一种基于数据血缘的风控指标管理方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于数据血缘的风控指标管理方法，其特征在于，具体包括：基于预设规则和用户的授信申请信息进行所述用户的风控指标的提取，并基于所述风控指标的数据血缘进行关联风控指标的确定，通过关联风控指标的关联数据源以及与风控预测结果的关联关系对所述风控指标进行降维处理得到降维风控指标；所述降维风控指标确定的方法为：通过灰色关联分析法确定关联风控指标与风控预测结果的灰度关联因子，并基于所述灰度关联因子将所述关联风控指标划分为强关联指标和一般关联指标，并将所述强关联指标作为降维关联指标；基于所述一般关联指标的关联数据源进行所述一般关联指标的关联数据源的数量的确定，并判断所述一般关联指标的关联数据源的数量是否大于预设数量，若是，则确定所述一般关联指标不属于降维关联指标，若否，则进入下一步骤；基于所述一般关联指标的关联数据源的数量以及类型进行所述一般关联指标的提取难度的确定，并基于所述提取难度确定所述一般关联指标是否不属于降维关联指标，若是，则确定所述一般关联指标不属于降维关联指标，若否，则进入下一步骤；获取与所述一般关联指标存在血缘关系的风控指标的数量，并结合所述一般关联指标的提取难度以及灰度关联因子进行所述一般关联指标的综合评估因子的确定，通过所述综合评估因子确定所述一般关联指标是否属于降维关联指标；对所述降维风控指标进行数据血缘分析得到所述降维风控指标的数据源，并通过所述数据源的类型、更新时间以及与其它数据源的数据一致性评估结果进行所述数据源的可信度的评估；所述数据源的可信度的评估的方法为：通过所述数据源的类型将所述数据源划分为可信数据源和一般数据源，并判断所述数据源是否为可信数据源，若是，则通过所述可信数据源的更新时间进行所述可信数据源的可信度的评估，若否，则进入下一步骤；通过所述一般数据源的信息项与可信数据源的信息项的匹配结果进行所述一般数据源的不匹配信息项的确定，并通过所述不匹配信息项的数量以及比例确定所述一般数据源是否可信，若是，则进入下一步骤，若否，则通过所述一般数据源的通过所述不匹配信息项的数量以及比例进行所述一般数据源的可信度的评估；通过所述一般数据源的不匹配信息项的数量以及所述不匹配信息项所对应的可信数据源的可信度确定所述一般数据源是否可信，若是，则进入下一步骤，若否，则通过所述一般数据源的不匹配信息项的数量以及所述不匹配信息项所对应的可信数据源的可信度进行所述一般数据源的可信度的评估；基于所述一般数据源的不匹配信息项的数量以及所述不匹配信息项所对应的可信数据源的可信度进行所述一般数据源的问题评估值的确定，通过所述一般数据源的匹配信息项的数量以及所述匹配信息项所对应的可信数据源的可信度进行所述一般数据源的匹配评估值的确定；基于所述一般数据源的更新时间、匹配评估值以及问题评估值进行所述一般数据源的可信度的评估；根据所述用户的降维风控指标的数据源的数量以及不同的数据源的可信度进行所述用户的综合可信度的确定，并基于所述综合可信度确定是否能够进行所述用户的授信申请处理，若是，则进入下一步骤，若否，则输出可信度不足；基于不同的降维风控指标的数据源的可信度进行不同的降维风控指标的可信度的确定，并通过所述降维风控指标的可信度对所述降维风控指标进行重构处理得到重构风控指标，并结合所述综合可信度进行所述用户的授信风险的确定。。搜索马 克 数 据 网