CN104584051A - 用于增强型微小借贷的新系统和处理 - Google Patents

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Abstract

基于计算机的系统和方法实现贷款评估算法，其能准确地生成数值得分以便交付给借贷机构。所确定的得分成本低且快速，因此满足微小金融的两个关键要素。

Description

用于增强型微小借贷的新系统和处理
优先权声明
本申请要求享有于2012年6月26日提交的美国专利申请序列号13/533,711的优先权，通过引用其全部将其内容并入本文。
技术领域
本发明涉及用于增强针对微小贷款的借贷操作的系统。具体地，本发明针对参与微小借贷操作以及具有有限规模和费用负担的贷款的增强型资格审查的系统和程序设计。
背景技术
现代社会的经济增长和发展依靠银行业务。银行提供允许大多数企业成长所需的投资的资金。这最常见地通过贷款来完成。借贷实践多种多样，但是典型地涉及某种形式的贷款申请和资格审查处理，其允许银行安全地将钱贷款给需要并且能够偿还贷款的企业。
贷款资格审查是一种动态处理。其权衡当前利率环境与拖延或不能偿还本金的潜在风险。资格审查处理对于风险承担等级必须是准确的，并且必须是划算的。无论提供这些贷款时所处的经济有多么复杂，这都成立。
例如，许多发展中国家具有快速成长的资本市场以及具备有竞争力的产品和服务的开放型经济。当企业在这些区域中成长时，需要新的资金来源为企业的库存和相关费用提供资金。示例性的企业可以是基于现金的供应快餐和饮料的路边移动小餐馆。每天早上，在开张之前，移动小餐馆的业主必须出去营业之前对他/她的库存重新备货，并且因此必须面对来自批发商的成本。其他费用包括运输及服务劳力。总的来说，该费用是从早先收益的自己筹措的，或者是以小额短期贷款的形式筹集的。
对于这些发展中的市场，已经有一种被称作“微小借贷(microlending)”的成长的商业实践。这种实践涉及为企业运营提供小额短期贷款，它绕开通常与借款实践相关联的许多步骤和处理。许多借方是具有有限的实物资产或者没有实物资产、没有银行账户或在先的信用记录并且偶尔地没有正式的家庭住址的个体。
在Robert Brown的日期为2010年12月30日的第2010/0332410A1号美国公布中论述了“微小金融(microfinancing)”的一个方面(通过引用来并入该公布的内容)。然而，在创建用于微小贷款(microloan)的更加流畅且无风险的环境中，仍然存在许多困难的问题。
本申请针对增强对市场可用的微小借贷和/或微小金融操作和产品。
发明内容
本发明的目标是提供一种用于实现与微小金融借贷实践相关联的信用得分分发系统的计算机系统，所述系统包含：数据输入系统，与通信网络相关联，用于接收数据，包括手机号码以及一个或多个借贷机构的标识；数据处理器，用于实现回归分析以基于多个所存储的变量来确定信用违约风险得分；以及输出链路，分发由所述数据处理器所确定的信用违约得分。
在本发明的一方面中，在计算所述得分时，所述回归分析将所存储的系数应用于所述变量。
本发明的另一目标是提供一种用于与微小贷款的申请者有关的记录的数据库。
附图说明
图1是图示整体系统结构的功能框图。
图2是图示对于潜在贷款规模的风险得分的贷款响应曲线的图表。
图3图示针对3个不同机构的3种贷款响应曲线。
图4是图示贷款风险分析的处理的流程图。
图5是示出违约概率的各种模型的图。
图6是图示相对于贷款规模违约曲线的单独的违约概率模型的图表。
具体实施方式
本发明针对支持微小借贷的计算机系统和通信网络。具体地，本发明针对有利于增强型微小借贷操作的系统硬件和程序设计。
对应于本发明的系统提供多个特性和优点，并且具体地，通过借贷代理提供加速的借贷审查和批准，并且快速且划算地对风险承担进行准确测量。
在一种安排中，本发明应用移动通信公司所掌握的关于手机使用的可追踪的金融记录，以允许对微小金融市场中的违约风险进行快速且准确的评估。依照这种安排的一个方面，这些移动通信公司将从这些在其他方面不使用的数据中获得收益流。
在一种安排中，本发明利用预付移动费蜂窝电话(mobile cellular)账户作为手段(vehicle)来收集关于贷款申请者的信息，以建立贷款风险参数。在另外的安排中，服务器接收关于预付费移动账户的数据，并且应用风险评估算法来生成风险“得分”，之后，将风险“得分”提供给考虑给该账户贷款者借贷机会的微小金融机构。所计算的得分提供关于所提出的贷款的违约风险的数值度量。在一个实施例中，风险得分是所建议的最大贷款数额的美元数额(或其他币值)。
可以将该处理应用于个体申请者或团体申请者。团体申请者可以是耕种相邻的田地的两个邻居、教会委员会等。
现在转向图1，功能框图图示整体系统结构。贷方10接收来自申请者5(借方)的微小贷款的请求。贷款的规模可以是20美元或50美元，并且范围可能向上到5,000美元，但是很少比这更多。这些是非常短期的贷款，偿还时间表以星期、月、以及可能的年或若干年来计量。这些小额短期贷款的费率可能接近25％API。通常，贷方在其数据库中具有借方的某些信息，这为初始信用检查做好了准备。借方还存在“不上网”或网络以及没有财产所有权、有限的居住信息，有限的税金和相关政府记录等。在这些情况下，贷方正在寻找在手中具有少量或没有关于申请者/借方5的信息的情况下进行快速的信用检查。在一种安排中，可以基于(1)手机SIM卡、(2)业主人口统计以及(3)最近的信用历史，对短期贷款进行评估风险。
为了利用本发明的系统，贷方10将向系统管理员20转发申请者的当前手机号码(或与SIM卡相关联的其他标识码)。然后，使用该号码来内部地和外部地收集其他数据。具体地，手机号码提供来自所链接的数据库30的用于访问关于由管理员20掌握的申请者的在前的历史的信息的唯一ID。手机号码还用于从支持该手机的网络(即手机服务提供商)收集信息。这将要求选择来自诸如VodacomTM、TigoTM、AirtelTM和ZantelTM等手机提供商中的接入。
所收集的信息应用于使用下面更详细地讨论的处理的一个或多个得分生成算法。具体地，系统20包括由所存储的程序指令所控制的数据处理器，并且应用生成对应于申请者5的信用违约风险的数值得分的算法。然后，将该得分传送回给贷方10，并且在贷款的批准处理中使用。系统20使用在非常短的时间窗内完成前述事项的计算机硬件、存储器和通信链路，接近实时地交付准确的信用违约得分。
这通过使用下面所讨论的算法来完成。具体地，下面所例示的方法在高速服务器上实现：
样本等式
具有二值因变量(Y)和多个自变量(X)的逻辑斯蒂回归(logisticregression)，每个自变量都被乘以一系数以反映由于X中的一个单位改变而将对Y造成的单位改变(违约的％概率)，对所有这些再添加一常数，反过来反映在将所有的X项设为等于0时的Y的值(也被称作Y截距)。
Y＝常数+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8
其中，Y＝完全违约(1)对违约(0)的概率
因此，例如：
违约的％概率＝常数+.0621(性别)+.004(年龄)-.0012(年龄2)+.0078(平均预付余额)+.034(每月的唯一呼入者的平均数量)+……
虽然速度和准确度是同时的目标，但是对于该具体应用，可以根据需要来调整等式的复杂度。为了增加速度，可以使用更少的个体变量；为了更高的准确度，可以应用更多的个体变量，并且计算可以是迭代的，以进一步减少错误。在下面的表1中，作为在以上回归分析中有用的参数，标识了大量潜在地有价值的变量。
表I
包含在该逻辑斯蒂回归中的潜在的自变量(x)：
与以上类似地，存在可以基于过去的体验从贷方收集以增强信用得分准确度的潜在有用的变量。这些变量用于增强算法中的初始设置。这些在下面的表II中呈现：
表II
可以在形成初始预测模型中使用来自微小金融和/或银行机构的潜在变量：
所存储的电话号码的数量
职业类别
孩子的数量
受赡养者数量
家庭人口数量
首次贷款年龄
违约
辍学
每次贷款的贷款规模(本金和利息)
贷款产品
个体或团体
储蓄帐户活动
储蓄账户余额
贷款数量
此刻所处的贷款的阶段
贷款期限利率
宽限期
摊还期
PAR>1(风险投资组合＝欠款天数)
PAR>30
PAR>60
PAR>90
PAR>180
PAR>365
勾销
经历的年数
婚姻状况
配偶职业
教育年限
收入
抵押
住房所有权/租赁
抵押规模
申请时是否已准备好资料
周转时间
运营资金对实物资本对消费
库存的货币价值
在同一微小金融有贷款的亲属
每笔贷款的支付日期
从工作或住所到分支机构的大致距离
MMT或现金支出
MMT或现金偿还
该算法还可以考虑不同级别的金融数据。例如，诸如道琼斯工业平均指数这样的的全球数据，或者诸如提供贷款的地区的货币兑换率这样的本地/地区数据。
在本发明中使用的回归分析根据各种输入生成对应于违约风险的信用响应曲线。例如，违约的风险可能随着更大的贷款而增加，并且图2的图表基于微小借贷市场中的经验以及一组所应用的贷款特征，总结了针对一个贷方的这种关系：
Y或者违约的％概率＝常数+.0621(性别)+.004(年龄)-.0012(年龄2)+.0078(平均预付余额)+.034(每月唯一呼入者的平均数量)+.020(贷款规模)……
除了在本文中所公开的回归分析之外，还可以使用其他手段不生成和优化算法。例如，可以使用诸如前馈神经网络这样的机器学习算法来“训练”以及动态地更新算法系数。
图3的图表图示根据下面所应用的回归分析的针对3个不同机构的3条贷款响应曲线。这3条响应曲线展示在与另外的贷方比较时，对于一个贷方，相同的贷款可能产生不同的风险评估。
信用响应曲线反映个体申请者和贷方的违约-贷款关系。系统10在创建单一风险得分中应用该关系。
在图4的流程图中图示上述处理。开始于框400处，控制逻辑起动该处理，并且电话(I)在框410处加入。测试420确定电话号码是否是新的；如果是，则逻辑分支到输入框430，并且系统基于电话(I)创建数据地址。在框440处，收集数据(I)并且存储在数据库内，以便在处理算法中使用。
继续在图4中，对于所识别的电话(I)，系统访问正确的、链接的数据(I)(框450)，并且运行合适的风险算法(框460)。基于所选择的计算，生成风险得分，并且作为得分(I)，在框470处返回。测试480确定是否可以使用例如质量保证参数来传送得分(I)。如果是，则逻辑向贷方输出得分(I)(框490)，并且系统继续(方框500)。
除了所提供的预测模型之外，还可以便于得分管理。例如，可以使用以往违约数据来调整用于回归分析中的参数。在表III中列出个体借贷机构的样本系数。
表III
可以用于包含多种借贷机构的模型的系数的样本数据表：
作为输出，一个可能的得分，传送将针对每个得分包括多条线——每个得分/每个微小金融机构将仅有一条线，但是对于不同的“桶”量，每个得分将包括若干不同的Y值。得分可以显示不同贷款规模的违约概率，并且这些中的每一个都是S型/S形状曲线上的单独的点。因此，可能在指定的微小金融机构(MFI)的指定的贷款申请者在该一条曲线上具有包含约6个点的得分，并且对于该MFI的风险偏好，那些中的一些可能将示出太低的偿还风险。在一个实施例中，风险得分是所建议最大贷款数额的美元数额(或其他币值)。
表IV
可用于用现存的模型来创建得分的个人数据的样本数据表：
表V
示出如何通过每个电话号码的开头来标识相关电信/移动网络运营商(MNO)的样本数据表：
移动网络运营商 所拥有的电话号码以如下数字开始
MobileCo 1
MobiCorp 2
SunMobile 3
Mobile World 4
示例1
在该示例中，具有在图5中注释的特征的借方试图贷款：100美元的收入，200美元的资产，每月5次的充值频率，15个唯一呼叫者，45岁的年龄，6年的教育。
如通过本发明的一个实施例所处理的那样，包含在图5中的信息转化为在图6中所反映的概率分布曲线。
本领域的技术人员将理解到，上述发明可以应用于住房和教育贷款以及企业贷款。
在本发明的一个实施例中，提供一种线索(lead)生成组件。也就是说，该系统可以向贷方提供感兴趣的借方的联系信息。在一个示例中，贷方可以指定与其想要接受的潜在线索相关联的得分范围，如此仅向贷方提供风险等级在贷方风险容忍之内的线索。另外，该系统可以从贷方接收或请求关于提供或供应给借方的贷款的更新，使得该系统可以移除来自其他贷方的作为潜在线索的那些借方。
上述发明可以用通用或专用计算系统环境或配置来运行。可以适于与本发明使用的公知计算系统、环境和/或配置的示例包括但不限于：个人计算机、服务器计算机、手持或膝上型电脑设备、平板设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程的消费电器、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等。
本发明计算机系统的组件可以包括但不限于处理单元、系统存储器、将包括系统存储器的多种系统组件耦合到处理单元的系统总线。系统总线可以是若干类型的总线结构中的任何一种，包括存储器总线或存储器控制器、外围总线以及使用各种总线架构中任何一种的局部总线。
该计算机系统通常包括各种非临时性计算机可读介质。计算机可读介质可以是计算机可以访问的任何可用介质，既包括易失性和非易失性介质，也包括可移动和非可移动介质。作为示例，并且非限制性地，计算机可读介质可以包含计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质可以存储诸如计算可读指令、数据结构、程序模块或其他数据这样的信息。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪速存储器或其他存储器技术、CD-ROM、数字通用盘(DVD)或其他光盘存储、盒式磁带、磁带、磁盘存储或其他磁存储设备、或者可以用于存储所期望的信息并且可以由计算机访问的任何其他介质。通信介质典型地实施计算机可读的指令、数据结构、程序模块或以诸如载波或其他传输机制这样的经调制的数据信号的其他数据，并且包括任何信息交付介质。术语“经调制的数据信号”表示以将信息编码为信号的方式设置或改变了其一个或多个特征的信号。作为示例，并且非限制性地，通信介质包括诸如有线网络或直接有线连接这样的有线介质、以及诸如声学、RF、红外和其他无线介质这样的无线介质。以上任何项的组合也应该被包括在计算机可读介质的范围内。
该计算机系统可以在使用到一个或多个远程计算机的逻辑连接的连网环境中运行。所述远程计算机可以是个人计算机、服务器、路由器、网络PC、对等端设备或其他公共网络节点，并且典型地包括与计算机相关的上述元件中的多个或全部。所示逻辑连接包括一个或多个局域网(LAN)和一个或多个广域网(WAN)，但是也可以包括其他网络。这样的连网环境在办公室、企业范围的计算机网络、内联网和互联网中是常见的。
为便于阐述，在本文中，未将本发明的每个步骤或要素描述为软件或计算机系统的一部分，但是本领域技术人员将意识到，每个步骤或要素都可以具有对应的计算机系统或软件组件。因此，这样的计算机系统和/或软件组件可以通过描述它们对应的步骤或要素(即，它们的功能)来启用，并且在本发明的范围内。另外，本发明的各个步骤和/或要素可以存储在非临时性存储介质中，并由处理器选择性地执行。
上述作为组成本发明的各种组件描述的本发明的组件旨在例示性的而非限制性的。旨在将许多将执行与所描述的组件相同或相似的功能的适当的组件包括在本发明的范围内。这样的其他组件可以包括例如在本发明的开发之后开发的组件。

Claims (3)

1.一种用于实现与微小金融借贷实践相关联的信用得分分发系统的计算机系统，所述系统包含：
a)数据输入系统，与通信网络相关联，用于接收数据，包括手机号码以及一个或多个借贷机构的标识；
b)数据处理器，用于实现回归分析以基于多个所存储的变量来确定信用违约风险得分；以及
c)输出链路，分发由所述数据处理器所确定的信用违约得分。
2.如权利要求1所述的系统，其中，在计算所述得分时，所述回归分析将所存储的系数应用于所述变量。
3.如权利要求1所述的系统，还包含用于与微小贷款的申请者有关的记录的数据库。
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