[发明专利]鹰眼反欺诈大数据风控评估系统

说明书

本发明公开了鹰眼反欺诈大数据风控评估系统，包括原始数据、知识图谱、用户画像、风控模型和风控产品，其特征在于：所述原始数据为基础数据仓库；所述知识图谱为数据治理平台；所述用户画像包括特征平台；所述风控模型包含模型平台，所述模型平台包括政策规则、评分卡和数据挖掘；所述风控产品包含风控平台。本发明解决了传统风控依赖少量的强特征数据，无法全面合理的对全量用户进行风险评估，误杀率很高；传统风控数据处理技术落后，无法满足当前互联网信息时代，大数据量清洗处理、分析建模和风险评估等；传统风控政策快速迭代和预警机制缺失，无法快速根据市场的风险变化来实时预警和调整风控策略，做到及时上线规避风险的问题。

技术领域

本发明涉及风控评估技术领域，具体为鹰眼反欺诈大数据风控评估系统。

背景技术

近年来互联网金融正在飞速发展，但国内的征信体系却不完善，截止至2016年6月，央行征信覆盖人群8.8亿，其中有信用数据的人群仅3.8亿，占总人口的29％。通过该数据进行核算，全中国将近12亿人是信用数据空白，然而目前国内大部分银行或者金融机构依然采用传统的技术来做风险控制。传统银行和金融机构依赖少量的强特征数据如：个人信息、收入、学历、工作、车产、房产、个人信贷记录等信息进行风险定价分析，但是大部分人不具备银行所需要的传统数据。

互联网的高速发展，大大方便了人们的生活，改善了人们的生活方式。同时人们通过网上购物、聊天、无线支付消费、生活缴费、理财保险、娱乐等方面产生了大量的用户信息数据。而这些数据并非传统金融机构所需要的风控强特征数据，而是庞大人群的数据海洋里隐性弱特征数据，这些数据对评估一个人的消费水平，性格，朋友圈位置，社会等级，工作情况，收入水平等具有很强的评估价值。但是传统金融机构的风控技术无法完成这部分海量信息特征的分析评估。

传统金融机构和银行，大多是国有企业。国有企业有其庞大的组织结构和上下级关系以及审批流程，导致风控体系一旦形成后，很难去更新迭代。整个风控策略以及风控所依赖的底层技术很难根据环境客群的变化迅速的做出调整，以减少坏账的损失。之前和国内一家银行洽谈信用卡对接业务时，对方说了一个欺诈案例，由于银行的初始风控流程有漏洞，导致有人利用这个漏洞，仅仅一个业务人员造成了4000万的坏账。分析其原因，最终还是风控所验证数据过少，风控总体迭代速度太慢，风险识别和发现过迟(直到出现大量坏账才发现)，造成重大损失。

基于对当前互联网大时代背景，金融借贷需求的用户越来越多，而传统的金融机构风控技术又不能很好利用互联网大数据来合理全面的评估客户的信用，主要矛盾集中体现在以下三点：

1.传统风控依赖少量的强特征数据，如：个人信息、收入、学历、工作、车产、房产、个人信贷记录等信息进行风险定价分析，无法全面合理的对全量用户进行风险评估，误杀率很高。

2.传统风控数据处理技术落后，无法满足当前互联网信息时代，大数据量清洗处理、分析建模和风险评估等。

3.传统风控政策快速迭代和预警机制缺失，无法快速根据市场的风险变化来实时预警和调整风控策略，做到及时上线规避风险，减少损失。

综上所述，传统金融机构的风控技术很难满足当前互联网时代客户的金融需求的风险评估，虽然银行和机构也在不断的尝试风控技术迭代和更新，但是由于其国企自身的局限性，很难完成新技术引领和落地。目前传统风控技术无法对大多数互联网客户做准确评估，而且可以依赖的评估数据有限，漏洞频出，风控快速迭代和预警机制严重匮乏。

发明内容

本发明的目的在于提供鹰眼反欺诈大数据风控评估系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：鹰眼反欺诈大数据风控评估系统，包括原始数据、知识图谱、用户画像、风控模型和风控产品，其特征在于：所述原始数据为基础数据仓库；所述知识图谱为数据治理平台；所述用户画像包括特征平台；所述风控模型包含模型平台，所述模型平台包括政策规则、评分卡和数据挖掘；所述风控产品包含风控平台。