本发明专利技术提供了用于贷款风险识别的数据处理方法，包括以下步骤：收集已贷款人的信息，制定贷款数据集合进行贷款金额评级；获取未贷款人的交易数据、浏览数据以及车房资产等信息，根据交易数据、浏览数据和车房资产信息分析未贷款人的贷款需求程度并进行需求评级；根据需求评级获取未贷款人的就业状态、信用信息以及身体健康相关的数据，并结合交易数据分析未贷款人的贷款风险并进行风险评级；获取政策信息，并结合风险评级和需求评级选择贷款金额评级。本发明专利技术便于对用户进行精准风险评估和需求评估，能够为需要贷款的人提供最合适的金额，避免了因贷款人能力不足导致难以还清贷款，造成巨大的损失。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术主要涉及金融数据处理，具体涉及用于贷款风险识别的数据处理方法和装置。
技术介绍
1、随着计算机技术的发展，越来越多的技术应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技转变，但由于金融行业的安全性、实时性以及稳定性等要求，也对技术提出了更高的要求；
2、目前贷款公司大都是采用“广撒网”方式来进行贷款业务的推广，但该方式难以对用户进行精准风险评估和需求评估，导致需要贷款的人难以全面了解贷款，并且可能会因贷款人能力不足导致难以还清贷款，造成巨大的损失，因此，本专利技术提供用于贷款风险识别的数据处理方法和装置用于解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术主要提供了用于贷款风险识别的数据处理方法和装置用以解决上述
技术介绍
中提出的技术问题。
2、本专利技术解决上述技术问题采用的技术方案为：用于贷款风险识别的数据处理方法，包括以下步骤：
3、s1，收集已贷款人的信息，制定贷款数据集合进行贷款金额评级；
4、s2，获取未贷款人的交易数据、浏览数据以及车房资产等信息，根据交易数据、浏览数据和车房资产信息分析未贷款人的贷款需求程度并进行需求评级；
5、s3，根据需求评级获取未贷款人的就业状态、信用信息以及身体健康相关的数据，并结合交易数据分析未贷款人的贷款风险并进行风险评级；
6、s4，获取政策信息，并结合风险评级和需求评级选择贷款金额评级。
7、进一步的，在所述s1中，贷款金额评级包括以下步骤：
>8、s11，收集已贷款人的贷款金额、就业信息、经济水平和还款状态的实际数据；9、s32，对实际数据进行整理并排序，根据排列的数据获取多个贷款数据集合，并获取多个贷款金额评级。
10、进一步的，在所述s3中，所述需求评级分为多个档次，所述需求评级越高获取未贷款人的数据越详细。
11、进一步的，在所述s2中，所述交易数据、浏览数据以及车房资产等信息具体包括近期进行的大额交易、贵重物品的浏览记录以及是否有车房等需求，将这些数据整合进行需求评级。
12、进一步的，在所述s4中，所述政策信息包括国家或地区宏观经济政策、农业政策、汇率和利率政策，所述政策信息结合风险评级和需求评级产生数据子集，根据数据子集选择贷款金额评级。
13、根据以上的用于贷款风险识别的数据处理方法的技术方案，还将提供用于贷款风险识别的数据处理装置，包括：
14、数据获取模块，用于获取已贷款人和未贷款人的信息；
15、整理排序模块，用于整理所述数据获取模块获取的数据，并对其进行排序；
16、处理模块，用于处理所述整理排序模块传输的数据；
17、金额评级数据库，用于储存所述处理模块处理的数据；
18、金额评级确认模块，用于确定未贷款人的贷款金额评级；
19、分析模块，用于分析所述数据获取模块获取的数据。
20、进一步的，用于贷款风险识别的数据处理装置还包括：
21、预警模块，用于及时发现危机贷款本息的政策，并作出相应措施；
22、信号发送模块，用于发送所述预警模块产生的警示信号；
23、终端，用于接收所述信号发送模块发送的警示信号，提示相关工作人员并显示警示内容。
24、进一步的，所述数据获取模块包括：
25、已贷款获取单元，用于获取已贷款人的信息，所述已贷款获取单元发送已贷款数据至整理排序模块；
26、未贷款获取单元，用于获取未贷款人的信息，所述未贷款获取单元发送未贷款数据至分析模块；
27、政策获取单元，用于获取国家、地区等政策，所述政策获取单元发送政策数据至预警模块，所述预警模块发送检测获取信号至政策获取单元。
28、进一步的，所述整理排序模块包括：
29、数据整理单元，用于整理所述已贷款获取单元获取的已贷款人信息；
30、数据排序单元，用于排序所述数据整理单元整理出的数据，所述数据排序单元将排序后的数据发送至处理模块处理。
31、进一步的，所述分析模块包括：
32、需求评级单元，用于分析所述未贷款获取单元的数据，并作出需求评级；
33、风险评级单元，用于分析所述未贷款获取单元的数据，并作出风险评级，所述风险评级单元和需求评级单元将风险评级和需求评级传输至处理模块处理，所述处理模块将处理后的数据传输至金额评级数据库进行对比，所述金额评级数据库将对此数据传输至金额评级确认模块进行确认。
34、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
35、本专利技术通过已贷款获取单元收集已贷款人的信息，通过数据整理单元和数据排序单元分别对数据进行整理和排序，将整理排序后的数据发送至处理模块处理，通过金额评级数据库储存并制定贷款金额评级，通过未贷款获取单元获取未贷款人的信息，通过需求评级单元和风险评级单元进行需求评级和风险评级，同时通过政策获取单元获取政策信息，通过预警模块发送警示信号，通过信号发送模块发送至终端，同时将需求评级、风险评级和警示信号发送至处理模块处理，并通过金额评级数据库进行对比，选择贷款金额评级，便于对用户进行精准风险评估和需求评估，能够为需要贷款的人提供最合适的金额，避免了因贷款人能力不足导致难以还清贷款，造成巨大的损失。
36、以下将结合附图与具体的实施例对本专利技术进行详细的解释说明。
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【技术保护点】
1.用于贷款风险识别的数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于贷款风险识别的数据处理方法，其特征在于：在所述S1中，贷款金额评级包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的用于贷款风险识别的数据处理方法，其特征在于：在所述S3中，所述需求评级分为多个档次，所述需求评级越高获取未贷款人的数据越详细。
4.根据权利要求1所述的用于贷款风险识别的数据处理方法，其特征在于：在所述S2中，所述交易数据、浏览数据以及车房资产等信息具体包括近期进行的大额交易、贵重物品的浏览记录以及是否有车房等需求，将这些数据整合进行需求评级。
5.根据权利要求1所述的用于贷款风险识别的数据处理方法，其特征在于：在所述S4中，所述政策信息包括国家或地区宏观经济政策、农业政策、汇率和利率政策，所述政策信息结合风险评级和需求评级产生数据子集，根据数据子集选择贷款金额评级。
6.用于贷款风险识别的数据处理装置，用于实施权利要求1-5任一项所述的用于贷款风险识别的数据处理方法，其特征在于：包括：
7.根据权利要求6所述的用于贷款风险识别的数据处理装置，其特征在于：还包括：
8.根据权利要求7所述的用于贷款风险识别的数据处理装置，其特征在于：所述数据获取模块(10)包括：
9.根据权利要求8所述的用于贷款风险识别的数据处理装置，其特征在于：所述整理排序模块(20)包括：
10.根据权利要求8所述的用于贷款风险识别的数据处理装置，其特征在于：所述分析模块(60)包括：
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【技术特征摘要】
1.用于贷款风险识别的数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于贷款风险识别的数据处理方法，其特征在于：在所述s1中，贷款金额评级包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的用于贷款风险识别的数据处理方法，其特征在于：在所述s3中，所述需求评级分为多个档次，所述需求评级越高获取未贷款人的数据越详细。
4.根据权利要求1所述的用于贷款风险识别的数据处理方法，其特征在于：在所述s2中，所述交易数据、浏览数据以及车房资产等信息具体包括近期进行的大额交易、贵重物品的浏览记录以及是否有车房等需求，将这些数据整合进行需求评级。
5.根据权利要求1所述的用于贷款风险识别的数据处理方法，其特征在于：在所述s4中，所述政策信息包...
【专利技术属性】
技术研发人员：王武成，邓昊，陶劲松，
申请(专利权)人：徽投科技控股有限公司，
类型：发明
国别省市：
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