本发明专利技术公开了一种基于大数据的风险管理方法及装置、电子设备、存储介质，涉及大数据技术领域，其中，该风险管理方法包括：接收数据风险评估请求，其中，数据风险评估请求中至少携带有：风控数据；在对风控数据进行预处理后，采用数据风险评估模型对风控数据进行评估，得到风控数据中每个实例数据集的评估值；基于评估值，确认风控数据表征的金融信贷申请是否存在风险。本发明专利技术解决了相关技术中在金融风控领域，大数据处理技术不成熟，造成风控决策低效耗时，坏账率高的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据领域，具体而言，涉及一种基于大数据的风险管理方法及装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
1、随着互联网线上金融产品及服务的日益丰富，大数据在金融领域的应用日益广泛和深化，但相较传统金融数据而言，大数据存在着来源广泛、数据形式多样、信息高维稀疏等特点，这些特点直接或间接地在风控管理等领域进行深度应用造成了障碍。
2、在互联网金融业务高速发展，信息不对称的背景下，利用大数据进行分析与挖掘的业务需求迅速增多，如何利用数据驱动业务价值的需求也日益迫切，将大数据分析应用于金融业务的各个生命周期，是实现数据价值的关键。
3、大数据时代金融风控市场规模大，需求旺盛，但要解决的问题也很多，第一，由 于大数据处理技术的不成熟，虽然已经意识到了大数据的价值，但不知如何实践，怎 样从数据中挖掘出有用的信息；第二，对于未被传统征信覆盖的人群来说，其互联网 等行为数据量特别大，如何快速分析成为一个重要的问题。以上无法利用大数据做有 效分析利用的问题带来的后果是风控决策低效耗时，员工成本高，坏账率高；同时， 授信客群的变化导致原有模型可能失效，加上风险的滞后性，最新可用的训练数据可 能已经离目前较远。
4、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种基于大数据的风险管理方法及装置、电子设备、存储介质，以至少解决相关技术中在金融风控领域，大数据处理技术不成熟，造成风控决策低效耗时，坏账率高的技术问题。
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p>2、根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种基于大数据的风险管理方法，包括：接收数据风险评估请求，其中，所述数据风险评估请求中至少携带有：风控数据；在对所述风控数据进行预处理后，采用数据风险评估模型对所述风控数据进行评估，得到所述风控数据中每个实例数据集的评估值；基于所述评估值，确认所述风控数据表征的金融信贷申请是否存在风险。3、可选地，在接收数据风险评估请求之前，还包括：确定数据传输格式和数据类型；基于所述数据传输格式和所述数据类型，接收外部终端传输的金融信贷文件和分布式存储系统中的金融信贷数据源；基于所述金融信贷文件、所述金融信贷数据源、所述数据类型，确定所述风控数据。
4、可选地，在对所述风控数据进行预处理时，包括：筛选所述风控数据中的异常数据，并基于正则表达规则将所述异常数据的数据位置替换为指定数值，其中，所述异常数据包括下述至少之一：空值数和报错异常数；删除所述风控数据中在数值两侧的空格符；确定数据截取开始位置和截断长度，提取所述风控数据中的部分数值集。
5、可选地，在对所述风控数据进行预处理之后，还包括：提取预处理后的所述风控数据的n个数据特征，其中，n为大于等于1的正整数；分析每个数据特征的特征重要度；基于所述特征重要度和特征选取要素，筛选特征集合，并对所述特征集合中的数据特征进行组合，得到组合特征，其中，所述组合特征用于在对所述风控数据进行评估时提供评估数据特征。
6、可选地，在训练所述数据风险评估模型时，包括：获取历史风控数据；采用预先选取的数据二分策略，对所述历史风控数据进行拆分，得到训练集和验证集；采用预设聚类策略对所述训练集进行聚类，得到聚类结果，其中，所述聚类结果包括：多个历史实例数据集；采用指定评估方法分析每个所述历史实例数据集的历史评估值；采用所述验证集对所述历史实例数据集和对应的所述历史评估值进行验证；在验证结果指示通过的情况下，确认所述数据风险评估模型训练完成。
7、可选地，采用所述验证集对所述历史实例数据集和对应的所述历史评估值进行验证的步骤，包括：采用指定评估图，获取所述历史实例数据集合和对应的所述历史评估值落入所述验证集指示的范围区间的数据矩阵和第一准确率；采用指定评估指标，获取所述历史实例数据集合和对应的所述历史评估值落入所述验证集指示的评估分值区间的第二准确率；采用指定组合特征的特征字段，获取所述历史实例数据集合和对应的所述历史评估值落入所述验证集指示的字段内容的统计字段数值和分布准确率；基于所述数据矩阵和第一准确率、所述第二准确率、所述统计字段数值和分布准确率，确认所述所述历史实例数据集和对应的所述历史评估值的评估准确度；基于所述评估准确度，得到验证结果。
8、可选地，所述数据风险评估模型的应用场景包括下述至少之一：授信准入场景、信贷管理周期场景、贷后催收场景、反欺诈风控场景。
9、根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种基于大数据的风险管理装置，应用于风险管控系统，包括：第一接收单元，用于接收数据风险评估请求，其中，所述数据风险评估请求中至少携带有：风控数据；评估单元，用于在对所述风控数据进行预处理后，采用数据风险评估模型对所述风控数据进行评估，得到所述风控数据中每个实例数据集的评估值；第一确认单元，用于基于所述评估值，确认所述风控数据表征的金融信贷申请是否存在风险。
10、可选地，基于大数据的风险管理装置还包括：第二确定单元，用于确定数据传输格式和数据类型；第二接收单元，用于基于所述数据传输格式和所述数据类型，接收外部终端传输的金融信贷文件和分布式存储系统中的金融信贷数据源；第三确定单元，用于基于所述金融信贷文件、所述金融信贷数据源、所述数据类型，确定所述风控数据。
11、可选地，评估单元包括：第一筛选模块，用于筛选所述风控数据中的异常数据，并基于正则表达规则将所述异常数据的数据位置替换为指定数值，其中，所述异常数据包括下述至少之一：空值数和报错异常数；第一删除模块，用于删除所述风控数据中在数值两侧的空格符；第一确定模块，用于确定数据截取开始位置和截断长度，提取所述风控数据中的部分数值集。
12、可选地，评估单元还包括：第一提取模块，用于提取预处理后的所述风控数据的 n个数据特征，其中，n为大于等于1的正整数；第一分析模块，用于分析每个数据特征的特征重要度；第一组合模块，用于基于所述特征重要度和特征选取要素，筛选特征集合，并对所述特征集合中的数据特征进行组合，得到组合特征，其中，所述组合特征用于在对所述风控数据进行评估时提供评估数据特征。
13、可选地，评估单元还包括：第一获取模块，用于获取历史风控数据；第一拆分模块，用于采用预先选取的数据二分策略，对所述历史风控数据进行拆分，得到训练集和验证集；第一聚类模块，用于采用预设聚类策略对所述训练集进行聚类，得到聚类结果，其中，所述聚类结果包括：多个历史实例数据集；第一评估模块，用于采用指定评估方法分析每个所述历史实例数据集的历史评估值；第一验证模块，用于采用所述验证集对所述历史实例数据集和对应的所述历史评估值进行验证；第二确认模块，用于在验证结果指示通过的情况下，确认所述数据风险评估模型训练完成。
14、可选地，第一验证模块包括：第一获取子模块，用于采用指定评估图，获取所述历史实例数据集合和对应的所述历史评估值落入所述验证集指示的范围区间的数据矩阵和第一准确率；第二获取子模块，用于采用指定评估指标，获本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于大数据的风险管理方法，其特征在于，应用于风险管控系统，包括：
2.根据权利要求1所述的风险管理方法，其特征在于，在接收数据风险评估请求之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的风险管理方法，其特征在于，在对所述风控数据进行预处理时，包括：
4.根据权利要求3所述的风险管理方法，其特征在于，在对所述风控数据进行预处理之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的风险管理方法，其特征在于，在训练所述数据风险评估模型时，包括：
6.根据权利要求5所述的风险管理方法，其特征在于，采用所述验证集对所述历史实例数据集和对应的所述历史评估值进行验证的步骤，包括：
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的风险管理方法，其特征在于，所述数据风险评估模型的应用场景包括下述至少之一：授信准入场景、信贷管理周期场景、贷后催收场景、反欺诈风控场景。
8.一种基于大数据的风险管理装置，其特征在于，应用于风险管控系统，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的基于大数据的风险管理方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至7中任意一项所述的基于大数据的风险管理方法。
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【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的风险管理方法，其特征在于，应用于风险管控系统，包括：
2.根据权利要求1所述的风险管理方法，其特征在于，在接收数据风险评估请求之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的风险管理方法，其特征在于，在对所述风控数据进行预处理时，包括：
4.根据权利要求3所述的风险管理方法，其特征在于，在对所述风控数据进行预处理之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的风险管理方法，其特征在于，在训练所述数据风险评估模型时，包括：
6.根据权利要求5所述的风险管理方法，其特征在于，采用所述验证集对所述历史实例数据集和对应的所述历史评估值进行验证的步骤，包括：
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的风险管理方...
【专利技术属性】
技术研发人员：张耀强，
申请(专利权)人：吉林亿联银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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