CN106780012A - 一种互联网信贷方法及系统 - Google Patents

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CN106780012A
CN106780012A CN201611247550.9A CN201611247550A CN106780012A CN 106780012 A CN106780012 A CN 106780012A CN 201611247550 A CN201611247550 A CN 201611247550A CN 106780012 A CN106780012 A CN 106780012A
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胡文彬
高翔
刘祥涛
赵彦晖
孙淏添
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Shenzhen Micro Tax Silver Information Service Co Ltd
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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Abstract

本发明公开了一种互联网信贷方法及系统，该方法包括：接收贷款请求；获取对应的授权信息；根据授权信息采集存储征信数据来源系统返回的基础数据，并对基础数据进行预处理，提取关键数据；对关键数据进行计算分析，生成风险评估结果；根据风险评估结果生成评估报告并匹配信贷产品；本发明通过预先存储的对接的多个银行等金融机构业务系统传送的信贷产品信息，根据评估报告和用户贷款需求，可以将整合的多种信贷产品智能匹配合适的信贷产品推荐给用户，解决了信贷产品单一的问题，实现了互联网线上对信贷产品的智能匹配，能更好的满足用户的贷款需求，提升了用户体验。

Description

一种互联网信贷方法及系统
技术领域
本发明涉及互联网金融领域，特别涉及一种互联网信贷方法及系统。
背景技术
随着互联网金融的发展，越来越多的个人、小微企业通过互联网寻求融资、借贷等金融服务。如今提供互联网金融服务的网贷平台一般都是在对借贷者进行信用评估的基础上，根据用户的信用情况，向借贷者提供授信贷款。因此，信用良好的借贷者，更容易获得贷款。
对于网贷平台来说，掌握借贷者的信用信息，可以更全面的了解授信对象，防范借贷人恶意欺诈、过度负债等信用风险。由此可见，实时获取个人和企业的征信数据无论对于借贷者本身，还是对于网贷平台来说，都是非常重要的。
现有技术中，网贷平台一般都是采用离线的方式生成信用评估报告，即通过提前在互联网搜集各类企业或个人的征信数据、或向合作机构采集征信数据，然后加工处理生成信用评估报告，再根据信用评估报告，向借贷者提供贷款。
但是对于这种预先采集预先处理的方式，通常存在时效性及准确性问题，即采集的数据可能是较旧的数据，不能真实的反映用户当前的信用情况，而且生成信用评估报告的效率低下，通常要一天以上，若基于此进行授信，会加大贷后风险；并且传统网贷平台如银行等金融机构业务系统的信贷业务系统，由于只是基于自身提供信贷服务，没有整合多个金融机构业务系统的信贷产品，因此提供的信贷产品往往较单一，并且不能根据用户的贷款需求实现信贷产品的智能匹配。因此，如何实时获取并处理征信数据，生成评估报告并智能匹配多种信贷产品，提高评估报告的时效性、准确性以及匹配信贷产品的多样性，是现今亟需解决的问题
发明内容
本发明的目的是提供一种互联网信贷方法及系统，以在获取用户授权的情况下，实时获取并处理征信数据，生成评估报告并智能匹配多种信贷产品，提高评估报告的时效性、准确性以及匹配信贷产品的多样性。
为解决上述技术问题，本发明提供一种互联网信贷方法，包括：
接收贷款请求；
根据所述贷款请求获取对应的授权信息；其中，所述授权信息包括授权码和纳税人识别号；
发送所述授权信息到征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据，并对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；
根据预设的风险控制模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成风险评估结果；
根据所述风险评估结果生成评估报告，并根据所述评估报告、所述贷款请求和信贷产品信息匹配信贷产品。
可选的，根据所述风险评估结果生成评估报告，并根据所述评估报告、所述贷款请求和信贷产品信息匹配信贷产品之后，还包括：
发送所述评估报告和选择的匹配的信贷产品发送到金融机构业务系统，接收所述金融机构业务系统返回的审批结果；
审批通过后，调用所述金融机构业务系统的合同签署接口，用于完成信贷合同签署。
可选的，根据所述贷款请求获取并存储对应的授权信息，包括：
判断授权信息数据库是否存在与所述贷款请求对应的授权信息；
若是，则执行发送所述授权信息到征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据的步骤；
若否，则获取输入的所述授权信息，并存储所述授权信息到所述授权信息数据库，执行发送所述授权信息到征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据的步骤。
可选的，获取输入的所述授权信息，包括：
跳转到所述征信数据来源系统的登陆页面，使用户获取所述征信数据来源系统生成的授权码；其中，所述授权码包括对应的有效期；
获取输入的所述授权码和所述纳税人识别号。
可选的，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据，包括：
判断是否接收到所述基础数据；
若是，则存储所述基础数据，执行对所述基础数据进行预处理，提取关键数据的步骤；
若否，则获取并存储再次输入的授权信息，执行发送所述授权信息到征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据的步骤。
可选的，根据预设的风险控制模型，基于spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成风险评估结果，包括：
根据预设的黑名单，对所述关键信息中的用户信息进行过滤；
根据预设的准入模型，计算分析通过所述过滤的用户信息是否符合授信的基本要求；
若是，则根据预设的评分卡模型，计算分析所述用户信息对应的信用分数；
根据所述信用分数和预设的额度测算模型，计算分析所述用户信息对应的可授信额度，生成风险评估结果。
可选的，本方案还包括：
按预设第一时间间隔从所述授权信息数据库获取所述授权信息；
发送所述授权信息到所述征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据；
对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；
根据预设的贷后风险评估模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成贷后风险评估结果；
根据生成的所述贷后风险评估结果，按预设的阈值条件，生成风险预警信息。
可选的，本方案还包括：
按预设第二时间间隔从所述授权信息数据库获取所述授权信息；
发送所述授权信息到所述征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据；
对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；
根据预设的贷后催收模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成贷后催收评估结果；
根据生成的所述贷后催收评估结果，生成贷后催收信息。
此外，本发明还提供了一种互联网信贷系统，包括：
认证授权模块，用于接收贷款请求；根据所述贷款请求获取对应的授权信息；其中，所述授权信息包括授权码和纳税人识别号；
数据采集模块，发送所述授权信息到征信数据来源系统，接收所述征信数据来源系统返回的基础数据；
数据存储模块，用于存储所述基础数据；
数据预处理模块，用于对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；
风险评估服务模块，用于根据预设的风险控制模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成风险评估结果；
信贷业务模块，用于根据所述风险评估结果生成评估报告，并根据所述评估报告、所述贷款请求和信贷产品信息匹配信贷产品。
可选的，所述信贷业务模块，还包括：
合同签署单元，用于发送所述评估报告和选择的匹配的信贷产品发送到金融机构业务系统，接收所述金融机构业务系统返回的审批结果；审批通过后，调用所述金融机构业务系统的合同签署接口，用于完成信贷合同签署。
可选的，所述认证授权模块，包括：
第一判断单元，用于判断授权信息数据库是否存在与所述贷款请求对应的授权信息；
第一发送单元，用于当所述授权信息数据库存在与所述贷款请求对应的授权信息时，将所述授权信息发送到所述数据采集模块；
获取单元，用于当所述授权信息数据库不存在与所述贷款请求对应的授权信息时，获取输入的所述授权信息，并存储所述授权信息到所述授权信息数据库，将所述授权信息发送到所述数据采集模块。
可选的，所述获取单元，包括：
跳转子单元，用于跳转到所述征信数据来源系统的登陆页面，使用户获取所述征信数据来源系统生成的授权码；其中，所述授权码包括对应的有效期；
获取子单元，用于获取输入的所述授权码和所述纳税人识别号。
可选的，所述数据采集模块，包括：
第二判断单元，用于判断是否接收到所述基础数据；
第二发送单元，用于当接收到所述基础数据时，发送基础数据到所述数据存储模块；当未接收到所述基础数据时，向所述认证授权模块发送再次获取输入的授权信息的指令。
可选的，所述风险评估服务模块，包括：
过滤单元，用于根据预设的黑名单，对所述关键信息中的用户信息进行过滤；
第三判断单元，用于根据预设的准入模型，计算分析通过所述过滤的用户信息是否符合授信的基本要求；
信用分数计算单元，用于当所述过滤的用户信息符合授信的基本要求时，根据预设的评分卡模型，计算分析所述用户信息对应的信用分数；
结果生成单元，用于根据所述信用分数和预设的额度测算模型，计算分析所述用户信息对应的可授信额度，生成风险评估结果。
可选的，本方案还包括：
风险预警服务模块，用于按预设第一时间间隔从所述授权信息数据库获取所述授权信息；发送所述授权信息到所述征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据；对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；根据预设的贷后风险评估模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成贷后风险评估结果；根据生成的所述贷后风险评估结果，按预设的阈值条件，生成风险预警信息。
可选的，本方案还包括：
贷后催收服务模块，用于按预设第二时间间隔从所述授权信息数据库获取所述授权信息；发送所述授权信息到所述征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据；对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；根据预设的贷后催收模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成贷后催收评估结果；根据生成的所述贷后催收评估结果，生成贷后催收信息。
本发明所提供的一种互联网信贷方法，包括：接收贷款请求；根据所述贷款请求获取对应的授权信息；其中，所述授权信息包括授权码和纳税人识别号；发送所述授权信息到征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据，并对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；根据预设的风险控制模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成风险评估结果；根据所述风险评估结果生成评估报告，并根据所述评估报告、所述贷款请求和信贷产品信息匹配信贷产品；
可见，本发明通过实时授权、实时采集征信数据、实时加工处理、实时并行统计分析，可以快速生成评估报告，解决生成评估报告的时效性及准确性问题；通过预先存储的对接的多个银行等金融机构业务系统传送的信贷产品信息，根据评估报告和用户贷款需求，可以将整合的多种信贷产品智能匹配合适的信贷产品推荐给用户，解决了信贷产品单一的问题，实现了互联网线上对信贷产品的智能匹配，能更好的满足用户的贷款需求，提升了用户体验。此外，本发明还提供了一种互联网信贷系统，同样具有上述有益效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例所提供的一种互联网信贷方法的流程图；
图2为本发明实施例所提供的另一种互联网信贷方法的流程图；
图3为本发明实施例所提供的另一种互联网信贷方法的用户获取授权信息流程图；
图4为本发明实施例所提供的另一种互联网信贷方法的风险预警流程图；
图5为本发明实施例所提供的另一种互联网信贷方法的贷后催款流程图；
图6为本发明实施例所提供的一种互联网信贷系统的结构图；
图7为本发明实施例所提供的一种互联网信贷系统的具体部署示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，图1为本发明实施例所提供的一种互联网信贷方法的流程图。该方法可以包括：
步骤101：接收贷款请求。
其中，贷款请求可以为登录互联网信贷系统的用户在该系统中发出的包含贷款金额的请求。对于登录用户在互联网信贷系统发出贷款请求的方式，可以是登录用户点击互联网信贷系统中的贷款按键并填写贷款的金额，向该系统发送贷款请求。本实施例对此不受任何限制。
可以理解的是，上述登录用户可以为进入互联网信贷系统的用户，如互联网信贷系统可以为一个公共的可以进行贷款的页面，用户进入该页面点击贷款按键并填写贷款的金额，向该系统发送贷款请求；也可以为在该系统已注册的登录该系统的用户，如用户进入互联网信贷系统的页面，需要先登录已注册的账号，再点击贷款按键并填写贷款的金额，向该系统发送贷款请求。本实施例对此不受任何限制。
步骤102：根据所述贷款请求获取对应的授权信息；其中，所述授权信息包括授权码和纳税人识别号。
需要说明的是，获取贷款请求对应的授权信息可以为针对在互联网信贷系统中注册并登陆的用户，避免用户每次需要贷款时均需输入授权信息，可以在第一次进行贷款时，将其输入的授权信息保存到授权信息数据库，在该用户之后需要进行贷款时，可以直接根据贷款请求中该用户的信息查找到对应的保存到授权信息数据库中的授权信息并使用。
也就是说，在本步骤中可以包括对授权信息数据库是否存在贷款请求对应的授权信息的判断步骤。当然，在本步骤中不包括该判断步骤，也就是互联网信贷系统中不包括授权信息数据库，使得用户每次进行贷款时均需输入授权信息，也可以达到本实施例的目的，本实施对此不做任何限制。
可以理解的是，因为用户进行贷款时生成的评估报告往往需要用户征信数据中的涉税数据，所以本实施例中对于用户的授权信息选取的是互联网信贷系统对接的征信数据来源系统中的税局系统可以校验的授权码和纳税人识别号。授权信息还可以根据互联网信贷系统对接的其他征信数据来源系统增加对应的信息，本实施例对此不受任何限制。
步骤103：发送所述授权信息到征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据，并对所述基础数据进行预处理，提取关键数据。
其中，征信数据来源系统可以为互联网信贷系统采集数据所需的与互联网信贷系统可以进行对接交互的系统，如互联网信贷系统需采集用户的涉税数据，可以将授权码和纳税人识别号发送到税局系统作为数据采集的请求，等待税局系统校验授权码和纳税人识别号的有效性后返回涉税数据；征信数据来源系统也可以是第三方征信系统。只要可以通过授权信息或接收征信数据来源系统返回的基础数据，本实施例对于与征信数据来源系统进行交互的具体实施方式不做任何限制。且不对征信数据来源系统进行限定，这里的征信数据来源系统可以是指能够获取基础数据的对接的外部系统，可以包括税局系统、工商系统等政府部门服务系统。如对接税局系统，从各个税局采集纳税人的涉税数据，包括企业的基础信息、财务数据、纳税数据、发票数据等；或者对接工商系统，获取企业的工商登记数据、备案数据、变更数据、抵押数据、经营数据、行政处罚数据等。
可以理解的是，因为对授权码和纳税人识别号的校验环节可以在税局系统进行，因此可以通过判断是否接收到税局系统返回的涉税数据判断校验是否成功，若是，则可以通过接下来的步骤对接下来的涉税数据进行预处理，若否，则证明用户输入的授权码和纳税人识别号存在错误或者原本保存的授权码已经过了有效期，可以提示用户再次输入授权码和纳税人识别号；或者当税局系统校验授权码和纳税人识别号不成功时，向互联网信贷系统返回校验不成功的反馈信息，由互联网信贷系统提示用户再次输入授权码和纳税人识别号。本实施例对此不受任何限制。
需要说明的是，互联网信贷系统接收征信数据来源系统返回的基础数据后，为了以后可以更加方便的对基础数据进行调用，可以将基础数据存储到互联网信贷系统的数据库，不存储该基础数据直接对该基础数据进行预处理也可以达到本实施例的目的，本实施例对此不做任何限制。
具体的，预处理可以为根据数据征信数据来源系统返回的基础数据，进行数据清洗操作，方便接下来对关键数据的提取。关键数据可以如纳税人基本信息，包含纳税人识别号、纳税人名称、组织机构代码、注册资本等；又可以如提取财务信息，包含资产负债信息、利润信息、现金流信息等。对于关键数据的提取可以由设计人员根据实用场景和用户需求进行设置，本实施例对此不受任何限制。
步骤104：根据预设的风险控制模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成风险评估结果。
其中，对关键数据进行计算分析，生成风险评估结果可以包括黑名单过滤、计算信用分数、计算可授信额度等流程的至少一项。如根据准入模型，计算分析用户是否符合授信的基本要求；根据评分卡模型，计算分析用户的信用分数；根据额度测算模型，计算分析用户的可授信额度。对于由关键数据生成风险评估结果的具体流程，可以由设计人员根据用户需求和实用场景进行设置，本实施例对此不受任何限制。
步骤105：根据所述风险评估结果生成评估报告，并根据所述评估报告、所述贷款请求和信贷产品信息匹配信贷产品。
其中，匹配信贷产品可以为根据评估报告的可授信额度和用户发送的贷款请求中的贷款金额信息，匹配互联网信贷系统预先存储的对接的多个银行等金融机构业务系统传送的信贷产品信息对应的信贷产品。如生成的评估报告包含用户的可授信额度为最大30万元、用户的贷款请求中的贷款金额为10万元等信息，则可能匹配到10万-30万之间的多种信贷产品，结合各个信贷产品的批贷额度、贷款利率、承诺放款速度等多个因素进行排序，将最合适的优先推荐给用户。
需要说明的是，信贷产品可以由金融机构业务系统预先传送给互联网信贷系统，由互联网信贷系统负责管理。
可以理解的是，对于本实施例提供的互联网信贷方法还可以包括以下两个步骤，以实现在纯线上的贷款审批、合同签署和放款。
发送所述评估报告和选择的匹配的信贷产品发送到金融机构业务系统，接收所述金融机构业务系统返回的审批结果。
审批通过后，调用所述金融机构业务系统的合同签署接口，用于完成信贷合同签署。
也就是说，用户在互联网信贷系统中选择确定信贷产品后，互联网信贷系统将评估报告和用户选择的信贷产品发送给对接的金融机构业务系统，由金融机构业务系统完成审批，并返回审批结果返回给互联网信贷系统。
其中，若对接的金融机构业务系统返回的审批结果为通过，则互联网信贷系统可以调用该金融机构业务系统的合同签署接口，完成用户和金融机构的信贷合同签署。
可以理解的是，若审批结果不通过，则互联网信贷系统可以提示告知用户，不能使用该信贷产品进行贷款的结果信息；还可以将不能贷款的原因告知给用户，本实施例对此不受任何限制。
需要说明的是，用户在互联网信贷系统上用于完成信贷合同签署后，金融机构业务系统可以向用户进行放款。也就是说，用户可以在互联网信贷系统上完成贷款的全部过程，并不需要去金融机构，只需在互联网上即可实现纯线上的贷款审批、合同签署和放款。
本实施例中，本发明实施例通过实时授权、实时采集征信数据、实时加工处理、实时并行统计分析，可以快速生成评估报告，解决生成评估报告的时效性及准确性问题；通过预先存储的对接的多个银行等金融机构业务系统传送的信贷产品信息，根据评估报告和用户贷款需求，可以将整合的多种信贷产品智能匹配合适的信贷产品推荐给用户，解决了信贷产品单一的问题，实现了互联网线上对信贷产品的智能匹配，能更好的满足用户的贷款需求，提升了用户体验。
请参考图2和图3，图2为本发明实施例所提供的另一种互联网信贷方法的流程图；图3为本发明实施例所提供的另一种互联网信贷方法的用户获取授权信息流程图。该方法可以包括：
步骤201：接收贷款请求。
其中，步骤201与步骤101相似，在此不再赘述。
步骤202：判断授权信息数据库是否存在与所述贷款请求对应的授权信息；若否，则进入步骤203；若是，则进入步骤204。
可以理解的是，若授权信息数据库存在与贷款请求对应的授权信息，则说明登录用户曾经使用互联网信贷系统，可以根据曾经输入并保存的授权信息进行步骤204；若授权信息数据库不存在与贷款请求对应的授权信息，则说明登录用户可能第一次使用互联网信贷系统或曾经输入的授权信息不正确，可以进行步骤203，将登录用户在互联网信贷系统中输入授权信息存储到授权信息数据库。
步骤203：获取输入的所述授权信息，并存储所述授权信息到所述授权信息数据库。
可以理解的是，由于用户获取授权信息中的授权码需要通过征信数据来源系统中的税局系统生成，因此互联网信贷系统可以提供获取授权码的按键，或者直接提供跳转到税局系统的登陆页面的页面链接，使用户获取所述税局系统生成的授权码，本实施例对此不受任何限制。
其中，用户获取授权信息的方式可以图3所示，具体可以包括：
步骤301：互联网信贷系统接收用户发起的授权请求。
其中，授权请求可以为登录用户需要获取授权码时点击互联网信贷系统的授权按键，向互联网信贷系统发送的请求。
步骤302：跳转到税局系统的登陆页面。
可以理解的是，互联网信贷系统接收该授权请求后，可以如本实施中直接跳转到征信数据来源系统中的税局系统的登陆页面，方便用户快速使用税局系统。
步骤303：税局系统接收输入的税局用户名和密码，完成身份验证。
其中，用户可以在跳转的税局系统的登录页面输入用户名和密码，税局涉税服务系统对用户进行身份认证。
步骤304：税局系统接收用户操作授权。
可以理解的是，税局系统对用户的身份认证通过后，用户在税局系统可以进行授权操作，并可指定授权码有效期，如指定授权码只在贷款期间有效，充分保护用户隐私信息，避免滥用。
步骤305：税局系统生成授权码和所述对应的有效期。
其中，税局系统可以根据用户的授权操作和指定的授权码有效期生成授权码及对应的有效期，返回给用户。用户获得授权码后，可返回互联网信贷系统输入包含该授权码的授权信息。
可以理解的是，图3所展示的用户获取授权信息的流程图包括税局系统生成授权码的过程，对于税局系统生成授权码的过程可以根据税局系统的内容对应改变，本实施例只是在互联网信贷系统中提供跳转到如税局系统的征信数据来源系统的链接，方便用户的操作，对于生成授权码的具体过程不做任何限制。
步骤204：发送所述授权信息到征信数据来源系统，判断是否接收到基础数据；若是，则进入步骤205；若否，则进入步骤203。
可以理解的是，互联网信贷系统将授权信息发送到征信数据来源系统后，征信数据来源系统可以授权信息进行校验，验证成功后向互联网信贷系统返回基础数据，如税局系统校验纳税人识别号信息和授权码信息的有效性，校验通过后，返回纳税人对应的涉税数据。因此互联网信贷系统可以通过是否接收到基础数据判断征信数据来源系统对授权信息的校验是否成功。若校验成功，则可进入步骤205，对接收到的基础数据进行存储；若校验成功，则可进入步骤203，再次获取由用户输入的授权信息。
步骤205：存储所述征信数据来源系统返回的基础数据，并对所述基础数据进行预处理，提取关键数据。
其中，存储征信数据来源系统返回的基础数据可以为互联网信贷系统将该基础数据存储到数据库。
具体的，预处理可以为根据数据征信数据来源系统返回的基础数据，进行数据清洗操作，方便接下来对关键数据的提取。关键数据可以如纳税人基本信息，包含纳税人识别号、纳税人名称、组织机构代码、注册资本等；又可以如提取财务信息，包含资产负债信息、利润信息、现金流信息等。对于关键数据的提取可以由设计人员根据实用场景和用户需求进行设置，本实施例对此不受任何限制。
步骤206：根据预设的黑名单，对所述关键信息中的用户信息进行过滤。
具体的，本步骤可以过滤掉曾经因多次违约逾期还款而被列入黑名单的用户。
步骤207：根据预设的准入模型，计算分析通过所述过滤的用户信息是否符合授信的基本要求。
其中，授信的基本要求可以如企业当前有正常的纳税信息等。
步骤208：若所述过滤的用户信息符合授信的基本要求，则根据预设的评分卡模型，计算分析所述用户信息对应的信用分数。
可以理解的是，通过分析用户的纳税信息、行政处罚信息等，可以给用户评定一个信用分数，以衡量用户的信用情况；例如假设满分100分，若用户被评为99分，则代表用户有极好的信用，能更容易获得贷款。
步骤209：根据所述信用分数和预设的额度测算模型，计算分析所述用户信息对应的可授信额度，生成风险评估结果。
具体的，如用户被评为99分，并且企业收入及利润信息都良好，则获得的测算额度就越高。
步骤210：根据所述风险评估结果生成评估报告，并根据所述评估报告、所述贷款请求和信贷产品信息匹配信贷产品。
步骤211：发送所述评估报告和选择的匹配的信贷产品发送到金融机构业务系统，接收所述金融机构业务系统返回的审批结果。
步骤212：审批通过后，调用所述金融机构业务系统的合同签署接口，用于完成信贷合同签署。
其中，步骤210至步骤212的具体内容在上一实施例中做了详细介绍，在此不再赘述。
本实施例中，本发明实施例通过跳转到税局系统的登陆页面可以使用户更加方便的获取授权码，通过判断是否接收到基础数据可以判断征信数据来源系统对授权信息校验是否成功，使用户更加快速了解自己输入的授权信息是否正确，进一步提升了用户体验，并实现了纯线上的贷款审批、合同签署和放款。
基于上述任一实施例，可以加入对用户的征信数据进行监控的风险预警环节，使金融机构业务系统可以在用户还贷期间定期监控和更新用户的征信数据，及时发现异常情况。
请参考图4，图4为本发明实施例所提供的另一种互联网信贷方法的风险预警流程图。该方法可以包括：
步骤401：按预设第一时间间隔从所述授权信息数据库获取所述授权信息。
可以理解的是，互联网信贷系统可以预设第一时间间隔启动或由金融机构业务系统预设第一时间间隔调用启动互联网信贷系统，从授权信息数据库获取授权信息。例如可以设置互联网信贷系统每小时或每天定时启动。
步骤402：发送所述授权信息到所述征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据。
步骤403：对所述基础数据进行预处理，提取关键数据。
其中，步骤402和步骤403与步骤103相似，在此不再赘述。
步骤404：根据预设的贷后风险评估模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成贷后风险评估结果。
举例来说，互联网信贷系统可以根据关键数据可以计算分析企业经营方面的风险、财务方面的风险等。
步骤405：根据生成的所述贷后风险评估结果，按预设的阈值条件，生成风险预警信息。
可以理解的是，金融机构业务系统接收风险预警消息后，可及时进行风险控制等；例如互联网信贷系统发现用户的企业经营收入异常下降，则发送预警信息给金融机构业务系统，金融机构业务系统接收预警信息后，可及时进行调查确认及催收工作，以避免风险。
本实施例中，通过加入对用户的征信数据进行监控的风险预警环节，使金融机构业务系统可以在用户还贷期间定期监控和更新用户的征信数据，及时发现异常情况，进一步增加了本方法的内容。
基于上述任一实施例，可以加入对以逾期还款的用户的征信数据进行监控的贷后催款环节，使金融机构业务系统可以及时发现用户是否具有偿还贷款的能力。
请参考图5，图5为本发明实施例所提供的另一种互联网信贷方法的贷后催款流程图。该方法可以包括：
步骤501：按预设第二时间间隔从所述授权信息数据库获取所述授权信息。
可以理解的是，互联网信贷系统可以预设第二时间间隔启动或由金融机构业务系统预设第二时间间隔调用启动互联网信贷系统，从授权信息数据库获取授权信息。例如可以设置互联网信贷系统每小时或每天定时启动。
步骤502：发送所述授权信息到所述征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据。
步骤503：对所述基础数据进行预处理，提取关键数据。
其中，步骤502和步骤503与步骤402和步骤403相似，在此不再赘述。
步骤504：根据预设的贷后催收模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成贷后催收评估结果。
举例来说，互联网信贷系统可以根据关键数据，计算分析企业收入增加、扭亏为盈等。
步骤505：根据生成的所述贷后催收评估结果，生成贷后催收信息。
可以理解的是，例如互联网信贷系统发现已逾期还款的用户的企业销售额和利润持续增加，则说明该用户可能已具备还款能力，则可生成催收消息发送给金融机构业务系统，金融机构业务系统接收贷后催收消息后，可及时进行催收工作。
本实施例中，通过加入对以逾期还款的用户的征信数据进行监控的贷后催款环节，使金融机构业务系统可以及时发现用户是否具有偿还贷款的能力，进一步增加了本方法的内容。
请参考图6，图6为本发明实施例所提供的一种互联网信贷系统的结构图。该系统可以包括：
认证授权模块100，用于接收贷款请求；根据所述贷款请求获取对应的授权信息；其中，所述授权信息包括授权码和纳税人识别号；
数据采集模块200，发送所述授权信息到征信数据来源系统，接收所述征信数据来源系统返回的基础数据；
数据存储模块300，用于存储所述基础数据；
数据预处理模块400，用于对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；
风险评估服务模块500，用于根据预设的风险控制模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成风险评估结果；
信贷业务模块600，用于根据所述风险评估结果生成评估报告，并根据所述评估报告、所述贷款请求和信贷产品信息匹配信贷产品。
可选的，所述信贷业务模块600，还包括：
合同签署单元，用于发送所述评估报告和选择的匹配的信贷产品发送到金融机构业务系统，接收所述金融机构业务系统返回的审批结果；审批通过后，调用所述金融机构业务系统的合同签署接口，用于完成信贷合同签署。
可选的，所述认证授权模块100，可以包括：
第一判断单元，用于判断授权信息数据库是否存在与所述贷款请求对应的授权信息；
第一发送单元，用于当所述授权信息数据库存在与所述贷款请求对应的授权信息时，将所述授权信息发送到所述数据采集模块；
获取单元，用于当所述授权信息数据库不存在与所述贷款请求对应的授权信息时，获取输入的所述授权信息，并存储所述授权信息到所述授权信息数据库，将所述授权信息发送到所述数据采集模块。
可选的，所述获取单元，可以包括：
跳转子单元，用于跳转到所述征信数据来源系统的登陆页面，使用户获取所述征信数据来源系统生成的授权码；其中，所述授权码包括对应的有效期；
获取子单元，用于获取输入的所述授权码和所述纳税人识别号。
可选的，所述数据采集模块200，可以包括：
第二判断单元，用于判断是否接收到所述基础数据；
第二发送单元，用于当接收到所述基础数据时，发送基础数据到所述数据存储模块；当未接收到所述基础数据时，向所述认证授权模块发送再次获取输入的授权信息的指令。
可选的，所述风险评估服务模块500，可以包括：
过滤单元，用于根据预设的黑名单，对所述关键信息中的用户信息进行过滤；
第三判断单元，用于根据预设的准入模型，计算分析通过所述过滤的用户信息是否符合授信的基本要求；
信用分数计算单元，用于当所述过滤的用户信息符合授信的基本要求时，根据预设的评分卡模型，计算分析所述用户信息对应的信用分数；
结果生成单元，用于根据所述信用分数和预设的额度测算模型，计算分析所述用户信息对应的可授信额度，生成风险评估结果。
可选的，该系统还可以包括：
风险预警服务模块，用于按预设第一时间间隔从所述授权信息数据库获取所述授权信息；发送所述授权信息到所述征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据；对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；根据预设的贷后风险评估模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成贷后风险评估结果；根据生成的所述贷后风险评估结果，按预设的阈值条件，生成风险预警信息。
可选的，该系统还可以包括：
贷后催收服务模块，用于按预设第二时间间隔从所述授权信息数据库获取所述授权信息；发送所述授权信息到所述征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据；对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；根据预设的贷后催收模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成贷后催收评估结果；根据生成的所述贷后催收评估结果，生成贷后催收信息。
本实施例中，本发明实施例通过实时授权、实时采集征信数据、实时加工处理、实时并行统计分析，可以快速生成评估报告，解决生成评估报告的时效性及准确性问题；通过信贷业务模块600预先存储的对接的多个银行等金融机构业务系统传送的信贷产品信息，根据评估报告和用户贷款需求，可以将整合的多种信贷产品智能匹配合适的信贷产品推荐给用户，解决了信贷产品单一的问题，实现了互联网线上对信贷产品的智能匹配，能更好的满足用户的贷款需求，提升了用户体验。
请参见图7，图7为本发明实施例所提供的一种互联网信贷系统的具体部署示意图。如图7所示，可以包括用户、政府部门服务系统、第三方征信系统、银行业务系统和实时互联网信贷系统。其中，实时互联网信贷系统可以为上述互联网信贷系统。该部署可以包括：
用户，包括一般用户和银行渠道用户，一般用户指直接通过本发明系统申请授信贷款的用户；银行渠道用户指银行准备授予信用贷款的服务对象；
政府部门服务系统，指税务系统、工商系统、司法系统等，是征信数据的主要数据来源；
第三方征信系统，指类似人民银行征信系统的第三方征信系统，例如本发明的系统也可以采集第三方征信系统数据，结合税局数据，对用户进行更加全面的征信评估；
银行业务系统，指银行信用贷款业务系统，根据评估报告对用户的贷款申请进行审批，并进行风险管理；
实时互联网信贷系统也就是上述互联网信贷系统，通过用户的授权，实时采集数据、加工处理，并结合spark技术进行并行数据分析，形成评估报告，匹配信贷产品，同时提供贷后风险预警服务和贷后催收服务。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上对本发明所提供的互联网信贷方法及系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (16)

1.一种互联网信贷方法，其特征在于，包括：
接收贷款请求；
根据所述贷款请求获取对应的授权信息；其中，所述授权信息包括授权码和纳税人识别号；
发送所述授权信息到征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据，并对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；
根据预设的风险控制模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成风险评估结果；
根据所述风险评估结果生成评估报告，并根据所述评估报告、所述贷款请求和信贷产品信息匹配信贷产品。
2.根据权利要求1所述的互联网信贷方法，其特征在于，根据所述风险评估结果生成评估报告，并根据所述评估报告、所述贷款请求和信贷产品信息匹配信贷产品之后，还包括：
发送所述评估报告和选择的匹配的信贷产品发送到金融机构业务系统，接收所述金融机构业务系统返回的审批结果；
审批通过后，调用所述金融机构业务系统的合同签署接口，用于完成信贷合同签署。
3.根据权利要求1所述的互联网信贷方法，其特征在于，根据所述贷款请求获取并存储对应的授权信息，包括：
判断授权信息数据库是否存在与所述贷款请求对应的授权信息；
若是，则执行发送所述授权信息到征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据的步骤；
若否，则获取输入的所述授权信息，并存储所述授权信息到所述授权信息数据库，执行发送所述授权信息到征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据的步骤。
4.根据权利要求3所述的互联网信贷方法，其特征在于，获取输入的所述授权信息，包括：
跳转到所述征信数据来源系统的登陆页面，使用户获取所述征信数据来源系统生成的授权码；其中，所述授权码包括对应的有效期；
获取输入的所述授权码和所述纳税人识别号。
5.根据权利要求1所述的互联网信贷方法，其特征在于，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据，包括：
判断是否接收到所述基础数据；
若是，则存储所述基础数据，执行对所述基础数据进行预处理，提取关键数据的步骤；
若否，则获取并存储再次输入的授权信息，执行发送所述授权信息到征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据的步骤。
6.根据权利要求1所述的互联网信贷方法，其特征在于，根据预设的风险控制模型，基于spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成风险评估结果，包括：
根据预设的黑名单，对所述关键信息中的用户信息进行过滤；
根据预设的准入模型，计算分析通过所述过滤的用户信息是否符合授信的基本要求；
若是，则根据预设的评分卡模型，计算分析所述用户信息对应的信用分数；
根据所述信用分数和预设的额度测算模型，计算分析所述用户信息对应的可授信额度，生成所述风险评估结果。
7.根据权利要求1至6任一项所述的互联网信贷方法，其特征在于，还包括：
按预设第一时间间隔从所述授权信息数据库获取所述授权信息；
发送所述授权信息到所述征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据；
对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；
根据预设的贷后风险评估模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成贷后风险评估结果；
根据生成的所述贷后风险评估结果，按预设的阈值条件，生成风险预警信息。
8.根据权利要求7所述的互联网信贷方法，其特征在于，还包括：
按预设第二时间间隔从所述授权信息数据库获取所述授权信息；
发送所述授权信息到所述征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据；
对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；
根据预设的贷后催收模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成贷后催收评估结果；
根据生成的所述贷后催收评估结果，生成贷后催收信息。
9.一种互联网信贷系统，其特征在于，包括：
认证授权模块，用于接收贷款请求；根据所述贷款请求获取对应的授权信息；其中，所述授权信息包括授权码和纳税人识别号；
数据采集模块，发送所述授权信息到征信数据来源系统，接收所述征信数据来源系统返回的基础数据；
数据存储模块，用于存储所述基础数据；
数据预处理模块，用于对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；
风险评估服务模块，用于根据预设的风险控制模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成风险评估结果；
信贷业务模块，用于根据所述风险评估结果生成评估报告，并根据所述评估报告、所述贷款请求和信贷产品信息匹配信贷产品。
10.根据权利要求9所述的互联网信贷系统，其特征在于，所述信贷业务模块，还包括：
合同签署单元，用于发送所述评估报告和选择的匹配的信贷产品发送到金融机构业务系统，接收所述金融机构业务系统返回的审批结果；审批通过后，调用所述金融机构业务系统的合同签署接口，用于完成信贷合同签署。
11.根据权利要求9所述的互联网信贷系统，其特征在于，所述认证授权模块，包括：
第一判断单元，用于判断授权信息数据库是否存在与所述贷款请求对应的授权信息；
第一发送单元，用于当所述授权信息数据库存在与所述贷款请求对应的授权信息时，将所述授权信息发送到所述数据采集模块；
获取单元，用于当所述授权信息数据库不存在与所述贷款请求对应的授权信息时，获取输入的所述授权信息，并存储所述授权信息到所述授权信息数据库，将所述授权信息发送到所述数据采集模块。
12.根据权利要求11所述的互联网信贷系统，其特征在于，所述获取单元，包括：
跳转子单元，用于跳转到所述征信数据来源系统的登陆页面，使用户获取所述征信数据来源系统生成的授权码；其中，所述授权码包括对应的有效期；
获取子单元，用于获取输入的所述授权码和所述纳税人识别号。
13.根据权利要求9所述的互联网信贷系统，其特征在于，所述数据采集模块，包括：
第二判断单元，用于判断是否接收到所述基础数据；
第二发送单元，用于当接收到所述基础数据时，发送基础数据到所述数据存储模块；当未接收到所述基础数据时，向所述认证授权模块发送再次获取输入的授权信息的指令。
14.根据权利要求9所述的互联网信贷系统，其特征在于，所述风险评估服务模块，包括：
过滤单元，用于根据预设的黑名单，对所述关键信息中的用户信息进行过滤；
第三判断单元，用于根据预设的准入模型，计算分析通过所述过滤的用户信息是否符合授信的基本要求；
信用分数计算单元，用于当所述过滤的用户信息符合授信的基本要求时，根据预设的评分卡模型，计算分析所述用户信息对应的信用分数；
结果生成单元，用于根据所述信用分数和预设的额度测算模型，计算分析所述用户信息对应的可授信额度，生成风险评估结果。
15.根据权利要求9至14任一项所述的互联网信贷系统，其特征在于，还包括：
风险预警服务模块，用于按预设第一时间间隔从所述授权信息数据库获取所述授权信息；发送所述授权信息到所述征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据；对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；根据预设的贷后风险评估模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成贷后风险评估结果；根据生成的所述贷后风险评估结果，按预设的阈值条件，生成风险预警信息。
16.根据权利要求15所述的互联网信贷系统，其特征在于，还包括：
贷后催收服务模块，用于按预设第二时间间隔从所述授权信息数据库获取所述授权信息；发送所述授权信息到所述征信数据来源系统，接收并存储所述征信数据来源系统返回的基础数据；对所述基础数据进行预处理，提取关键数据；根据预设的贷后催收模型，利用spark并行计算技术，对所述关键数据进行计算分析，生成贷后催收评估结果；根据生成的所述贷后催收评估结果，生成贷后催收信息。
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