CN107492033A - 一种基于风控模型的信用评估方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于风控模型的信用评估方法，包括以下步骤：杜邦分析步骤：获取企业的财务信息，对其进行杜邦分析以得权益资本报酬率；违规计算步骤：获取企业的经营信息，根据企业经营信息以得企业违规概率；评级步骤：获取企业及企业控制人的评估信息，根据评估信息得到企业的信用评级以及信用评分；额度计算步骤：根据信用评级以及信用评分以更新企业的授信额度和贷款利率。本发明还公开了一种电子设备、计算机可读存储介质及基于风控模型的信用评估装置。本发明的基于风控模型的信用评估方法能够对客户的授信额度实时管理，降低人工介入的环节需求，提高数据价值，降低虚假贸易及骗贷风险。
Description
技术领域
本发明涉及一种风险控制技术领域，尤其涉及一种基于风控模型的信用评估方法及装置。
背景技术
目前，信用额度是金融服务机构针对客户的信用政策具体反映，客户能够获得的信贷资金必须基于金融服务机构的所批准的信用额度，在额度的约束条件下来实施各种授信业务合同，授信额度其实是一种风险管理手段。
风险控制是指风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或风险控制者减少风险事件发生时造成的损失，现在的金融市场变化多样，只有通过大量不同的客户数据来进行分析才能够有效的控制风险。
但是，现有的方案存在以下缺陷：
1、不能够根据客户企业以及企业控制人的实际财产已经使用状况来进行评定风险；
2、并且数据庞杂在进行处理的过程中操作复杂；
3、人工介入比较的多使得数据不够客观，并且容易产生细小的差错。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种基于风控模型的信用评估方法。
本发明的目的之二在于提供一种电子设备。
本发明的目的之三在于提供一种计算机可读存储介质。
本发明的目的之四在于提供一种基于风控模型的信用评估装置。
本发明的目的之一采用如下技术方案实现：
一种基于风控模型的信用评估方法，包括以下步骤：
杜邦分析步骤：获取企业的财务信息，对其进行杜邦分析以得权益资本报酬率；
违规计算步骤：获取企业的经营信息，根据企业经营信息以得企业违规概率；
评级步骤：获取企业及企业控制人的评估信息，根据评估信息得到企业的信用评级以及信用评分，所述评估信息包括企业及企业控制人的基本信息、征信信息、交易信息、权益资本报酬率和企业违规概率；
额度计算步骤：根据信用评级以及信用评分以更新企业的授信额度和贷款利率。
进一步地，所述评估信息还包括企业的授信额度使用信息，在评级步骤之前还包括额度获取步骤：获取企业的授信额度使用信息。
进一步地，所述杜邦分析步骤中的权益资本报酬率＝(税后经营利润\销售收入)×(销售收入\总资产)×(净利润\税后经营利润)×(总资产\股东权益)＝经营利润×(1-所得税率)\销售收入×(销售收入\总资产)×经营利润×(1-所得税率)-利息×(1-所得税率)。
进一步地，所述违规计算步骤中采用逻辑回归模型来计算企业违规概率。
进一步地，所述额度计算步骤中的授信额度＝(信用评分-基准分)*信用系数，所述信用系数由信用评级得到。
本发明的目的之二采用如下技术方案实现：
一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
杜邦分析步骤：获取企业的财务信息，对其进行杜邦分析以得权益资本报酬率；
违规计算步骤：获取企业的经营信息，根据企业经营信息以得企业违规概率；
评级步骤：获取企业及企业控制人的评估信息，根据评估信息得到企业的信用评级以及信用评分，所述评估信息包括企业及企业控制人的基本信息、征信信息、交易信息、权益资本报酬率和企业违规概率；
额度计算步骤：根据信用评级以及信用评分以更新企业的授信额度和贷款利率。
进一步地，所述评估信息还包括企业的授信额度使用信息，在评级步骤之前还包括额度获取步骤：获取企业的授信额度使用信息。
进一步地，所述违规计算步骤中采用逻辑回归模型来计算企业违规概率。
本发明的目的之三采用如下技术方案实现：
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任意一项所描述的方法。
本发明的目的之四采用如下技术方案实现：
一种基于风控模型的信用评估装置，包括以下模块：
杜邦分析模块：用于获取企业的财务信息，对其进行杜邦分析以得权益资本报酬率；
违规计算模块：用于获取企业的经营信息，根据企业经营信息以得企业违规概率；
评级模块：用于获取企业及企业控制人的评估信息，根据评估信息得到企业的信用评级以及信用评分，所述评估信息包括企业及企业控制人的基本信息、征信信息、交易信息、权益资本报酬率和企业违规概率；
额度计算模块：用于根据信用评级以及信用评分以更新企业的授信额度和贷款利率。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明的基于风控模型的信用评估方法能够对客户的授信额度实时管理，降低人工介入的环节需求，提高数据价值，降低虚假贸易及骗贷风险。
附图说明
图1为本发明的基于风控模型的信用评估方法的流程图；
图2为本发明的基于风控模型的信用评估装置的结构图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
实施例一：
如图1所示，实施例一提供了一种基于风控模型的信用评估方法，包括以下步骤：
S1：获取企业的财务信息，对其进行杜邦分析以得权益资本报酬率；其中权益资本报酬率＝(税后经营利润\销售收入)×(销售收入\总资产)×(净利润\税后经营利润)×(总资产\股东权益)＝经营利润×(1-所得税率)\销售收入×(销售收入\总资产)×经营利润×(1-所得税率)-利息×(1-所得税率)；通过对企业提交的财务报表、企业负责人银行流水、第三方征信平台提供的官方财务数据进行交叉校验，并将相关财务数据根据杜邦分析模型进行分析，获得最接近企业实际情况的偿还能力、周转能力、盈利能力等；
S2：获取企业的经营信息，根据企业经营信息以得企业违规概率；其采用逻辑回归模型来计算企业违规概率；通过平台大量历史客户数据及采购商中系统数据进行回归分析，通过logistic回归模型测算，估算企业违规概率；
S30：获取企业的授信额度使用信息；系统监控客户的额度使用情况，对于长期未使用额度客户额度系统自动进行冻结；对于存在一定的逾期记录客户系统进行控制限制其额度使用；系统与征信平台API对接，在企业出现负面信息可自动推送并对其情况进行关注。
S3：获取企业及企业控制人的评估信息，根据评估信息得到企业的信用评级以及信用评分，所述评估信息包括企业及企业控制人的基本信息、征信信息、交易信息、权益资本报酬率和企业违规概率；根据企业及实际控制人的基本情况、征信情况、交易数据、财务情况、企业订单构成及平台交易数据等7大项，细分30项进行评级，将客户分为3A，2A，A，B，C，D等几个不同等级
S4：根据信用评级以及信用评分以更新企业的授信额度和贷款利率；授信额度＝(信用评分-基准分)*信用系数，所述信用系数都是由信用评级得到；信用系数与客户评级相关，不同的客户评级对应不同的信用系数，客户评级越高，系数越大，评分是根据多维度下面的细分维度来进行划分得到，不同的维度设置有不同的分数段，通过评估客户的状况来获取到客户的信用评分。
本发明的基于风控模型的信用评估方法是基于企业的基本情况、运营情况、财务情况及征信情况，结合平台的交易数据等大数据信息进行分析，给予客户进行评级分层，并对其信用额度进行动态管理。该风控模型实现AI自动评分，并定期进行动态更新，对于客户额度实时管理，降低人工介入的环节需求，提升数据价值。另蜂巢里将数据共享与资金方，将平台的交易数据透明化，实现交易全称可视化，实现专款专用，降低虚假贸易及骗贷风险。
实施例二：
实施例二公开了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器以及程序，其中处理器和存储器均可采用一个或多个，程序被存储在存储器中，并且被配置成由处理器执行，处理器执行该程序时，实现实施例一的基于风控模型的信用评估方法。该电子设备可以是手机、电脑、平板电脑等等一系列的电子设备。
实施例三：
实施例三公开了一种可读的计算机存储介质，该存储介质用于存储程序，并且该程序被处理器执行时，实现实施例一的基于风控模型的信用评估方法。
实施例四：
如图2所示，实施例四公开了一种基于风控模型的信用评估装置，包括以下模块：
杜邦分析模块：用于获取企业的财务信息，对其进行杜邦分析以得权益资本报酬率；
违规计算模块：用于获取企业的经营信息，根据企业经营信息以得企业违规概率；
评级模块：用于获取企业及企业控制人的评估信息，根据评估信息得到企业的信用评级以及信用评分，所述评估信息包括企业及企业控制人的基本信息、征信信息、交易信息、权益资本报酬率和企业违规概率；
额度计算模块：用于根据信用评级以及信用评分以更新企业的授信额度和贷款利率。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。
Claims (10)
1.一种基于风控模型的信用评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
杜邦分析步骤：获取企业的财务信息，对其进行杜邦分析以得权益资本报酬率；
违规计算步骤：获取企业的经营信息，根据企业经营信息以得企业违规概率；
评级步骤：获取企业及企业控制人的评估信息，根据评估信息得到企业的信用评级以及信用评分，所述评估信息包括企业及企业控制人的基本信息、征信信息、交易信息、权益资本报酬率和企业违规概率；
额度计算步骤：根据信用评级以及信用评分以更新企业的授信额度和贷款利率。
2.如权利要求1所述的基于风控模型的信用评估方法，其特征在于，所述评估信息还包括企业的授信额度使用信息，在评级步骤之前还包括额度获取步骤：获取企业的授信额度使用信息。
3.如权利要求1所述的基于风控模型的信用评估方法，其特征在于，所述杜邦分析步骤中的权益资本报酬率＝(税后经营利润\销售收入)×(销售收入\总资产)×(净利润\税后经营利润)×(总资产\股东权益)＝经营利润×(1-所得税率)\销售收入×(销售收入\总资产)×经营利润×(1-所得税率)-利息×(1-所得税率)。
4.如权利要求1所述的基于风控模型的信用评估方法，其特征在于，所述违规计算步骤中采用逻辑回归模型来计算企业违规概率。
5.如权利要求1所述的基于风控模型的信用评估方法，其特征在于，所述额度计算步骤中的授信额度＝(信用评分-基准分)*信用系数，所述信用系数由信用评级得到。
6.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
杜邦分析步骤：获取企业的财务信息，对其进行杜邦分析以得权益资本报酬率；
违规计算步骤：获取企业的经营信息，根据企业经营信息以得企业违规概率；
评级步骤：获取企业及企业控制人的评估信息，根据评估信息得到企业的信用评级以及信用评分，所述评估信息包括企业及企业控制人的基本信息、征信信息、交易信息、权益资本报酬率和企业违规概率；
额度计算步骤：根据信用评级以及信用评分以更新企业的授信额度和贷款利率。
7.如权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述评估信息还包括企业的授信额度使用信息，在评级步骤之前还包括额度获取步骤：获取企业的授信额度使用信息。
8.如权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述违规计算步骤中采用逻辑回归模型来计算企业违规概率。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任意一项所述的方法。
10.一种基于风控模型的信用评估装置，其特征在于，包括以下模块：
杜邦分析模块：用于获取企业的财务信息，对其进行杜邦分析以得权益资本报酬率；
违规计算模块：用于获取企业的经营信息，根据企业经营信息以得企业违规概率；
评级模块：用于获取企业及企业控制人的评估信息，根据评估信息得到企业的信用评级以及信用评分，所述评估信息包括企业及企业控制人的基本信息、征信信息、交易信息、权益资本报酬率和企业违规概率；
额度计算模块：用于根据信用评级以及信用评分以更新企业的授信额度和贷款利率。
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