大数据 ›› 2015, Vol. 1 ›› Issue (4): 18-28.doi: 10.11959/j.issn.2096-0271.2015037

• 专题：金融与安全大数据 • 上一篇    下一篇

基于大数据技术的P2P网贷平台风险预警模型

林春雨1,李崇纲1,许方圆2,许会泉1,石磊1,卢祥虎1   

  1. 1 北京金信网银金融信息服务有限公司 北京 100101
    2 国网能源研究院 北京 100101
  • 出版日期:2015-11-20 发布日期:2020-09-28
  • 作者简介:林春雨，男，现任北京拓尔思信息技术股份有限公司高级副总裁、助理研究员，负责公司大数据中心建设和云服务运营工作，在社会化媒体的技术运营和管理上有丰富的实战经验，其同时兼任北京金信网银金融信息服务有限公司总经理，为各地金融监管机构提供非法集资监管服务。另外，作为国家信息安全专项舆情云服务项目组长、中关村大数据产业联盟副秘书长，为多个国家部委、省级客户、大型企事业单位提供过相关高端舆情服务，并通过联盟和产业对接，积极推动大数据的发展。|李崇纲，男，北京金信网银金融信息服务有限公司常务副总经理，拓尔思信息技术股份有限公司高级顾问，中国计算机学会大数据专家委员会委员，中关村互联网金融协会副秘书长，中关村大数据产业联盟专家组成员。专注于大数据在政府、金融等行业领域的应用，拥有10多年网络数据挖掘分析、互联网大数据分析经验，担任多家政府企业舆情管理咨询顾问，是国内首款舆情监测系统的设计者，长期跟踪互联网大数据行业变化。目前主持开发国内首个大数据防控金融信用风险与智能决策支持系统。|许方圆，男，国网能源研究院能源决策支持技术研发中心中级工程师，主要从事智能电网技术和政策的分析研究，近年来主要研究方向为需求侧响应实施与应用、电力系统中的数据挖掘应用、全球能源互联网，发表论文10余篇。|许会泉，男，北京金信网银金融信息服务有限公司研发总监，负责公司互联网金融、机器学习、大数据产品研发、管理工作，在计算机系统架构设计、大数据应用、舆情产品应用等方面具有丰富的实战经验，近年负责主持研发了公司金融大数据打非监测预警云平台、互联网金融风险模型等多个大数据产品。|石磊，男，北京金信网银金融信息服务有限公司互联网金融行业数据分析师，主要负责研究行业目前所具有的非法集资风险特征，并基于大数据对相关企业风险进行监测与评判，拥有丰富的理论及实战经验。|卢祥虎，男，北京金信网银金融信息服务有限公司机器学习算法工程师，目前从事P2P风险预警建模相关的算法设计工作，在机器学习算法领域具有一定的理论与实战经验，擅长机器学习中数学算法的优化与改进等。

A Model of Pre-Warning Based on the Big Data Technology for P2P Lending Platform

Chunyu Lin1,Chonggang Li1,Fangyuan Xu2,Huiquan Xu1,Lei Shi1,Xianghu Lu1   

  1. 1 Beijing JinXinWangYin Financial Information Service Co., Ltd., Beijing 100101, China
    2 State Grid Energy Research Institute, Beijing 100101, China
  • Online:2015-11-20 Published:2020-09-28

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摘要：

近几年，我国P2P网贷行业在高速发展的过程中出现了大量的“失联跑路”事件。为此，基于P2P网贷及大数据相关概念的深入剖析，创新性地将平台的风险预警与大数据技术结合，通过对海量数据采集、Spark分布式平台计算、机器学习建模等大数据技术的整合，构建一个有效的P2P网贷平台风险预警模型。该模型在多维度风险评价指标的基础之上，可以实现对网贷平台风险的实时、精准、全面监测，从而有效降低平台集资诈骗、恶意跑路等恶意事件的发生频率，维护广大投资人的资金安全及社会稳定。

关键词: 互联网金融, P2P网贷, 大数据, 风险预警, 机器学习

Abstract:

In recent years, P2P lending industry in China has appeared a lot of escape events in the process of its rapid development.Bases on deep analysis of the related concepts for P2P lending and big data, combining innovatively the risk pre-warning of platform with big data, an effective risk pre-warning model of P2P lending platform was constructed according to the collection of huge amounts of data, big data technology including Spark distributed computation and machine learning.Based on the establishment of multi-dimensional risk assessment, the model can be achieved on real-time, accurate, comprehensive monitoring for the risk of P2P lending, thus effectively reducing the frequency of financial fraud, escape malicious event, so as to the majority of investors’ money to maintain security and social stability.

Key words: internet financial, P2P lending, big data, risk pre-warning, machine learning

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