CN112541681A - 一种企业资信评级的实现方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种企业资信评级的实现方法及系统，包括以下步骤：构建多个客户池；根据账户设置的客户条件和账户的子公司标识，从对应所述客户池中查找到符合条件的第一客户；从数据库中获取所述第一客户的基础信息和资信信息；根据所述基础信息、所述资信信息和黑名单信息，利用预设的企业资信评分模型进行企业资信评分；根据企业资信评分和预设的企业资信评级模型对第一客户进行评级，并生成企业资信评级报告。本申请具有使各子公司的资信评级系统信息互通，降低集团经济损失的效果。

Description

一种企业资信评级的实现方法及系统

技术领域

本申请涉及企业资信评级管理的技术领域，尤其是涉及一种企业资信评级的实现方法及系统。

背景技术

资信评级是指由资信评级机构，使用科学严谨的调查和分析方法，对企业和个人的资产状况、履约各种承诺能力和信誉程度进行全面评价，并且用简单明了的符号或文字表达出来，以满足社会需要的市场行为。业务伙伴资信评级是为集团或公司等实时掌握信用客户合作风险情况使用的工具之一，它通过结合《信用风险管理实施细则》评级要求和国资委《企业绩效评价标准表》行业标准，研究出符合分销行业客户评级体系的模型，以规范和指导集团下各分公司开展客户管理和信用交易。

目前由于集团内部各子公司之间可能存在竞争关系，为防止客户信息泄露，各子公司都各自使用自己的资信评级系统，各子公司的资信评级系统之间无资信互通和信息共享，不仅提高整个集团运营成本，而且导致资信评级系统在进行评级时，系统无法获取整个集团完善的客户资信信息，造成资信评级系统对客户的企业资信评级不准确，从而造成集团的经济损失。

发明内容

为了使各子公司的资信评级系统信息互通，降低集团经济损失，本申请提供一种企业资信评级的实现方法及系统。

本申请提供的一种企业资信评级的实现方法及系统采用如下的技术方案：

一种企业资信评级的实现方法，包括以下步骤：

构建多个客户池；每个所述客户池对应一个子公司标识，所述客户池中客户信息只能被具有相同子公司标识的账户查询；

根据账户设置的客户条件和账户的子公司标识，从对应所述客户池中查找到符合条件的第一客户；

从数据库中获取所述第一客户的基础信息和资信信息；其中，所述数据库通过数据通信接口从第三方资信评级机构获取每个所述客户池中客户的基础信息和资信信息；

根据所述基础信息、所述资信信息和黑名单信息，利用预设的企业资信评分模型进行企业资信评分；其中，所述黑名单由子公司账户实时进行更新，包括与至少一个子公司在过往交易中存在违约的客户名称信息和\或与至少一个子公司合作过程中存在应收账款逾期的客户名称信息；

根据企业资信评分和预设的企业资信评级模型对第一客户进行评级，并生成企业资信评级报告。

通过采用上述技术方案，各个子公司各自建立客户池，并且仅能够对自身公司客户池内的客户信息进行查询，并且客户池内的客户信息由具有社会公信力的第三方资信评级机构获取，减少人工输入客户数据导致的真实性和准确性较低等问题；并且各个子公司均可对黑名单信息进行编辑，并在数据库中对黑名单信息进行公示，各个子公司均可对黑名单信息进行查询，以减小与黑名单客户合作产生的交易风险；另外根据从第三方资信评级机构获取的信息以及黑名单信息对客户进行资信评分，生成评级报告并且向相应的子公司进行显示，可以较为便捷清晰地对客户资信评级情况进行管理，在集团内部黑名单信息互通的同时又将各子公司自身客户进行加密，降低集团经济损失的同时又保证了各子公司之间的良性竞争。

进一步的，所述基础信息包括基本资质信息和财务信息；其中，

所述基本资质信息包括但不限于以下各项：

企业类型、注册资本、实缴比例、经营年限、与我方合作期限；

所述财务信息包括但不限于以下各项：

总负债、总资产、净利润、平均净资产、主营业务利润、主营业务收入、主营业务收入、应收账款平均余额、本年营业总收入增长额、上年营业总收入、本年销售（营业）利润-上年销售（营业）利润和上年销售（营业）利润；

所述资信信息包括第三方资信评级信息、风险信息；其中，

所述风险信息包括但不限于以下各项：

是否存在失信情况、是否存在被执行人情况、是否存在经营异常、是否存在在欠税和是否有行政处罚。

进一步的，所述企业资信评分模型包括：

基本资质评分模型，根据获取基本资质信息的各项分别进行评分；

财务状况评分模型，根据企业绩效评价标准值和获取的财务信息各项分别进行评分；

信用评分模型，根据第三方资信评级信息和黑名单信息分别进行评分；

风险状况评分模型，根据风险信息各项分别进行评分。

进一步的，所述基础信息还包括客户所在的地区或国别信息；该方法还包括：

建立高风险地区或国别目录；

根据客户所在的地区或国别信息查找所述高风险地区或国别目录，如果在所述高风险地区或国别目录中查找到客户所在的地区或国别，在得到的企业资信评分中扣除预设分数；

设置合作规模阈值；

判断注册资本是否大于等于合作规模阈值，如果不是大于等于合作规模阈值，在得到的企业资信评分中扣除预设分数。

进一步的，该方法还包括：

根据设置的重点关注客户条件，在客户池中查找到符合条件的重点关注客户，并为符合条件的客户添加实时监控标识；

实时向所述第三方资信评级机构获取带有监控标识客户的基础信息和资信信息；

将获取的基础信息和资信信息与所述数据库存储存储的基础信息和资信信息进行对比，如果不一致，更新所述数据库存储的基础信息和资信信息，并发送风险预警信息至相应处理人员的账户。

进一步的，在所述根据所述基础信息、所述资信信息和黑名单信息，利用预设的企业资信评分模型进行企业资信评分之前，还包括：

获取待评级客户填写的第一基础信息和第一资信信息；

将所述第一基础信息和第一资信信息与从第三方平台获取的基础信息和资信信息进行比对，如果不一致，发送风险提示消息至相关处理人员账户，并停止执行所述待评级客户的企业资信评级程序。

进一步的，所述方法还包括：

预设每个子公司的企业资信评分预警阈值；

判断评定得到的所述企业资信评分是否低于对应子公司的企业资信评分预警阈值；

如果低于对应子公司的企业资信评分预警阈值，为对应客户添加实时监控标识。

进一步的，一种企业资信评级的实现系统，该系统包括：

数据获取模块，用于从第三方资信评级机构获取客户的基础信息；

数据存储模块，用于对所需各项信息进行存储；

数据处理模块，用于接收指令对客户各项数据进行计算和导出；

执行终端，用于向数据处理模块发送指令和信息，并接收显示数据处理模块返回的信息。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

1.设立黑名单，各子公司均可向黑名单导入客户并公示，并且实时对黑名单数据进行更新，降低其他子公司与黑名单内客户进行合作的风险，降低集团经济损失，同时对其他客户信息进行加密，保证各子公司之间的良性竞争；

2.通过第三方资信评级机构获取客户信息等，信息准确度高且格式规范，并且进行实时更新保证其时效性；

3.根据客户信息，结合企业评分模型对客户进行打分评级，对高风险客户进行实时监控并对相应子公司进行风险预警，或自主设置关注客户并对关注客户进行跟踪，获取其实时评级信息，并在相应客户信息变化时对相应子公司进行风险提示。

附图说明

图1是本申请企业资信评级的实现方法实施环境的示意图；

图2是本申请企业资信评级的实现方法的流程图；

图3是本申请企业资信评级的实现系统的结构示意图。

附图标记说明：100、第三方资信评级机构；200、服务器；300、数据库；400、子端口；51、数据获取模块；52、数据存储模块；53、数据处理模块；54、执行终端。

具体实施方式

以下结合附图1-3对本申请作进一步详细说明。

本申请实施例公开一种企业资信评级的实现方法及系统。

实施例一

参照图1，为本申请中资信评级方法实施环境，其包括第三方资信评级机构100、服务器200、数据库300和若干子端口400。服务器200与第三方资信评级机构100、数据库300和子端口400之间均可互相进行通信。第三方资信评级机构100对服务器200通信，服务器200接收来自第三方资信评级机构100的数据，并将数据传输到数据库300，数据库300对客户信息数据进行记录存储。子端口400可通过服务器200获取数据库300内部的信息，子端口400也可以通过服务器200向数据库300传输信息。其中第三方资信评级机构100、服务器200、数据库300和子端口400均可为计算机等硬件设备。

参照图2，为本申请中一种企业资信评级的实现方法及系统的流程图。该方法主要步骤如下：

步骤S100，构建多个客户池。

每个所述客户池对应一个子公司标识，所述客户池中客户信息只能被具有相同子公司标识的账户查询。

步骤S002，根据账户设置的客户条件和账户的子公司标识，从对应所述客户池中查找到符合条件的第一客户。

步骤S003，从数据库中获取所述第一客户的基础信息和资信信息。

其中，所述数据库通过数据通信接口从第三方资信评级机构获取每个所述客户池中客户的基础信息和资信信息。

步骤S004，根据所述基础信息、所述资信信息和黑名单信息，利用预设的企业资信评分模型进行企业资信评分。

其中，所述黑名单由子公司账户实时进行更新，包括与至少一个子公司在过往交易中存在违约的客户名称信息和\或与至少一个子公司合作过程中存在应收账款逾期的客户名称信息。

步骤S005，根据企业资信评分和预设的企业资信评级模型对第一客户进行评级，并生成企业资信评级报告。

其中，在步骤S001和步骤S002中，每个子公司均构建客户池，并且每个子公司只能够对自身公司的客户池进行客户信息查询和调取，若各子端口查询客户为其他子公司的客户时，服务器向发出请求的子端口返回空结果或提示无权限。

各子端口可通过服务器对于需要进行客户评级的客户范围进行确认，设置查询条件后，服务器从数据库中获取符合条件的相关客户基础信息和资信信息。

在步骤S003中，第三方资信评级机构为具有社会公信力或被公众广泛认知的具有资信评级资格的机构。通过数据库与第三方资信评级机构进行系统对接，通过数据接口获取客户的基础信息以及资信信息，并将相应信息分类存储于数据库，以便于各子端口对于自身公司客户信息的调取、查询。第三方资信评级机构中客户的基础信息和资信信息进行实时更新，数据库中的客户基础信息和资信信息也随第三方资信评级机构进行更新。

在步骤S004中，黑名单信息由各子端口导入数据库，各子端口均设有信息收集人员，信息收集人员实时对本公司客户的交易情况进行收集整理，将客户与其他公司和本公司的交易情况录入数据库，若该客户与本公司在过往交易中存在违约或合作过程中存在应收账款逾期，则通过服务器将客户名称信息录入黑名单，将其加入黑名单，服务器将黑名单信息在数据库中进行公示。

在步骤S005中，各子端口向服务器发送指令，确认需要进行查询的具体客户，服务器查询调取相应客户的企业资信评分根据企业资信评级模型对客户进行评级，将对应的各项分数与基础信息等填入评级报告，并将评级报告显示于子端口。

实施例二

参照图3，为本申请中一种企业资信评级的实现系统。该系统包括数据获取模块51、数据存储模块52、数据处理模块53和执行终端54。

其中，数据获取模块51用于从第三方资信评级机构获取客户的基础信息，并将数据传输至数据存储模块52。

数据存储模块52用于对客户的基础信息、资信信息以及企业资信评分信息进行存储，便于各子端口对客户的基础信息进行查询调取。

数据处理模块53用于接收执行终端54的指令，在数据存储模块52调取相关客户数据进行计算，将计算结果传输给执行终端54。

执行终端54用于与数据处理模块53通信，向数据处理模块53发送数据或指令，并接收数据处理模块53返回的数据。

需要说明的，数据获取模块51还用于接收执行终端54的指令及信息，并将相应信息传输至数据存储模块52，用以接收来自各子端口信息收集人员对于客户的附加信息及设置黑名单信息的请求。

实施例三

步骤S300中，客户的基础信息包括基本信息、股权结构信息、股东高管信息、企业背景信息和风险信息。

其中，基本信息包括客户名称、统一社会信用代码、工商登记信息、成立日期、注册地址、注册范围、注册资本等内容。

企业背景信息包括对外投资、实际控制权、企业关系、变更信息、历史沿革、企业年报等内容。

风险信息包括涉诉信息、行政处罚信息、股权出质信息、经营异常信息等。

数据库依据各项信息对客户的基础信息进行汇总存储，以便于进行资信评级过程中，处理器对各项信息进行调取以及各子端口对自身公司客户信息进行查询。

实施例四

步骤S400中，企业评分模型中对评分标准及相关权重进行细化，包括五方面内容：基本资质、财务状况、信用状况、风险情况和扣分项，得到企业资信评分。

参照表1，基本资质评分模型总权重为30%，包括客户的企业类型、注册资本、实缴比例、经营年限、与我方合作期限共五项指标，每项指标权重为6%。其中企业类型评分按照客户规模及影响力由小到大，评分取相应的2%-6%；注册资本评分按照客户注册资金由500万以下到3000万以上的资金区间，评分取相应的2%-6%；实缴比例评分按照客户的注册资金实缴比例由50%以下到90%以上的比率区间，评分取相应的2%-6%；经营年限和与我方合作期限的评分按照由一年以下到五年以上的时间区间，评分取相应的2%-6%。

参照表2，财务状况评分模型的总权重为30%，包括客户的资产负债率、净资产收益率、主营业务利润率、应收账款周转率、销售增长率及销售利润增长率共六项指标，每项指标权重为5%。若其各项指标比率比满意值更好，则对应指标得5%；若其各项指标比率比较低值更差，则对应指标得0；若其各项指标比率介于满意值与较低值之间，则按照如下评分标准进行计算，并得出相应指标的分数：

5*（比率-较低值）/（满意值-较低值）；

其中，各项指标比率由客户自身的财务状况计算得出，不同指标的比率采用不同的计算公式。

客户的财务信息由服务器从数据库及第三方资信评级机构进行查询调取，其包括总负债、总资产、净利润、平均净资产、主营业务利润、主营业务收入、主营业务收入、应收账款平均余额、本年营业总收入增长额、上年营业总收入、本年销售（营业）利润-上年销售（营业）利润和上年销售（营业）利润。

通过客户的财务信息并通过服务器根据所得数据对相应指标的比率进行计算，得到客户相应的财务状况比率。

参照表3，上述计算方法中的满意值与较低值均取自国务院国资委考核分配局编译的《企业绩效评价标准值》，根据客户类型的不同，服务器选取对应行业的满意值与较低值用作计算数据和对比标准，通过预设的计算方法，调取对应指标的比率，对各项指标进行计算，并将计算结果与相应满意值进行对比，得出评分结果。

企业评分模型中《国资委行业评价标准值》标准数据由人工导入服务器，存储于数据库中，并每年随新的《国资委行业评价标准值》进行更正，保证客户打分评级中财务状况结果的时效性。

参照表4，信用状况评分模型的总权重为20%，包括客户在过往交易过程中是否存在违约、是否存在过逾期、中信保企业资信评级及天眼查评分共四项指标，每项指标权重为5%。其中过往交易过程中是否存在违约和是否存在过逾期中，若无相应情况发生，则得5%，若发生过相应情况，则得0；中信保企业资信评级中，根据中信保所提供的企业评级情况由低到高，对应评分1%-5%；天眼查评分中，根据天眼查评分由低到高的情况，对应评分1%-5%。其中的中信保企业资信评级和天眼查评分为由第三方资信评级机构获取的客户资信信息。

参照表5，风险状况评分模型的总权重为20%，包括是否存在失信情况、是否存在被执行人情况、是否存在经营异常、是否存在在欠税和是否有行政处罚五项指标，每项指标权重为4%。在评分时，若存在相应情况，则对应指标的评分为0，若不存在相应情况则评分为4%。

参照表6，扣分项包括是否处于高风险地区或国家、注册资本实缴低于合作规模两项指标，对应该两项评分标准，需要分别建立高风险地区或国别目录和设置合作规模阈值。

根据客户所在的地区或国别信息查找所述高风险地区或国别目录，如果在所述高风险地区或国别目录中查找到客户所在的地区或国别则扣除相应分数；判断注册资本是否大于等于合作规模阈值，如果不是大于等于合作规模阈值，则扣除相应分数。

扣分项不占用总权重，但当客户出现相应的扣分项情况时，则需要在评分中根据出现情况的数量，每项减去总权重10%的分数，若客户未出现扣分项中的情况，则不扣分。

参照表7，通过将客户的各项信息与企业评分模型进行对比打分后，将各项指标所得分数汇总为总体分数，并将相应各项指标的打分结果输入数据库，以便于处理器进行查询调取。

实施例五

步骤S300中，由第三方资信评级机构获取的客户基础信息还包括与其关联的母公司或子公司的信息。

当某客户与集团内部子公司在过往交易中存在违约或合作过程中存在应收账款逾期的情况，在步骤S400中，信息收集人员通过服务器将该客户加入黑名单，同时，服务器能将该客户关联的母公司或子公司于数据库中进行标识，将其母公司或子公司加入黑名单，并将黑名单信息向各子端口进行推送公示。

实施例六

步骤S400中，服务器设定重点关注客户条件，并在数据库中查询符合条件的客户，为重点关注客户添加实时监控标识，对其进行实时监控，服务器从第三方资信评级机构实时获取的重点关注客户的基础信息和资信信息，对其进行资信评级，将相应评级报告推送至相关子公司，以实现对重点关注客户的跟踪监控。

其中重点关注客户条件分为两种，其一，各子端口可通过服务器查询客户，并自主将该客户设置为重点关注客户，对重点关注客户进行实时监控，服务器通过数据接口实时获取该重点关注客户的基础信息及资信信息，并与数据库中已有信息进行比对，当比对结果不一致时，服务器将数据库中存储的相应信息进行更新，并向相应处理人员发送风险预警信息，提示该处理人员，相应重点关注客户信息发生变化，需要进行监控处理。

其二，各子端口可通过服务器预设企业资信评分预警阈值，服务器对各个客户进行企业资信评分后，将企业资信评分数据与企业资信评分预警阈值进行对比，若某客户的企业资信评分低于企业资信评分预警阈值，服务器向该客户添加实时监控标识，对其进行实时监控，并向与该客户对应的子公司发送预警信息，提示该子公司，对应客户企业资信评分较低，需要对其进行监控。

以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种企业资信评级的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：

构建多个客户池；每个所述客户池对应一个子公司标识，所述客户池中客户信息只能被具有相同子公司标识的账户查询；

根据账户设置的客户条件和账户的子公司标识，从对应所述客户池中查找到符合条件的第一客户；

从数据库中获取所述第一客户的基础信息和资信信息；其中，所述数据库通过数据通信接口从第三方资信评级机构获取每个所述客户池中客户的基础信息和资信信息；

根据所述基础信息、所述资信信息和黑名单信息，利用预设的企业资信评分模型进行企业资信评分；其中，所述黑名单由子公司账户实时进行更新，包括与至少一个子公司在过往交易中存在违约的客户名称信息和\或与至少一个子公司合作过程中存在应收账款逾期的客户名称信息；

根据企业资信评分和预设的企业资信评级模型对第一客户进行评级，并生成企业资信评级报告。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基础信息包括基本资质信息和财务信息；其中，

所述基本资质信息包括但不限于以下各项：

企业类型、注册资本、实缴比例、经营年限、与我方合作期限；

所述财务信息包括但不限于以下各项：

总负债、总资产、净利润、平均净资产、主营业务利润、主营业务收入、主营业务收入、应收账款平均余额、本年营业总收入增长额、上年营业总收入、本年销售（营业）利润-上年销售（营业）利润和上年销售（营业）利润；

所述资信信息包括第三方资信评级信息、风险信息；其中，

所述风险信息包括但不限于以下各项：

是否存在失信情况、是否存在被执行人情况、是否存在经营异常、是否存在在欠税和是否有行政处罚。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述企业资信评分模型包括：

基本资质评分模型，根据获取基本资质信息的各项分别进行评分；

财务状况评分模型，根据企业绩效评价标准值和获取的财务信息各项分别进行评分；

信用评分模型，根据第三方资信评级信息和黑名单信息分别进行评分；

风险状况评分模型，根据风险信息各项分别进行评分。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基础信息还包括客户所在的地区或国别信息；该方法还包括：

建立高风险地区或国别目录；

根据客户所在的地区或国别信息查找所述高风险地区或国别目录，如果在所述高风险地区或国别目录中查找到客户所在的地区或国别，在得到的企业资信评分中扣除预设分数；

设置合作规模阈值；

判断注册资本是否大于等于合作规模阈值，如果不是大于等于合作规模阈值，在得到的企业资信评分中扣除预设分数。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

根据设置的重点关注客户条件，在客户池中查找到符合条件的重点关注客户，并为符合条件的客户添加实时监控标识；

实时向所述第三方资信评级机构获取带有监控标识客户的基础信息和资信信息；

将获取的基础信息和资信信息与所述数据库存储存储的基础信息和资信信息进行对比，如果不一致，更新所述数据库存储的基础信息和资信信息，并发送风险预警信息至相应处理人员的账户。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述基础信息、所述资信信息和黑名单信息，利用预设的企业资信评分模型进行企业资信评分之前，还包括：

获取待评级客户填写的第一基础信息和第一资信信息；

将所述第一基础信息和第一资信信息与从第三方平台获取的基础信息和资信信息进行比对，如果不一致，发送风险提示消息至相关处理人员账户，并停止执行所述待评级客户的企业资信评级程序。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

预设每个子公司的企业资信评分预警阈值；

判断评定得到的所述企业资信评分是否低于对应子公司的企业资信评分预警阈值；

如果低于对应子公司的企业资信评分预警阈值，为对应客户添加实时监控标识。

8.一种企业资信评级的实现系统，其特征在于，该系统包括：

数据获取模块，用于从第三方资信评级机构获取客户的基础信息；

数据存储模块，用于对所需各项信息进行存储；

数据处理模块，用于接收指令对客户各项数据进行计算和导出；

执行终端，用于向数据处理模块发送指令和信息，并接收显示数据处理模块返回的信息。

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