CN112884259A - 跨企业信用评等及风险评估方法与系统 - Google Patents
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Abstract
一种跨企业信用评等及风险评估方法与系统，包括有：将一受评企业及其上下游企业与竞争企业的信评关联资料及上下游与竞争的商业关系分别建立于区块链及资料库，其中该信评资料至少包括有商誉表现、财务表现、交易表现、竞争表现及信用表现；使用人工智能分析上述各区块链的资料，并藉以评定受评企业的信用评等，且将使用数据统计方法比对不同时间序的前期信评资料与当期信评资料的风险趋势，而得依时间序来精确评定该受评企业当期的信评风险变化。本发明可用以加强对中小企业的金融征信，充分掌握系统性风险，降低贷款倒帐的发生，保障债权人权益。
Description
技术领域
本发明与金融征信方法有关，尤指一种跨企业信用评等及风险评估方法与系统。
背景技术
中小企业需要资金以推动其商业活动，然而在自有资金不足时，可向银行等金融机构融资以补足资金缺口。一般规模较小的中小企业向银行贷款时，常受限于公司财务与营业绩效等相关资讯与大公司相比，较不透明，造成银行授信困难及融资成本较高的困境；而银行针对单一公司信评，常无法掌握其供应链上、下游公司或竞争企业等产业环境面因素所造成的经营危机，无法完整与持续的掌握隐藏的系统性风险。
为了解决上述问题，美国邓白氏公司提出I634508号「使用多维度评级制判定实体未来商业存活力的系统和方法」发明专利，其提出以企业身分、活动性信号、支付交易与财务报表等多维度资料，依资料栏位评分规则计算企业存活力分数与评级。惟此信评方法限于针对单一企业。
又中国昆山融捷信息技术有限公司所提出的中国CN108960678号「风控多维度控制处理方法」专利，其纳入企业的母子公司关联、上下游企业关联及区域/国家关联等多维度资讯进行企业风险控制。惟此方法限于企业合作体系融资总额度的控制，非进行该企业经营风险的评估。
其他先前技术如CN105930981号「风险量化和即时自动处理供应链融资平台」专利、CN109191279号「基于线上供应链金融的中小企业信用风险评估平台」专利及CN109214703号「一种外贸综合服务企业的评估方法及装置」专利等，分别于供应链金融业务提出对于融资授信企业的征信或风险评估方法。惟这些方法限于单一企业对象的评估，非进行该企业本身及所处供应链与产业景气等整体风险的评估。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种跨企业信用评等及风险评估方法与系统，其可用以加强对中小企业的金融征信，充分掌握系统性风险，降低贷款倒帐的发生，保障债权人权益。
为达前述的目的，本发明提供一种跨企业信用评等及风险评估方法，其包括有：
将一受评企业及其上下游企业与竞争企业的信评关联资料及上下游与竞争的商业关系分别建立于区块链及资料库，其中该信评资料至少包括有商誉表现、财务表现、营业交易表现、竞争表现及信用表现(但不局限于此)；
使用人工智能与数据统计方法分析比对不同时间序的前期资料与当期资料，而得依时间序来评定该受评企业的信用评等与风险变化；
依包括该上下游企业的区块链与资料库在内的资料与其他正向影响指标资料，建立一对该受评企业的正向关联信评变化因子；
依包括该竞争企业的区块链与资料库在内的资料与其他负向影响指标资料，建立一对该受评企业的负向关联信评变化因子；
依上述正、负向关联信评变化因子计算出该受评企业的一风险值；
依该受评企业于不同时期的风险值建立一风险走势曲线；
依该风险走势曲线的斜率变化评定该受评企业的风险评等。
依正向关联信评变化因子及负向关联信评变化因子分别建立风险评估矩阵，该风险评估矩阵定义有数个指标值，并依正向关联信评变化因子及负向关联信评变化因子的强弱各给予不同的正、负权重数值，以供综合计算出综合风险值，并依时间序所各别计算的综合风险值建立出该风险走势曲线。
该矩阵评估系统得依正向关联信评变化因子及负向关联信评变化因子的强弱，对各指标值给予不同权重数值，而加权计算出该风险值。
依前述方法建置一系统，包括：一收集企业信评相关资料的区块链与资料库单元；一建立上下游与竞争企业商业关系的区块链与资料库单元；一对于受评企业、上下游企业与竞争企业进行人工智能信评计算单元；一对受评企业信用与风险分析的计算单元。
本发明的优点是：
本发明的跨企业信用评等及风险评估方法与系统，其可用以加强对中小企业的金融征信，充分掌握系统性风险，降低贷款倒帐的发生，保障债权人权益。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2至6为本发明中受评企业的信用评等评定过程的示意图；
图7至8为本发明中受评企业的风险走势分析过程的示意图。
具体实施方式
请参阅图1～7，所示为本发明提供的跨企业信用评等及风险评估方法，其包括有：
将一受评企业及其上下游企业与竞争企业的信评关联资料及上下游与竞争的商业关系分别建立于区块链及资料库；
使用人工智能分析上述资料，并藉以评定该受评企业的信用评等；
依包括该上下游企业的区块链与资料库在内的资料与其他正向影响指标资料，建立一对该受评企业的正向关联信评变化因子；
依包括该竞争企业的区块链与资料库在内的资料与其他负向影响指标资料，建立一对该受评企业的负向关联信评变化因子；
依上述正、负向关联信评变化因子计算出该受评企业的一风险值；
依该受评企业于不同时期的风险值建立一风险走势曲线；
使用数据统计方法分析该风险走势曲线的斜率变化评定该受评企业的风险评等。
上述方法中，所述受评企业及其上下游企业与竞争企业的信评资料包括有商誉表现、财务表现、交易表现、竞争表现及信用表现等，其中商誉表现包括企业获奖或被裁罚、新闻或社群舆论、司法判决等，财务表现包括营收成长率、税后净利成长率、应付帐款付现天数、现金速动比率、融资杠杆等财务指标，交易表现包括含核心企业的上下游交易纪录、交易量统计、平均交易频率等，竞争表现包括有营收、客户数、营业规模等，信用表现包括第三方单位的信评、借还款纪录等。上述各种资料可由各种管道获得，例如企业自行提供、政府的开放资料、网络的公开资料、第三方单位的公开资料或其他。
如图4所示，其是受评企业、上下游企业与竞争企业之间的区块链建立模式示意，例如A、B公司有一笔产品交易资料，而B、C公司也有一笔产品交易资料，A、B公司与B、C公司的交易资料可互相串接，建立企业上下游关系，例如采购型录公开资讯提供公司产品资料，可通过资料比对，建立公司之间的企业竞争关系。
本发明利用人工智能对上述各种信评资料(建立于区块链与资料库的资料形式)进行多维度资料源的信评模型学习训练与预测，以评定受评企业的信用评等。本发明的方法不只通过受评企业本身的信评资料进行信用评等的评估，更利用与该受评企业有关的上下游企业及竞争企业的信评资料进行协同分析，以对受评企业进行全面性、系统性的客观评估；而且，搭配数据统计方法可比对不同时间序的前期信评资料与当期信评资料，例如数个前期信评资料已由人工智能建立得知受评企业各期的信评状况，通过数据统计方法进行趋势分析(月/季的信评变化历史)，可以进一度评估出当期受评企业的风险变化；因此，本发明可通过分析受评企业、上下游企业、竞争企业的信评资料并不会只局限于受评企业自身信评资料进行评估，也依时间序累积的多期历史资料进行趋势分析，以确实判断当期受评企业信评的风险变化。
此外，本发明更可对受评企业进行风险变化评估。首先依该上下游企业的信评及产业景气等指标资料，建立一对该受评企业的正向关联信评变化因子，又依该竞争企业的信评及受评企业本身及呆账、应收帐款集中度、融资杠杆比率等指标资料建立一对该受评企业的负向关联信评变化因子，二者分别建立出一风险评估矩阵，接着依上述矩阵计算出该受评企业的风险值。累积复数个计算周期的风险值后，可建立出一如图8所示的风险走势曲线(各长条端点连接可构成曲线或折线)，通过曲线的斜率变化(即取该曲线的二次微分)即可评定该受评企业的风险变化为升高、持平或下降。
具体来说，依正向关联信评变化因子及负向关联信评变化因子分别建立矩阵评估系统，该矩阵评估系统定义有数个指标值，并依正向关联信评变化因子及负向关联信评变化因子的强弱各给予不同的正、负数值，以供综合计算出风险值(该矩阵评估系统得依正向关联信评变化因子及负向关联信评变化因子的强弱，对各指标值给予不同权重值，而加权计算出该风险值)，并依时间序所各别计算的风险值建立出该风险走势曲线。
因此，综合上述依人工智能分析受评企业的信用评等及建立风险走势曲线，得据以判断受评企业的当期信用评等及风险走势，例如受评企业因有利政策发布的正向因子，虽然当期信用评等不佳，但风险走势趋降低，故可考虑提供例如较优渥的融资/贷款条件，或例如因为受评企业信用评等正常，但因面临其主要交易国的汇率大幅波动的负向因子，造成风险走势趋升高，此时要审慎评估其融资/贷款条件，所以本发明由上述信用评等、风险走势曲线得精确观察受评企业的商业走势。
依前述方法建置一系统，包括：一收集企业信评相关资料的区块链与资料库单元；一建立上下游与竞争企业商业关系的区块链与资料库单元；一对于受评企业、上下游企业与竞争企业进行人工智能信评计算单元；一对受评企业信用与风险分析的计算单元。
以上所述是本发明的较佳实施例及其所运用的技术原理，对于本领域的技术人员来说，在不背离本发明的精神和范围的情况下，任何基于本发明技术方案基础上的等效变换、简单替换等显而易见的改变，均属于本发明保护范围之内。
Claims (5)
1.一种跨企业信用评等及风险评估方法，其特征在于，包括有：
将一受评企业及其上下游企业与竞争企业的信评关联资料及上下游与竞争的商业关系分别建立于区块链及资料库，其中该信评资料至少包括有商誉表现、财务表现、交易表现、竞争表现及信用表现；
使用人工智能分析上述资料，并藉以评定受评企业的信用评等，且使用数据统计方法比对不同时间序的前期信评资料与当期信评资料的风险趋势，而得依时间序来评定该受评企业当期的信评风险变化。
2.依权利要求1所述的跨企业信用评等及风险评估方法，其特征在于，依包括该上下游企业的区块链与资料库在内的资料与其他正向影响指标资料，建立一对该受评企业的正向关联信评变化因子；依包括该竞争企业的区块链与资料库在内的资料与其他负向影响指标资料，建立一对该受评企业的负向关联信评变化因子；依上述正、负向关联信评变化因子计算出该受评企业的一风险值；依该受评企业于不同时期的风险值建立一风险走势曲线；依该风险走势曲线的斜率变化评定该受评企业的风险变化。
3.依权利要求2所述的跨企业信用评等及风险评估方法，其特征在于，依正向关联信评变化因子及负向关联信评变化因子分别建立风险评估矩阵，该风险评估矩阵定义有数个指标值，并依正向关联信评变化因子及负向关联信评变化因子的强弱各给予不同的正、负数值，以供综合计算出风险值，并依时间序所各别计算的风险值建立出该风险走势曲线。
4.依权利要求3所述的跨企业信用评等及风险评估方法，其特征在于，该风险评估矩阵得依正向关联信评变化因子及负向关联信评变化因子的强弱，对各指标值给予不同权重值，而加权计算出该风险值。
5.一种依权利要求1所述的跨企业信用评等及风险评估方法所建立的系统，其特征在于，包括有：
一收集企业信评相关资料的区块链与资料库单元；
一建立上下游与竞争企业商业关系的区块链与资料库单元；
一对于受评企业、上下游企业与竞争企业进行人工智能信评计算单元；
一对受评企业信用与风险分析的计算单元。
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