[发明专利]综合性企业信用风险预警方法及系统

说明书

本申请提出了一种综合性企业信用风险预警方法及系统，收集来自不同数据源的多个第一风险数据，并根据第一风险数据的数据类型选择对应的数据手段，以将第一风险数据的量纲统一量化，并可自配置关联规则形成关联至少一风险评估模型的风险预警模型，针对目前不同风险数据集的处理手段杂乱复杂的问题提供统一适配的数据处理方案，简化风险数据集的数据处理阶段，且可提高风险数据集的适配性；针对目前预警规则一旦设定无法修改的问题提供风险预警规则自配置方案，提高预警结果的灵活性。

技术领域

本申请涉及数据分析领域，特别是涉及综合性企业信用风险预警方法及系统。

背景技术

企业信用风险，指信用交易的一方不能正常履约或不能全部履约而给另一方带来的风险，涵盖由于借款人或交易对方违约而导致损失的可能性，也包括借款人或交易对方的信用评级和履约能力变化而导致债务市场价值变动而引起损失的可能性。

良好的企业信用是健康的市场运行的基础和保证，故在信用风险领域已衍生了诸多可用于评估企业信用风险的模型和方案，例如：5C要素分析法、财务比率综合分析法、多变量信用风险判别模型(多元判别分析法、Logistic模型)、KMV模型、神经网络分析法、风险敞口等值法(Risk equivalent exposure,REE)、信用计量法(Credit metrics TM)、信用风险附加模型(Credit Risk Plus Model,CRPM)等，这些风险预警模型已能够实现从“人找信息”到“信息招人”的转变，可协助企业尽早发现潜在风险，进而尽早地采取管控措施。

然而目前的风险预警模型都有各自适用的条件和优缺点，进而导致当需要处理不同的风险数据集时需要针对性地选择对应的模型，且不同数据集类型在输入对应的模型前的处理方式也不同。也就是说，目前的风险预警模型的适配性较差，风险数据集的处理方式也杂乱复杂，无法得到统一的调控。另外，目前大部分的风险预警模型的风险预警模式都是当数据结果大于或小于设定的阈值时即产生预警，预警规则一旦设定就无法进行修改，导致预警结果不够灵活。

发明内容

本申请实施例提供了一种综合性企业信用风险预警方法及系统，针对目前不同风险数据集的处理手段杂乱复杂的问题提供统一适配的数据处理方案，简化风险数据集的数据处理阶段，且可提高风险数据集的适配性；针对目前预警规则一旦设定无法修改的问题提供风险预警规则自配置方案，提高预警结果的灵活性。

第一方面，本申请实施例提供了一种综合性企业信用风险预警方法，所述方法包括：获取对应至少一风险指标类别的至少一第一风险数据；对同一风险指标类别的所述第一风险数据进行量纲一致性判断，若所述第一风险数据的量纲一致则进行数据划分处理得到第二风险数据；若不一致则对所有所述第一风险数据进行极端值判断，若所述第一风险数据存在极端值则进行数据标准化处理得到第三风险数据；若不一致则对所有所述第一风险数据进行最佳区间判断，若存在最佳区间则进行区间标准化处理得到第四风险数据；若不一致则对所有所述第一风险数据进行正向归一化处理得到第五风险数据；关联至少一风险评估模型并配置对应的关联规则得到风险预警模型，所述第二风险数据、所述第三风险数据、所述第四风险数据或所述第五风险数据的一种作为关联风险数据输入所述风险预警模型中得到风险预警指标。

第二方面，本申请实施例提供了一种综合性企业信用风险预警装置，包括：风险数据获取单元，用于获取对应至少一风险指标类别的至少一第一风险数据；数据处理单元，用于对同一风险指标类别的所述第一风险数据进行量纲一致性判断，若所述第一风险数据的量纲一致则进行数据划分处理得到第二风险数据，若不一致则对所有所述第一风险数据进行极端值判断，若所述第一风险数据存在极端值则进行数据标准化处理得到第三风险数据；若不一致则对所有所述第一风险数据进行最佳区间判断，若存在最佳区间则进行区间标准化处理得到第四风险数据，若不一致则对所有所述第一风险数据进行正向归一化处理得到第五风险数据；风险预警单元，用于关联至少一风险评估模型并配置对应的关联规则得到风险预警模型，所述第二风险数据、所述第三风险数据、所述第四风险数据或所述第五风险数据的一种作为关联风险数据输入所述风险预警模型中得到风险预警指标。