分为432分。基于非零售行为评分卡模型一的评分进行预警的规则如下表5所示：表5行为评分区间预警指标名称预警级别<＝607非零售行为评分卡预警3级预警[608,619]非零售行为评分卡预警2级预警[620,632]非零售行为评分卡预警1级预警>＝633不预警基于非零售行为评分卡模型二的评分进行预警的规则如下表6所示：表6行为评分区间预警指标名称预警级别<＝605非零售行为评分卡预警3级预警[606,619]非零售行为评分卡预警2级预警[620,632]非零售行为评分卡预警1级预警>＝633不预警基于非零售行为评分卡模型一、二的合同，其中对于期初一次性付息和到期一次性还本息的合同，其评分结果及预警规则如表7所示：表7评分变化预警的规则如表8所示：表8在上述实施例提供的风险预警方法中，征信预警指标包括过度授信、发生处置、他行欠息、他行垫款、他行展期、或有负债高、他行个贷逾期、他行信用卡逾期、准他行贷记卡逾期、他行个贷代偿、欠税、诉讼信息、行政处罚记录、他行关注、新增对外担保、对外担保不良、他行不良、他行逾期90天、他行逾期60天、法律强制执行等指标。表9示出了征信指标以及预警规则等信息：表9在上述实施例提供的风险预警方法中，预警人员对产生预警信号的客户的数据进行分析，确定其是否为风险用户，对于非风险用户，针对预警信号触发预警取消指令，以取消预警信号，而对于风险用户，发起风险用户核查请求，由客户经理对风险用户进一步核查。客户经理对客户进行非现场或现场贷后检查，针对预警信号录入核查结果并触发风险分类申请，预警人员登录系统后，查看客户经理针对风险客户的核查结果，根据核查结果对风险用户进行风险分类，然后发起对风险分类的审核请求，小企业中心负责人对风险分类进行审核，审核后确定风险客户名单，并对其采取相应的措施进行跟踪管理。上述实施例中的预警指标除了可以包括上述的定量预警指标、评分卡预警指标、征信预警指标外，还可以包括定性预警指标。相应的，风险预警方法还包括：接收信息录入人员录入的定性预警指标；接收针对定性预警指标发起的预警信号，以使贷后检查人员对与定性预警指标对应的客户进行核查。在本实施例中，可接收客户经理针对定性预警指标主动发起的定性预警信号，以使预警人员对于该定性预警指标对应的客户进行审查并提供预警处理方案，并接收预警人员向部门主管发起的针对预警审核结果及预警处理方案的审核请求。还可接收预警人员针对定性预警指标发起的定性预警信号，以使客户经理针对该定性预警指标对应的客户进行审查并提供预警处理方案，并接收客户经理向部门主管发起针对预警审核结果及预警处理方案的审核请求。在本实施例中，定性预警指标具体内容如下表所示：表10与上述方法相对应，本发明实施例还提供了一种风险预警装置，请参阅图2，示出了该风险预警装置的结构示意图，该风险预警装置可以包括：获取模块201、确定模块202、判断模块203、预警发起模块204和预警名单确定模块205。其中：获取模块201，用于从后台数据库中获取客户的贷款业务数据。确定模块202，用于通过所述客户的贷款业务数据确定预警指标，所述预警指标包括定量预警指标、评分卡预警指标和/或征信预警指标。判断模块203，用于判断所述预警指标是否符合预警触发条件。预警发起模块204，用于当所述预警指标符合所述预警触发条件时，针对所述预警指标发起预警信号。预警名单确定模块205，用于将发起预警信号的预警指标对应的客户列入预警名单，以使预警人员从预警名单中确定出风险客户。本发明提供的风险预警装置，可从后台数据库中获取客户的贷款业务数据，并基于客户的贷款业务数据确定预警指标(包括定量预警指标、评分卡预警指标和/或征信预警指标)，判断预警指标是否符合预警触发条件，当预警指标符合预警触发条件时，针对预警指标发起预警信号，将发起预警信号的预警指标对应的客户列入预警名单，以使预警人员从预警名单中确定出风险客户。本申请提供的风险预警装置可基于客户的贷款业务数据确定预警指标，并基于预警指标自动预警，从而确定出风险客户，而不需要贷后检查人员对客户进行一对一核查，提高了贷后检查的效率，降低了贷后检查的成本。在上述实施例提供的风险预警装置中，定量预警指标包括：通过所述客户的账户信息确定的账户行为预警指标、通过所述客户的经营信息确定的经营状况预警指标和通过所述客户的履约风险状况确定的履约风险预警指标；评分卡预警指标包括：通过行为评分结果确定的单维预警指标，以及，通过申请评分卡评分结果和行为评分结果确定的交叉预警指标，所述行为评分结果基于预先设定的行为评分卡模型确定，所述申请评分卡评分结果通过数据驱动评分和专家评分确定；征信预警指标包括：征信信息指标。上述实施例提供的风险预警装置还可以包括：预警通知产生模块、第一接收模块和第二接收模块。其中：预警通知产生模块，用于当接收到所述预警人员确定的风险客户的信息时，针对每个风险客户产生预警通知，以使贷后检查人员对产生预警通知的风险客户进行贷后检查。第一接收模块，用于接收所述贷后检查人员针对每个风险客户录入的贷后检查结果，以使所述预警人员基于所述贷后检查结果对所述风险用户进行分类。第二接收模块，用于接收对所述风险用户进行分类的分类结果，基于所述分类结果对每类风险用户分类管理。上述实施例提供的风险预警装置中，预警发起模块，具体用于当预警指标符合预警触发条件时，基于预警指标确定指标风险等级，在确定指标风险等级后，针对预警指标发起包含所述指标风险等级的预警信号。在上述实施例提供的风险预警装置中，预警指标还包括：定性预警指标；风险预警装置还包括：第三接收模块和第四接收模块；第三接收模块，用于接收信息录入人员录入的定性预警指标；第四接收模块，用于接收针对所述定性预警指标发起的预警信号，以使贷后检查人员对与所述定性预警指标对应的客户进行核查。本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置和设备，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。当前第1页12