P2P是英文peer to peer（或point to point）的縮寫,意即個人對個人（或點對點）的網(wǎng)絡借款,是一種將小額資金聚集起來借貸給有資金需求人群的一種民間小額借貸模式。P2P的誕生,將傳統(tǒng)的資金融通方式從線下發(fā)展到線上,充分滿足了借款人的資金需求,同時也為有財富增值需求的投資人提供了新的投資渠道。與傳統(tǒng)銀行貸款審批流程多、所耗時間長不同,P2P網(wǎng)絡借貸行業(yè)的一個重要競爭力就是貸前審核快、放款到賬快。然而,隨之出現(xiàn)的情況是P2P行業(yè)騙貸、欺詐行為層出不窮,逾期、違約現(xiàn)象頻頻發(fā)生,以至于P2P網(wǎng)絡借貸平臺壞賬數(shù)目驚人,這嚴重影響了行業(yè)的健康發(fā)展。因此,貸前審核成為了P2P網(wǎng)絡借貸平臺的一項十分重要的業(yè)務。本文設計一個面向P2P網(wǎng)絡借貸平臺的貸前審批系統(tǒng),旨在為P2P網(wǎng)絡借貸平臺提供一個相對安全可靠的貸前風控手段。系統(tǒng)設計的審批流程可以分為兩大模塊,一是貸前反欺詐審核,二是用戶信用風險等級評估。前者主要是基于已有的研究,重新對貸前欺詐行為和屬性特征進行分析,總結(jié)出與反欺詐相關(guān)性較高的屬性,進而設計出基于規(guī)則庫的反欺詐檢測并用于從所有貸款申請中識別出惡意騙貸、欺詐等行為并加以過... 

【文章來源】：湖南大學湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

系統(tǒng)用例圖

工程碩士學位論文17對非初次借貸的申請人，平臺還應根據(jù)其在本平臺的歷史借貸行為，包括借貸金額、筆數(shù)、每期還款是否按時或逾期等，對其信用評分增加行為獎勵/懲罰項，進而對其信用額度進行動態(tài)調(diào)整。即根據(jù)用戶在借貸平臺的借貸行為記錄計算行為信用分值，對用戶的基本信用分進行更新，獲得用戶信用評分，進而根據(jù)用戶的信用評分重新計算用戶的借貸額度。3.5系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析本系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)為P2P網(wǎng)絡借貸平臺的用戶借貸申請，這些申請信息由兩個部分組成：其一是其在填寫申請表時提交的數(shù)據(jù)，一般為填寫借貸申請表中的必填項；其二是平臺對其在填寫時抓取的實時數(shù)據(jù)。前者涵蓋了用戶個人的基本信息、學歷信息、職業(yè)信息等，后者涵蓋了用戶提交申請時所用的設備信息、網(wǎng)絡信息和GPS地址解析等。將輸入數(shù)據(jù)導入系統(tǒng)后，首先根據(jù)用戶姓名和證件號進行黑/白名單匹配，命中黑/白名單的申請直接根據(jù)其所在名單進行拒絕/接受處理；然后進入反欺詐檢測模塊，與系統(tǒng)的反欺詐規(guī)則庫進行匹配并計算其欺詐風險分值，高于閾值的申請轉(zhuǎn)入黑名單并予以拒絕；對通過了反欺詐檢測的申請，緊接著進行信用風險評估，根據(jù)系統(tǒng)評分模型計算其信用評分，并按照信用分與信用額度對照表給出其信用額度。在上述過程中，反欺詐檢測模塊的輸出數(shù)據(jù)即為信用風險評估模塊的輸入數(shù)據(jù)，二者的數(shù)據(jù)表在數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)是相同的。具體的系統(tǒng)數(shù)據(jù)流圖如圖3.2所示。圖3.2系統(tǒng)數(shù)據(jù)流圖

工程碩士學位論文19第4章P2P貸前審批系統(tǒng)設計本章是對系統(tǒng)的設計部分進行闡述，將從系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)、反欺詐檢測模塊、風險評估模塊、黑/白/灰名單管理模塊等四個方面分別進行具體建模和設計。首先對系統(tǒng)進行總體設計，然后分析欺詐規(guī)則項，進而構(gòu)建反欺詐規(guī)則庫。下一步，將通過Logistics回歸進行信用風險評估，得出申請人的初始信用分及其對應的信用額度，緊接著設計根據(jù)借款人行為記錄進行更新的動態(tài)信用分。最后，闡述了黑/白/灰名單管理模塊的設計。此外，由于數(shù)據(jù)是本系統(tǒng)的核心，所以還在4.5節(jié)中具體介紹了本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設計。4.1系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)通過第三章的總體分析，將本系統(tǒng)設計由交互界面和后臺數(shù)據(jù)操作兩部分構(gòu)成。后臺數(shù)據(jù)操作部分由反欺詐檢測模塊、信用風險評估模塊、黑/白/灰名單管理模塊組成，系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖4.1所示。根據(jù)第3章的系統(tǒng)分析，對系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)設計如下：本系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)為用戶申請件數(shù)據(jù)，由工作人員導入到系統(tǒng)中。首先完成反欺詐檢測模塊，該模塊用于完成申請欺詐檢測，保證輸入中的申請均為真實申請，并將輸出保存為一個中間數(shù)據(jù)；接著將該中間數(shù)據(jù)輸入到信用風險評估模塊中，該模塊根據(jù)預訓練好的模型對每條申請進行信用風險評估，得到其對應的信用分值和信用額度，并將這些數(shù)據(jù)作為整個系統(tǒng)的輸出。另外，系統(tǒng)還維護一個黑/白/灰名單數(shù)據(jù)庫，經(jīng)反欺詐檢測認定為欺詐的數(shù)據(jù)將用于更新這個數(shù)據(jù)庫。圖4.1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]P2P平臺信用分數(shù)評價機制及其效果檢驗[D]. 陳麗雯.電子科技大學 2018
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[3]基于數(shù)據(jù)挖掘的郵儲銀行信用卡客戶風險評估模型[D]. 劉武成.廣西大學 2015
[4]反欺詐模型在電子銀行的應用研究[D]. 丁慎勇.山東大學 2014
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本文編號：3229830