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摘要：本发明公开了一种用于银行业的线上大数据智慧风控系统，包括用户信息采集模块、用户分类模块、用户监测模块、数据处理模块与信息发送模块；所述用户信息采集模块用于进行用户信息采集获取到用户信息，用户信息包括用户可用金额信息、用户历史消费次数、历史消费金额、历史消费位置与历史风控次数；所述用户分类模块用于对用户信息进行处理获取到用户分类信息，所述用户分类信息包括一类用户、二类用户、三类用户与四类用户；所述用户监测模块用于根据用户分类信息对用户进行实时监测获取到实时用户监测信息；本发明能够更好的进行风控警示的生成，更加智能化的智慧化的进行银行业务的线上风控。

主权项：1.一种用于银行业的线上大数据智慧风控系统，其特征在于：包括用户信息采集模块、用户分类模块、用户监测模块、数据处理模块与信息发送模块；所述用户信息采集模块用于进行用户信息采集获取到用户信息，用户信息包括用户可用金额信息、用户历史消费次数、历史消费金额、历史消费位置与历史风控次数；所述用户分类模块用于对用户信息进行处理获取到用户分类信息，所述用户分类信息包括一类用户、二类用户、三类用户与四类用户；所述用户监测模块用于根据用户分类信息对用户进行实时监测获取到实时用户监测信息；所述数据处理模块用于对实时用户监测信息与用户分类信息进行处理生成用户风控警示信息；所述信息发送模块用于在用户风控警示信息生成后将上述信息发送到预设接收终端；所述用户分类模块进行用户分类的具体过程如下：提取出采集到的用户信息，从用户信息中提取出用户可用金额信息、用户历史消费次数、历史消费金额、历史消费位置与历史风控次数；将用户可用金额信息标记为G1，将用户历史消费次数标记为G2，将历史消费金额标记为G3，将历史风控次数标记为G4；对历史消费位置信息进行处理获取到位置评估参数；将其标记为G5；对计算出历史消费金额G3与用户历史消费次数G2的比值，获取到单笔消费评估参数Gg1；当历史风控次数G4小于等于预设值q1，用户可用金额信息G1大于预设值a1，单笔消费评估参数Gg1大于预设值b1，用户历史消费次数G2大于预设值c1时，位置评估参数G5大于预设值d1，即分配为二类用户；当历史风控次数G4小于等于预设值q1，用户可用金额信息大于预设值a1，单笔消费评估参数Gg1在预设值b1到b2之间，用户历史消费次数G2大于预设值c1时，位置评估参数G5小于等于预设值d1，即分配为三类用户；当历史风控次数G4小于等于预设值q1，用户可用金额信息在预设值a1到a2之间，单笔消费评估参数Gg1大于预设值b1，用户历史消费次数G2大于预设值c1时，位置评估参数G5小于等于预设值d1，即分配为三类用户；当历史风控次数G4大于预设值q1，且用户可用金额信息G1大于预设值a1，即不考虑其他因素，直接分配为一类用户；当历史风控次数G4大于预设值q1，且用户可用金额信息在预设值a1到a2之间，即不考虑其他因素，直接分配为二类用户；除上述过程外，剩余用户均被分配为四类用户；所述对历史消费位置信息进行处理获取到位置评估参数的具体处理过程如下：提取出历史消费位置，历史消费位置为距离当前时间最近的x次的消费位置信息，将x次的消费位置信息导入到预设地图软件中，采集x次消费位置之间的距离信息，提取出x次消费位置之间的距离信息中距离大于预设值的距离信息的数量，即获取到位置评估参数；所述数据处理模块对实时用户监测信息与用户分类信息进行处理生成用户风控警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的用户分类信息，将用户分类信息模型化导入到预设的风控模型库中，进行用户分类的标准风控模型的分级类型确定，之后对实时用户监测信息进行模型化处理后获取到实时用户模型，将实时用户模型与对应的分级类型进行匹配，匹配出与实时用户模型相似度大于预设值的标准风控模型时，即生成用户风控警示信息。

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