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项目名称

招标功能要求及技术参数

单位

数量

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大数据金融信贷风控实训平台

【大数据金融风控实训教学平台功能及参数】

一、平台技术要求：

1.平台支持最多500用户同时在线学习，软件系统具备独立知识产权；

2.平台整体框架设计基于J2EE平台，采用B/S架构，前后端使用java语言开发，基于SpringBoot+Nginx+MySQL+Zookeeper/Dubbo+Redis+Socket.IO及微服务架构搭建，支持主流web浏览器访问平台，支持云端和本地化两种部署形式；

3.服务器操作系统使用CentOS 7.0以上版本，服务器端数据库系统使用MySQL 5.6以上版本，服务器端网络爬虫使用Python3.6.0以上环境。

二、平台功能要求：

1.实训平台系统包括大数据金融实训教学平台、大数据金融实训工具平台、配套案例数据及教辅资源等；

2.实训教学平台，包括教师端、学生端系统；

（1）用户登录系统，支持手机微信扫码登录，学生与教师都能够通过手机微信扫描实训平台登录二维码，即可完成登录实训教学平台，操作简单、方便。平台会自动采集微信昵称作为学生/教师姓名使用；此外，教学平台与实训工具均无须二次登录，学生通过教学平台任务入口可直接登录实训工具完成实训任务；

★（2）教师端系统，提供课程教学大纲浏览、教学任务配置与进度管理、学生管理、班级管理、学习进度查询、学生实训成果管理、学生实训考核标准设置、授课课件和扩展学习资源上传功能；

★（3）学生端系统，提供学生分组、自主上岗、任务分配、实训任务地图看板、PPT、PDF、图文及视频教学资源播放与浏览、学习资源库、学习指导、习题测试、互动问答、实训报告上传等功能；

（4）重难点分析：教学产品化，辅助教师更轻松地完成授课内容，将教师备课、授课的内容与步骤，在系统中形成一套共识并以文档的形式呈现，使教师通过阅读文档的内容即可完成课前准备与课程授课，大大降低教师授课难度。

★（5）大数据思维与能力评价体系：包含大数据思维评价体系和大数据能力评价体系，依据学生整个实训课程的学习轨迹，全程部署采分点和收集点，全方位分析学生的大数据思维与能力。

★（6）实训成绩管理系统，支持学生学习行为及成果自动记录，此功能要求贯穿学生整个实训周期，可将学生学习数据、学习轨迹、学习成绩实时上传区块链，并在链上实现全国院校、全网学生排名。

★（7）排行榜，通过总成绩、思维值、能力值、学习值、风控值、实操值6个维度全方面对学生进行排名，激励学生努力学习冲刺榜首。

★（8）风险大屏，在实训案例模块，实时展示信贷业务的风险信息与学生业务审批情况。

3.实训工具平台，包括数据采集与数据集成系统、ETL数据处理工具系统、大数据挖掘与分析系统、数据呈现与可视化系统，平台具备统一数据管理功能，支持主流结构化或非结构化数据库接口，支持院校开放式课题和科研项目研究；

（1）数据采集系统，支持快速从多种主流数据库和Excel中采集数据，支持手动采集和自动采集，系统为图形化界面操作，使用简单、方便、易操作；

（2）大数据建模分析系统，支持将分散的数据用模型统一进行数据管理及分析，支持面向金融业务的复杂风控设计，支持通过拖拉拽的方式设计形成大数据分析模型，并自动将模型与底层数据建立关联关系，支持常用AI人工智能算法对模型进行训练和评估，支持决策集、决策树、评分卡、决策流等类型的规则设计工具，可以根据用户需要执行任意规则的编排，支持通过清晰直观的方式设计和运行大型、复杂的业务规则；

（3）大数据挖掘与分析系统，底层采用分布式数据分析引擎，提供数据库SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力，支持超大规模数据分析，支持在秒级别内查询超大Hive表。支持常用数据挖掘算法，并允许用户导入自定义算法。提供数据模型设计器和模型模板库，采用图形化界面设计数据分析模型，可对风控模型设置权重与分值，提供常用公式和计算函数；

（4）数据呈现与可视化系统，支持快速与数据源连接完成数据分析、支持快速构建数据仓库支持SQL语句注入、支持多种数据源格式转换、采用拖拉拽方式构建多维复杂图表、简单易用灵活、支持用户自定义指标维度、支持静态/动态数据展示、支持显示大屏等多种图表展示终端。

【大数据金融风控实训平台实验实训内容要求】

大数据金融信贷风控实训平台设计紧贴金融科技、金融学、金融工程、金融数学、金融管理、互联网金融等金融类专业实务，教学内容适合商科学生，学生无须掌握计算机或大数据技术基本知识即可零基础学习；教学内涵充分体现大数据技术在金融信贷风控领域的典型应用，采用理论、案例与实战结合实现场景化教学。实训课程使用真实案例教学，学生使用大数据采集和脱敏仿真数据进行实训，并完成项目实战任务。

1. 大数据金融基础模块，学生通过本模块学习掌握金融大数据基本概念，学生学习大数据概述、大数据技术在金融领域的主要应用、金融风控真实案例分析、信贷风控原理、实训课程准备等；学生可创建金融科技平台、设置贷款利率、设置风险偏好等。

2. 风控模型训练模块，学生通过实训课程掌握三类主流风控模型的构建方法，学生可进行风控模型学习、申请评分卡模型设计、行为评分卡模型设计、催收评分卡模型设计。

★2.1 申请评分卡模型设计，系统提供了3年的房贷交易数据，存储于数据决策平台的银行信贷数据表（Bank_loan）和金融APP交易数据表（Finapp_loan）中，学生通过数据采集实训、标识脏数据、数据清洗实训，完成申请评分卡的数据准备，并将清洗后的数据划分为训练集和测试集。

★学生通过对训练集数据进行变量分箱、WOE编码、IV值的计算、指标筛选、模型风险评分等实训，构建申请评分卡模型，并运用测试集数据对申请评分卡模型进行模型验证与评估。

★2.2 行为评分卡模型设计, 系统提供了3年的房贷还款交易数据，存储于数据决策平台的房贷数据管理表（loan_manage）、信用卡数据管理表（Card_manage）、通信数据管理表（Operator_manage）中，学生通过数据采集实训、数据清洗实训，完成行为评分卡的数据准备，并将清洗后的数据划分为训练集和测试集。

★学生通过对训练集数据进行特征分箱、特征筛选、计算风险概率、模型风险评分等实训任务，构建行为评分卡模型，并运用测试集数据对行为评分卡模型进行模型验证与评估。

3．个人消费贷款模块，该模块依据汽车消费金融贷款案例，★提供了风控建模师、信审专员、监测专员、催收专员四个角色。学生可模拟贷款申请，进行消费贷业务的贷前风险评估、贷中风险监测、贷后管理全生命周期风控策略的设置及实施。

★3.1 能够对消费贷数据、实施个人征信数据、运营商数据等多维数据实现分析。

★3.2能够设置消费金融的贷前准入条件

★3.3能够设置反欺诈规则；

★3.4能够进行风险定价。

★3.5能够设置申请评分卡指标权重及分值。

3.6能够运用风控策略，完成消费贷申请业务的贷款审批。

★3.7能够运用短信催收、智能外呼、电话催收、委外催收多种催收方式。

★3.8能够利用金融机构工作邮件引导学生进行个人消费贷款实训。

4．小微企业信用贷款模块，学生运用线上审批模式，对小微企业贷款业务进行贷前风控尽调、贷中风险监测、贷后管理等全生命周期风控策略的设置及实施。

★4.1能够至少收集工商数据、司法数据、税务数据、经营数据等多维度企业数据。

★4.2能够设置贷前准入条件、规则集、评分卡等。

★4.3能够进行风险预警监测、贷中风险评分、风险预警处理等。

★4.4能够制定贷后催收规则、催收方案实施等。

5．实验总结与路演，学生通过本实训课程的学习，结合行业应用的痛点和大数据技术，编写并上传实训报告，论述大数据风控在信贷领域的应用价值、实施策略、对行业的影响等，并可进行实训测试。

四、资源库要求：

1.提供1套信贷风控大数据应用案例及对应的1套脱敏仿真数据库；

2.提供1套大数据金融实训课程教辅资源，包括：实训教材、课件PPT、学习指导及教学扩展资源等；

3.提供1套大数据金融实训工具平台操作说明书，包括：工作使用手册、用户操作指南等

4.提供1套大数据金融实训教具，包括：金融大数据分析思维画布、案例相关常用风控模型等。

套

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