【技術實現步驟摘要】
本公開實施例涉及金融信息，尤其涉及一種貸款中介識別方法及系統。
技術介紹
1、目前普惠金融是銀行或其他金融機構為符合一定條件的小微企業或個體工商戶提供的低利率貸款，旨在支持經濟弱勢群體、促進社會公平和經濟發展。然而市場中參差不齊的貸款中介的一些行為給借款人和金融機構帶來了諸多風險。例如某些貸款中介為謀取非法利益，通過幫助借款人從金融機構獲得貸款向借款人收取高額手續費、服務費、活動費等費用，無疑增加了借款人的貸款成本。因此金融機構需要通過技術手段有效識別出不良貸款中介，提高金融機構的抗風險能力。
2、而隨著金融業務的發展如互聯網金融的發展，金融機構所積累的普惠貸款相關數據是海量的，包含例如小微企業或個體工商戶的基本信息數據、交易流水數據、普惠貸款支用與還款數據等。由于海量數據的存在，使得貸款中介的篩選與排查將耗費大量的時間成本與人工成本，增大了銀行網點基層員工的工作量，排查效率低下且成本增加。
技術實現思路
1、為了解決上述技術問題或者至少部分地解決上述技術問題，本公開實施例提供了一種貸款中介識別方法及系統。
2、第一方面，本公開實施例提供了一種貸款中介識別方法，該方法包括：
3、從數據庫中獲取目標金融機構的全量客戶數據，所述全量客戶數據至少包括客戶的基本貸款信息以及客戶貸款后的資金支用流水數據；
4、基于所述全量客戶數據確定可疑客戶的資金支出流水數據，所述可疑客戶的資金支出流水數據包括客戶在貸款支用后預設天數內的資金支出流水數據，所述
5、基于所述可疑客戶的資金支出流水數據統計分析以識別貸款中介。
6、在一個實施例中，所述從數據庫中獲取目標金融機構的全量客戶數據，包括：
7、從企業數據倉庫中獲取所述目標金融機構的第一類型客戶的貸款業務相關的客戶貸款債項信息，所述客戶貸款債項信息至少包含客戶編號、客戶名稱；
8、基于所述客戶貸款債項信息提取客戶貸款支用記錄數據，所述客戶貸款支用記錄數據至少包含支用的日期、支用時間、支用金額中的一個或多個；
9、基于所述客戶貸款支用記錄數據獲取所述目標金融機構的第二類型客戶的對公賬戶流水數據和/或個人賬戶流水數據；其中所述第二類型客戶是所述第一類型客戶中的部分客戶；
10、將所述客戶貸款債項信息與所述客戶貸款支用記錄數據進行關聯，將所述客戶貸款支用記錄數據與所述對公賬戶流水數據和/或個人賬戶流水數據進行關聯以形成所述全量客戶數據，所述全量客戶數據包括所述第二類型客戶的所有支用債項的支出流水數據，所述支出流水數據包含支出日期、支出時間、支出金額、支出備注、支出對手名稱、支出對手賬號中的一個或多個。
11、在一個實施例中，所述基于所述全量客戶數據確定可疑客戶的資金支出流水數據，包括：
12、基于所述所有支用債項的支出流水數據中的支出日期和支出時間，篩選出所有貸款資金在支用轉入借款人賬戶后于所述指定天數閾值內轉出的支出流水數據作為第一支出流水數據，所述第一支出流水數據即可疑客戶的資金支出流水數據。
13、在一個實施例中，該方法還包括：
14、對所述第一支出流水數據，剔除其中支出對手名稱和支出對手賬號為空白的相關流水數據，得到第二支出流水數據。
15、在一個實施例中，該方法還包括：
16、對第二支出流水數據，剔除其中支出對手名稱中含有特殊字段的相關支出流水數據，得到第三支出流水數據；其中，所述特殊字段包括賬戶名稱、保險、醫藥、擔保、電線、電纜、兵工、知識產權、專利、協會、銀行中的一個或多個。
17、在一個實施例中，該方法還包括：
18、對所述第三支出流水數據，進一步剔除其中部分正規企業客戶的支出流水數據，得到第四支出流水數據。
19、在一個實施例中，該方法還包括：
20、對所述第四支出流水數據，篩選出同時滿足以下三種規則的支出流水數據，得到最終的支出流水數據；其中，所述三種規則包括：
21、i)支出備注中含有第一特征字樣且支出金額占貸款金額的比例達到預定比值；其中所述第一特征字樣包括貸款、咨詢、服務費、手續費和還款中的一個或多個；
22、ii)支出對手名稱中含有第二特征字樣，所述第二特征字樣包括企業管理、咨詢中的一個或多個；
23、iii)支出對手涉及所述目標金融機構的貸款的第一類型客戶的數量大于或等于3個。
24、第二方面，本公開實施例提供一種貸款中介識別系統，包括：
25、數據獲取模塊，用于從數據庫中獲取目標金融機構的全量客戶數據，所述全量客戶數據至少包括客戶的基本貸款信息以及客戶貸款后的資金支用流水數據；
26、數據篩選模塊，用于基于所述全量客戶數據確定可疑客戶的資金支出流水數據，所述可疑客戶的資金支出流水數據包括客戶在貸款支用后預設天數內的資金支出流水數據，所述可疑客戶是所述全量客戶數據所指示的所有客戶中的至少部分客戶，所述預設天數小于指定天數閾值；
27、數據分析模塊，用于基于所述可疑客戶的資金支出流水數據統計分析以識別貸款中介。
28、第三方面，本公開實施例提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現上述任一實施例所述貸款中介識別方法。
29、第四方面，本公開實施例提供一種電子設備，包括：
30、處理器；以及
31、存儲器，用于存儲計算機程序；
32、其中，所述處理器配置為經由執行所述計算機程序來執行上述任一實施例所述貸款中介識別方法。
33、本公開實施例提供的技術方案與現有技術相比具有如下優點：
34、本公開實施例提供的貸款中介識別方法及系統，從數據庫中獲取目標金融機構的全量客戶數據，所述全量客戶數據至少包括客戶的基本貸款信息以及客戶貸款后的資金支用流水數據；基于所述全量客戶數據確定可疑客戶的資金支出流水數據，所述可疑客戶的資金支出流水數據包括客戶在貸款支用后預設天數內的資金支出流水數據，所述可疑客戶是所述全量客戶數據所指示的所有客戶中的至少部分客戶，所述預設天數小于指定天數閾值；基于所述可疑客戶的資金支出流水數據統計分析以識別貸款中介。這樣，通過本公開的新模式只需要對確定的可疑客戶的疑點資金支出流水數據進行排查確認即可，數據量小且精準度高，與傳統的模式即讓網點前臺基層人員自主排查中介貸款的情況，每個普惠專員名下管理的客戶幾百余戶，普惠專員需逐戶查詢客戶長期的流水數據，排查難度極大相比，本公開方案極大地節省了普惠專員排查工作的時間，減少了時間成本與人工成本，排查效率高，降低了銀行網點基層員工的工作量，實現了對基層工作的減負。
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1.一種貸款中介識別方法，其特征在于，該方法包括：
2.根據權利要求1所述的貸款中介識別方法，其特征在于，所述從數據庫中獲取目標金融機構的全量客戶數據，包括：
3.根據權利要求2所述的貸款中介識別方法，其特征在于，所述基于所述全量客戶數據確定可疑客戶的資金支出流水數據，包括：
4.根據權利要求3所述的貸款中介識別方法，其特征在于，該方法還包括：
5.根據權利要求4所述的貸款中介識別方法，其特征在于，該方法還包括：
6.根據權利要求5所述的貸款中介識別方法，其特征在于，該方法還包括：
7.根據權利要求6所述的貸款中介識別方法，其特征在于，該方法還包括：
8.一種貸款中介識別系統，其特征在于，包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1～7任一項所述貸款中介識別方法。
10.一種電子設備，其特征在于，包括：
【技術特征摘要】
1.一種貸款中介識別方法，其特征在于，該方法包括：
2.根據權利要求1所述的貸款中介識別方法，其特征在于，所述從數據庫中獲取目標金融機構的全量客戶數據，包括：
3.根據權利要求2所述的貸款中介識別方法，其特征在于，所述基于所述全量客戶數據確定可疑客戶的資金支出流水數據，包括：
4.根據權利要求3所述的貸款中介識別方法，其特征在于，該方法還包括：
5.根據權利要求4所述的貸款中介識別方法，其特征...
【專利技術屬性】
技術研發人員：蔣旭，張文獻，李林，
申請(專利權)人：中國建設銀行股份有限公司重慶市分行，
類型：發明
國別省市：
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