CN113313574A - 一种科技租赁信用风险计量方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种科技租赁信用风险计量方法及系统，该方法包括：获取客户及项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果，所述评级模型包括主体成长性评级模型、资产信用评级模型、增信措施评级模型、债项安全性评级模型；将客户主体、租赁物及项目的基本信息与对应的评级数据及评级结果进行对应，以报告形式进行输出展示。本发明能够对处于不同成长阶段的科技与新经济中小企业的主体成长性和债项安全性进行客观、及时、准确地计量，提高科技租赁公司的风险管控效率和质量，且以数据和图表结合的方式展示评级结果和评级指标明细，使得评级结果更加直观可视化，提高了评级报告使用者的用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体来说，涉及一种科技租赁信用风险计量方法及系统。
背景技术
随着大数据、AI、区块链等技术的发展，越来越多的数据和技术在金融机构的风控领域得到了深入的应用，有效地提升了风控效率和风控能力。
当前，金融服务领域的风险管理模型以银行为主，分为主体评级模型和债项评级模型，其中，主体评级模型主要侧重于对企业财务指标的评价，导致很多处于初期的科技型中小企业无法从银行等主流的信贷机构获得债权资金，不利于科技型中小企业的发展；而债项评级模型，大多数银行多以计算违约损失率（LGD）为目标以满足监管机构的要求，但其中没有关于租赁物的考量，不适用于第三方科技租赁等其他类金融服务机构。
对于科技租赁公司，目前也没有比较成熟的关于租赁物信用风险评价的模型，主要依赖于人工判断，极大地影响了业务开展效率，也不利于科技租赁公司的整体风险把控。
发明内容
针对相关技术中的问题，本发明提出一种科技租赁信用风险计量方法及系统，能够对处于不同成长阶段的中小企业的主体信用风险、资产信用风险和债项安全性进行客观、及时、准确地计量，提高科技租赁公司的风险管控效率和质量。
本发明的技术方案是这样实现的：
根据本发明的一个方面，提供了一种科技租赁信用风险计量方法。
该科技租赁信用风险计量方法，包括以下步骤：
获取客户及项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果，其中，所述评级模型包括主体成长性评级模型、资产信用评级模型、增信措施评级模型、债项安全性评级模型；
将客户主体、租赁物及项目的基本信息与对应的评级数据及评级结果进行对应，以报告形式进行输出展示。
其中，所述主体成长性评级模型的模板包括收入-市值型、收入-增速型、收入-利润型，且在评级模型为主体成长性评级模型的情况下，获取项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果包括：
从本地录入或从外部系统获取评级主体的属性信息、评级指标信息及重大潜在风险提示信息；对评级主体的评级指标数据采用线性插值或直接赋值的方式赋予相应的得分；根据历史数据训练结果赋予各指标在相应模板下的权重；经过计算得到主体成长性评级的最终得分，并根据不同模板下的主标尺映射为不同的评价等级，确定评级结果。
其中，所述资产信用评级模型的模板包括一般产品型、项目租赁型、销售租赁型、服务租赁型、租赁加投资加委托运营型，并且在评级模型为资产信用评级模型的情况下，获取项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果包括：
导入并读取租赁物清单，并根据租赁物清单统计核心租赁物认定价值，或是从外部系统直接获取核心租赁物认定价值；从本地录入或从外部系统获取科技租赁项目和租赁物的基本信息，以及相应的资产信用评级打分卡信息；对资产信用评级指标的表现赋予相应的调整系数和指标权重，通过计算得到资产信用保障倍数和评级结果，其中，各评级指标调整系数为专家根据历史项目经验确定，指标权重为根据历史租赁物数据经过训练得到。
其中，在评级模型为增信措施评级模型的情况下，获取项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果包括：
从本地录入或从外部系统获取增信措施的基本信息；并根据不同的增信措施类型，以不同标准计量增信措施的市场价值，确定增信措施对应的初始价值；根据增信措施风险点设置相应的评价指标，对各评价指标的表现赋予相应的调整系数和指标权重；通过计算得到增信措施保障倍数及评级得分，确定评级结果。
其中，在评级模型为债项安全性评级模型的情况下，获取项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果包括：
获取主体成长性评级、资产信用评级以及增信措施评级的评级模板类型及评级得分；
对不同模型下的得分进行转化处理，使不同模型下的得分之间可比较、可计算，并以主体成长性评级和资产信用评级的评级结果中得分较大者作为债项安全性评级的评级基数；
根据违约客户分布，确定主体成长性评级的违约分数线，根据租赁资产质量和增信措施保障程度，划定资产和增信措施评级的违约分数线，认为超过违约分数线的资产、主体或增信措施能够对债项形成一定的保障能力，可以对债项安全性评级得分基数进行向上调整，未超过违约分数线的不进行调整；根据主体、资产和增信措施对债项形成的保障能力高低，分别设定相应的调整系数上限，并根据各个维度下超过违约分数线的高低，采用线性插值的方式赋予相应的调整系数和指标权重，通过计算得到债项安全性评级最终得分和等级。
根据本发明的另一个方面，提供了一种科技租赁信用风险计量系统。
该科技租赁信用风险计量系统，包括：
评级管理模块，用于获取客户及项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果，其中，所述评级模型包括主体成长性评级模型、资产信用评级模型、增信措施评级模型、债项安全性评级模型；
报告管理模块，用于将客户主体、租赁物及项目的基本信息与对应的评级数据及评级结果进行对应，以报告形式进行输出展示。
其中，所述主体成长性评级模型的模板包括收入-市值型、收入-增速型、收入-利润型，在评级模型为主体成长性评级模型的情况下，所述评级管理模块包括主体信息获取子模块、主体成长性评级子模块；主体信息获取子模块，用于从本地录入或从外部系统获取评级主体的属性信息、评级指标信息及重大潜在风险提示信息；主体成长性评级子模块，用于对评级主体的评级指标数据采用线性插值或直接赋值的方式赋予相应的得分；根据历史数据训练结果赋予各指标在相应模板下的权重；经过计算得到主体成长性评级的最终得分，并根据不同模板下的主标尺映射为不同的评价等级，确定评级结果。
其中，所述资产信用评级模型的模板包括一般产品型、项目租赁型、销售租赁型、服务租赁型、租赁加投资加委托运营型，并且在评级模型为资产信用评级模型的情况下，所述评级管理模块包括资产信息获取子模块、资产信用评级子模块；资产信息获取子模块，用于导入并读取租赁物清单，并根据租赁物清单统计核心租赁物认定价值，或是从外部系统直接获取核心租赁物认定价值；并从本地录入或从外部系统获取科技租赁项目和租赁物的基本信息，以及相应的资产信用评级打分卡信息；资产信用评级子模块，用于对资产信用评级指标的表现赋予相应的调整系数和指标权重，通过计算得到资产信用保障倍数和评级结果，其中，各评级指标调整系数为专家根据历史项目经验确定，指标权重为根据历史租赁物数据经过训练得到。
其中，在评级模型为增信措施评级模型的情况下，所述评级管理模块包括增信措施信息获取子模块、增信措施评级子模块；增信措施信息获取子模块，用于从本地录入或从外部系统获取增信措施的基本信息；增信措施评级子模块，用于根据不同的增信措施类型，以不同标准计量增信措施的市场价值，确定增信措施对应的初始价值；根据增信措施风险点设置相应的评价指标，对各评价指标的表现赋予相应的调整系数和指标权重；通过计算得到增信措施保障倍数及评级得分，确定评级结果。
其中，在评级模型为债项安全性评级模型的情况下，所述评级管理模块包括评级信息获取子模块、债项安全性评级子模块；评级信息获取子模块，用于获取主体成长性评级、资产信用评级以及增信措施评级的评级模板类型及评级得分；债项安全性评级子模块，用于对不同模型下的得分进行转化处理，使不同模型下的得分之间可比较、可计算，并以主体成长性评级和资产信用评级的评级结果中得分较大者作为债项安全性评级的评级基数，根据违约客户分布，确定主体成长性评级的违约分数线，根据租赁资产质量和增信措施保障程度，划定资产和增信措施评级的违约分数线，认为超过违约分数线的资产、主体或增信措施能够对债项形成一定的保障能力，可以对债项安全性评级得分基数进行向上调整，未超过违约分数线的不进行调整；根据主体、资产和增信措施对债项形成的保障能力高低，分别设定相应的调整系数上限，并根据各个维度下超过违约分数线的高低，采用线性插值的方式赋予相应的调整系数和指标权重，通过计算得到债项安全性评级最终得分和等级。
有益效果：本发明提出了资产信用评价模型，填补了第三方科技租赁公司中租赁物评级体系的空白，强调了租赁物对科技租赁债权的保障能力，更加贴近科技租赁的业务实质，丰富了科技租赁公司的风险管控手段；
本发明提出债权保障倍数的概念，并以该概念为基础构建资产、增信措施和债项安全性评级模型，使得评级结果更加简洁直观；在债项安全性评级模型的构建上，区别于传统的计算LGD的债项安全性评级模型，或是以回归方程、打分卡等形式的评级模型，首次提出“组合管理”的模型构建方法，更加符合科技租赁项目的业务思路，有效增强了科技租赁公司的风险管控能力，提高了科技租赁业务的评审效率；
本发明提供了主体成长性评级报告、资产信用评级报告和债项安全性评级报告，以数据和图表结合的方式展示评级结果和评级指标明细，使得评级结果更加直观可视化，提高了评级报告使用者的用户体验。
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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的一种科技租赁信用风险计量方法的流程示意图；
图2是根据本发明实施例的一种科技租赁信用风险计量系统的结构框图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据本发明的实施例，提供了一种科技租赁信用风险计量方法及系统。
如图1所示，根据本发明实施例的一种科技租赁信用风险计量方法，包括以下步骤：
步骤S101，获取客户及项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果，其中，所述评级模型包括主体成长性评级模型、资产信用评级模型、增信措施评级模型、债项安全性评级模型；
步骤S102，将客户主体、租赁物及项目的基本信息与对应的评级数据及评级结果进行对应，以报告形式进行输出展示。
其中，所述主体成长性评级模型的模板包括收入-市值型、收入-增速型、收入-利润型，且在评级模型为主体成长性评级模型的情况下，获取项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果包括：
从本地录入或从外部系统获取评级主体的属性信息、评级指标信息及重大潜在风险提示信息；对评级主体的评级指标数据采用线性插值或直接赋值的方式赋予相应的得分；根据历史数据训练结果赋予各指标在相应模板下的权重；经过计算得到主体成长性评级的最终得分，并根据不同模板下的主标尺映射为不同的评价等级，确定评级结果。
其中，所述资产信用评级模型的模板包括一般产品型、项目租赁型、销售租赁型、服务租赁型、租赁加投资加委托运营型，并且在评级模型为资产信用评级模型的情况下，获取项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果包括：
导入并读取租赁物清单，并根据租赁物清单统计核心租赁物认定价值，或是从外部系统直接获取核心租赁物认定价值；从本地录入或从外部系统获取科技租赁项目和租赁物的基本信息，以及相应的资产信用评级打分卡信息；对资产信用评级指标的表现赋予相应的调整系数和指标权重，通过计算得到资产信用保障倍数和评级结果，其中，各评级指标调整系数为专家根据历史项目经验确定，指标权重为根据历史租赁物数据经过训练得到。
其中，在评级模型为增信措施评级模型的情况下，获取项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果包括：
从本地录入或从外部系统获取增信措施的基本信息；并根据不同的增信措施类型，以不同标准计量增信措施的市场价值，确定增信措施对应的初始价值；根据增信措施风险点设置相应的评价指标，对各评价指标的表现赋予相应的调整系数和指标权重；通过计算得到增信措施保障倍数及评级得分，确定评级结果。
其中，在评级模型为债项安全性评级模型的情况下，获取项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果包括：
获取主体成长性评级、资产信用评级以及增信措施评级的评级模板类型及评级得分；对不同模型下的得分进行转化处理，使不同模型下的得分之间可比较、可计算，并以主体成长性评级和资产信用评级的评级结果中得分较大者作为债项安全性评级的评级基数；根据违约客户分布，确定主体成长性评级的违约分数线，根据租赁资产质量和增信措施保障程度，划定资产和增信措施评级的违约分数线，认为超过违约分数线的资产、主体或增信措施能够对债项形成一定的保障能力，可以对债项安全性评级得分基数进行向上调整，未超过违约分数线的不进行调整；根据主体、资产和增信措施对债项形成的保障能力高低，分别设定相应的调整系数上限，并根据各个维度下超过违约分数线的高低，采用线性插值的方式赋予相应的调整系数和指标权重，通过计算得到债项安全性评级最终得分和等级。
如图2所示，根据本发明实施例的一种科技租赁信用风险计量系统，包括：
评级管理模块201，用于获取客户及项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果，其中，所述评级模型包括主体成长性评级模型、资产信用评级模型、增信措施评级模型、债项安全性评级模型；
报告管理模块202，用于将客户主体、租赁物及项目的基本信息与对应的评级数据及评级结果进行对应，以报告形式进行输出展示。
其中，所述主体成长性评级模型的模板包括收入-市值型、收入-增速型、收入-利润型，在评级模型为主体成长性评级模型的情况下，所述评级管理模块包括主体信息获取子模块（图中未示出）、主体成长性评级子模块（图中未示出）；
主体信息获取子模块（图中未示出），用于从本地录入或从外部系统获取评级主体的属性信息、评级指标信息及重大潜在风险提示信息；
主体成长性评级子模块（图中未示出），用于对评级主体的评级指标数据采用线性插值或直接赋值的方式赋予相应的得分；根据历史数据训练结果赋予各指标在相应模板下的权重；经过计算得到主体成长性评级的最终得分，并根据不同模板下的主标尺映射为不同的评价等级，确定评级结果。
其中，所述资产信用评级模型的模板包括一般产品型、项目租赁型、销售租赁型、服务租赁型、租赁加投资加委托运营型，并且在评级模型为资产信用评级模型的情况下，所述评级管理模块包括资产信息获取子模块（图中未示出）、资产信用评级子模块（图中未示出）；
资产信息获取子模块（图中未示出），用于导入并读取租赁物清单，并根据租赁物清单统计核心租赁物认定价值，或是从外部系统直接获取核心租赁物认定价值；并从本地录入或从外部系统获取科技租赁项目和租赁物的基本信息，以及相应的资产信用评级打分卡信息；
资产信用评级子模块（图中未示出），用于对资产信用评级指标的表现赋予相应的调整系数和指标权重，通过计算得到资产信用保障倍数和评级结果，其中，各评级指标调整系数为专家根据历史项目经验确定，指标权重为根据历史租赁物数据经过训练得到。
其中，在评级模型为增信措施评级模型的情况下，所述评级管理模块包括增信措施信息获取子模块（图中未示出）、增信措施评级子模块（图中未示出）；
增信措施信息获取子模块（图中未示出），用于从本地录入或从外部系统获取增信措施的基本信息；
增信措施评级子模块（图中未示出），用于根据不同的增信措施类型，以不同标准计量增信措施的市场价值，确定增信措施对应的初始价值；根据增信措施风险点设置相应的评价指标，对各评价指标的表现赋予相应的调整系数和指标权重；通过计算得到增信措施保障倍数及评级得分，确定评级结果。
其中，在评级模型为债项安全性评级模型的情况下，所述评级管理模块包括评级信息获取子模块（图中未示出）、债项安全性评级子模块（图中未示出）；
评级信息获取子模块（图中未示出），用于获取主体成长性评级、资产信用评级以及增信措施评级的评级模板类型及评级得分；
债项安全性评级子模块（图中未示出），用于对不同模型下的得分进行转化处理，使不同模型下的得分之间可比较、可计算，并以主体成长性评级和资产信用评级的评级结果中得分较大者作为债项安全性评级的评级基数；并根据违约客户分布，确定主体成长性评级的违约分数线，根据租赁资产质量和增信措施保障程度，划定资产和增信措施评级的违约分数线，认为超过违约分数线的资产、主体或增信措施能够对债项形成一定的保障能力，可以对债项安全性评级得分基数进行向上调整，未超过违约分数线的不进行调整；根据主体、资产和增信措施对债项形成的保障能力高低，分别设定相应的调整系数上限，并根据各个维度下超过违约分数线的高低，采用线性插值的方式赋予相应的调整系数和指标权重，通过计算得到债项安全性评级最终得分和等级。
在实际应用时，可通过以下思路方式进行设计，具体如下：
主体成长性评级模型部分：
根据科技型与新经济中小企业所处的生命周期，将主体成长性评级模板划分为收入-市值型、收入-增速型、收入-利润型三个不同的模板，并基于企业类型和所处的不同成长阶段，设置相应的客户准入标准；
结合科技租赁业务的评审逻辑，构建主体成长性评级的长指标清单和重大潜在风险提示清单，经过专家判断和小组讨论，对指标清单进行初步筛选过滤；
获取评级主体基本信息和经营财务表现数据，对历史评级项目和评级主体进行初筛，剔除非典型项目和重复项目；
对入模样本的评级指标表现进行评价，收集长指标清单数据和重大潜在风险提示清单数据，结合评级主体的经营数据，共同构建评价指标数据池，以进行后期模型训练；
根据样本在各指标上的相对表现，结合客户准入标准，确定指标赋分标准，并将样本原始数据转化为相应的得分；
根据客户五级分类、逾期期数、逾期天数数据，辅以专家判断，确定评级主体的基准排序；
基于历史样本数据和基本排序，采用规划求解的方式对模型进行训练，求解各指标权重，并通过指标清单的二次筛选，调整指标权重组合，以找到指标权重的最优组合；
通过计算得到主体成长性评级的最终得分；
根据模型表现及科技租赁公司整体客户信用水平，确定各模板下主标尺及相应的校准系数，以将各评级得分映射为相应的等级，并从科技租赁业务适用性的角度，对主标尺进行了精简。
资产信用评级模型部分：
从科技租赁业务的实质出发，确定核心租赁物的定义，从而将科技租赁的租赁物划分为核心租赁物和适格租赁物；
确定核心租赁物的认定价值，模型支持使用成本法、市场法、收益法对租赁物价值进行认定，对于非核心租赁物，仅支持成本法下的认定价值；
根据科技租赁业务的产品类型划分资产信用评级模型，并针对不同产品的不同风险点，从创现性、保值性、可控性和变现性四个维度分别设置相应评价指标，构建资产信用评级的指标清单；
对入模项目的核心租赁物的指标表现进行评价，结合核心租赁物认定价值，构建训练样本集；
采用专家判断方式对各指标表现赋予相应的调整系数；
从租赁物对科技租赁债项的保障能力的角度出发，对同类型下的核心租赁物进行排序，确定核心租赁物的基准排序；
基于租赁物的指标调整系数和基准排序，采用规划求解的方法对模型进行训练，求解各调整系数的权重，并通过指标清单的二次筛选和指标划档标准调整，调整调整系数和权重组合，以找到调整系数的最优权重组合；
将样本训练集代入最优权重组合，计算得到平均调整系数和租赁物保障倍数及得分；
根据资产信用评级得分的相对水平，确定资产信用评价等级的划档标准，从而将不同产品类型下的租赁物划分为相同的四个等级，其中，对于适格租赁物，无需进行资产信用评级，直接输出最低的评级结果。
增信措施评级模型部分：
梳理所有适用于科技租赁业务的增信措施，筛选确定能够对债权形成保障能力的增信措施进行评级，包括房产抵押、土地使用权抵押、股权质押、应收账款质押、收益权质押；
根据不同增信措施特征，设置相应的价值认定标准，如市场价值等、未来现金流总和等，以确定增信措施的初始价值；
根据增信措施风险点设置相应的评价指标，根据历史项目经验及风险点重要程度，以专家判定的方式确定各指标下不同表现的调整系数及相应的指标权重；
经模型计算得到增信措施保障倍数及得分；
根据增信措施得分的相对水平，确定增信措施评级的划档标准，确定增信措施评价等级。
债项安全性评级模型部分：
为了使资产、主体和增信措施评级模型的结果可比从而进行债项安全性评级模型的构建和计算，首先对资产、主体和增信措施评级得分进行调整，使得不同模型下的同一分数表示同一风险水平；
确定债项安全性评级得分基数。结合科技租赁业务特点和风险管控方式，强化对资产信用和主体成长的考察，弱化对增信措施的要求，债项安全性评级以主体得分和资产得分中的较大者作为基数；
确定违约分数线。根据违约客户分布，确定主体成长性评级的违约分数线，根据租赁资产质量和增信措施保障程度，划定资产和增信措施评级的违约分数线，认为超过违约分数线的资产、主体或增信措施能够对债项形成一定的保障能力，可以对债项安全性评级得分基数进行向上调整，未超过违约分数线的不进行调整；
确定调整系数。根据资产、主体和增信措施对债项形成的保障能力高低，分别设定相应的调整系数上限，并根据各个维度下超过违约分数线的高低，采用线性插值的方式赋予相应的调整系数，已确定为基数的维度不对自身得分进行调整；
得出债项安全性评级得分。基数得分经过调整系数调增后可以得到债项安全性评级得分，为使债项安全性评级得分更加直观可理解，对调整后的债项安全性评级得分进行百分制调整，得到最终的债项安全性评级得分；
根据债项安全性评级得分的相对水平，确定债项安全性评级的划档标准，确定债项安全性评价等级。
而对于系统的设计，还可在评级管理以及图表管理的基础上，设计台账查询功能，具体如下：
评级管理模块根据不同的评级模型分为：主体成长性评级管理模块，分为主体成长性评级发起模块和主体成长性评级台账查询模块；资产信用评级管理模块，分为资产信用评级发起模块和资产信用评级台账查询模块；债项安全性评级管理模块，分为债项安全性评级发起模块和债项安全性评级台账查询模块。
主体成长性评级发起模块用于执行下述内容：从本地录入或从外部系统获取评级主体的属性信息、评级指标信息及重大潜在风险提示信息；对评级主体的评级指标数据采用线性插值或直接赋值的方式赋予相应的得分；根据历史数据训练结果赋予各指标在相应模板下的权重；经过计算得到主体成长性评级的最终得分，并根据不同模板下的主标尺映射为不同的评价等级；输出主体成长性评级报告，展示评级主体的基本信息、最终评级结果和重大潜在风险点，统计客户在各评级指标下的得分情况，并分维度以图表形式展示。
而主体成长性评级台账查询模块用于执行下述内容：汇总所有由核心业务系统和风险管理系统发起的最新的主体成长性评级结果、以及评级模型和评级主体的基本信息；通过评级主体的最新评级结果查看同一评级主体下的全部历史评级结果和评级报告。
对应的，资产信用评级发起模块用于执行下述内容：导入并读取租赁物清单，并根据租赁物清单统计核心租赁物认定价值，或是从外部系统直接获取核心租赁物认定价值；从本地录入或从外部系统获取科技租赁项目和租赁物的基本信息，并展示相应的资产信用评级打分卡；从本地录入或从外部系统获取资产信用评价指标数据，对评级指标的表现赋予相应的调整系数和指标权重，通过计算得到资产信用保障倍数和评级结果，其中，各评级指标权重为根据历史租赁物数据经过训练得到；输出资产信用评级报告，展示租赁物的基本信息、最终评级结果和租赁物重大风险，统计租赁物在各评级指标下的得分情况，并分维度以图表形式展示。
对应的，资产信用评级台账查询模块用于执行下述内容：汇总所有由核心业务系统和风险管理系统发起的最新的资产信用评级结果、以及评级模型和租赁物的基本信息；通过租赁物的最新评级结果查看同一项目下租赁物的全部历史评级结果和评级报告。
对应的，债项安全性评级发起模块用于执行下述内容：获取项目的资产信用评级结果和主体信用评级结果，若任一评级结果缺失，则无法发起债项安全性评级；填写增信措施认定价值和评级指标信息，若没有评级范围内的增信措施，可跳过该步骤；输出债项安全性评级报告，展示项目基本信息和债项安全性评级结果，并对比列示项目的资产信用评级结果、主体信用评级结果和增信措施评级结果，并可通过页面交互跳转到相应的主体信用评级报告界面和资产信用评级报告界面，报告最后汇总展示了需提示查阅者关注的资产和主体重大风险点。
对应的，债项安全性评级台账查询模块用于执行下述内容：汇总所有由核心业务系统和风险管理系统发起的最新的债项安全性评级结果及各子模型的明细结果；通过项目的最新评级结果查看该项目的全部历史评级结果和评级报告。
为了更好的理解本发明的上述技术方案，以下通过举例的方式，对本发明的上述技术方案进行详细说明。
对于一个有意向开展科技租赁业务的客户，在开展业务之前，首先需要根据企业所处的生命周期和企业类型选择相应的主体成长性评级模板，并计算模板的准入指标，检验是否符合相应的准入标准，以对意向客户进行初步筛选；满足准入标准的客户则可进行接下来的评级步骤：
步骤1：在核心业务系统中导入评级主体的三年一期的财务报告，系统会从财务报告中自动抓取评级所需的财务数据，其中，以最近一年的年报数据作为基期数据；
步骤2：对核心租赁物及其认定价值进行判定，填写完整的租赁物清单并导入至业务系统，业务系统自动计算核心租赁物认定价值及其占比，并根据是否是核心租赁物判断是否需要填写资产信用评级信息；
步骤3：若系统判定核心租赁物价值占比不小于60%，则需填写资产信用评级指标信息，业务系统根据业务产品类型展示相应的评级打分卡，以获取租赁物评级指标数据；
步骤4：复核人1收到租赁物报告初稿后，会对核心租赁物及其认定价值、资产信用评级指标选项进行复核，并对不认可的内容直接在业务系统中进行修改调整，并说明租赁物重大风险提示点；
步骤5：复核人1复核确认无误后，可提交完整租赁物报告；
步骤6：在复核人1填写租赁物报告的同时，初评人可同步填写尽职调查报告和主体成长性评级指标：初评人首先需选择评级主体、评级主体类型及评级模板，系统会根据选取的模板类型展示相应的主体成长性评级指标，初评人可并根据尽调报告分析结果，填写相应的主体成长性评级指标；
步骤7：初评人根据项目增信措施，填写增信措施概览表格，业务系统根据项目的增信措施类型判断是否属于增信措施评级范围，并展示相应评级打分卡，初评人需根据增信措施价值认定标准估计并填写增信措施价值，并对增信措施评价指标进行评价；
步骤8：对重大潜在风险提示清单所列示的风险点进行逐项判断，对存在的风险点进行详述，作为对主体信用评级结果的辅助参考。
步骤9：初评人填写完全部主体成长性评级和增信措施评级指标后，可连同复核后的租赁物报告一并提交完整的尽调报告，业务系统会将资产、主体和增信措施的全部评级数据及相关的项目基础信息推送至风险管理系统以进行评级计算：
（1）风险管理系统将核心租赁物认定价值及其占比、资产信用评级数据以及相应的项目和产品信息代入相应的资产信用评级模型，模型会根据评价指标数据表现给予相应的租赁物价值调整系数，通过计算得到租赁物对债项的保障倍数及其得分；进一步，根据租赁物保障倍数和产品类型映射为相应的资产信用评价等级；对于非核心租赁物，直接输出最低的资产信用评价等级；
（2）风险管理系统根据获取的财务数据计算模型所需的财务指标，连同主体成长性评级指标数据代入相应主体成长性评级模型中，模型根据企业在各个指标上的表现各指标相应的赋予得分和权重，通过模型计算得到最终的主体信用评级得分，并映射为相应的评价等级；同时存储相应的重大潜在风险提示点，作为主体成长性评级报告的重要补充；
（3）风险管理系统获取增信措施认定价值数据和增信措施评价指标数据后，将各增信措施认定价值数据、评价指标数据和项目风险敞口数据输入模型，模型会根据评价指标数据表现给予相应的增信措施价值调整系数，并经过模型汇总计算，得到项目增信措施对债项的总的保障倍数、评级得分及评价等级；
（4）系统将上述步骤计算得到的资产、主体和增信措施的评级得分，代入债项安全性评级模型中，经过分数调整得到可比的评级得分，选取资产信用评级得分和主体信用评级得分中较高者作为债项安全性评级得分的计算基数；
并根据非基数维度中超过违约分数线的幅度计算相应的调整系数，对债项安全性评级得分基数进行调整，得到债项安全性评级分数，并重新调整为百分制得分，并划分为相应等级。
经过以上步骤即可以计算得到全部评级的初评结果，所有计算过程均在风险管理系统中完成，在得到复评结果之前，各模型的初评结果和报告均可在风险管理系统的相应台账查询模块中查看。
步骤10：复核人2需对完整的报告内容进行复核，并对主体成长性评级、增信措施评级信息进行复核，对不认可的内容直接在业务系统中进行调整；
步骤11：复核人2确认全部评级信息填写无误后，可发起最终评级计算，业务系统将复核人1和复核人2复核后的评级数据推送至风险管理系统，风险管理系统基于双人复核后的数据重复步骤9，经过一系列计算后，可得到最终的资产信用评级结果、主体信用评级结果、增信措施评级结果和债项安全性评级结果，并输出资产信用评级报告、主体信用评级报告和债项安全性评级报告；
复评结果为评级的最终结果，全部计算过程在风险管理系统中完成，各模型结果和报告均可在风险管理系统的相应台账查询模块中查看；
步骤12：评级计算完成后，风险管理系统会将最终的评价等级及评级报告反馈至业务系统，业务相关的复核和评审人员可在业务系统中直接查看三份评级报告，以辅助进行项目评审决策，并作为分级审批、租后管理等风险管理工作的重要工具之一，初评人可在业务系统中的相关台账查询最终的评级结果，以确认相应的绩效奖励，但没有权限查阅各模型的评级报告。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，本发明提供了主体成长性评级报告、资产信用评级报告和债项安全性评级报告，以数据和图表结合的方式展示评级结果和评级指标明细，使得评级结果更加直观可视化，提高了评级报告使用者的用户体验。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种科技租赁信用风险计量方法，其特征在于，包括：
获取客户及项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果，其中，所述评级模型包括主体成长性评级模型、资产信用评级模型、增信措施评级模型、债项安全性评级模型；
将客户主体、租赁物及项目的基本信息与对应的评级数据及评级结果进行对应，以报告形式进行输出展示。
2.根据权利要求1所述的科技租赁信用风险计量方法，特征在于，所述主体成长性评级模型的模板包括收入-市值型、收入-增速型、收入-利润型，且在评级模型为主体成长性评级模型的情况下，获取项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果包括：
从本地录入或从外部系统获取评级主体的属性信息、评级指标信息及重大潜在风险提示信息；
对评级主体的评级指标数据采用线性插值或直接赋值的方式赋予相应的得分；
根据历史数据训练结果赋予各指标在相应模板下的权重；
经过计算得到主体成长性评级的最终得分，并根据不同模板下的主标尺映射为不同的评价等级，确定评级结果。
3.根据权利要求2所述的科技租赁信用风险计量方法，特征在于，所述资产信用评级模型的模板包括一般产品型、项目租赁型、销售租赁型、服务租赁型、租赁加投资加委托运营型，并且在评级模型为资产信用评级模型的情况下，获取项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果包括：
导入并读取租赁物清单，并根据租赁物清单统计核心租赁物认定价值，或是从外部系统直接获取核心租赁物认定价值；
从本地录入或从外部系统获取科技租赁项目和租赁物的基本信息，以及相应的资产信用评级打分卡信息；
对资产信用评级指标的表现赋予相应的调整系数和指标权重，通过计算得到资产信用保障倍数和评级结果，其中，各评级指标调整系数为专家根据历史项目经验确定，指标权重为根据历史租赁物数据经过训练得到。
4.根据权利要求3所述的科技租赁信用风险计量方法，特征在于，在评级模型为增信措施评级模型的情况下，获取项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果包括：
从本地录入或从外部系统获取增信措施的基本信息；并根据不同的增信措施类型，以不同标准计量增信措施的市场价值，确定增信措施对应的初始价值；
根据增信措施风险点设置相应的评价指标，对各评价指标的表现赋予相应的调整系数和指标权重；通过计算得到增信措施保障倍数及评级得分，确定评级结果。
5.根据权利要求4所述的科技租赁信用风险计量方法，特征在于，在评级模型为债项安全性评级模型的情况下，获取项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果包括：
获取主体成长性评级、资产信用评级以及增信措施评级的评级模板类型及评级得分；
对不同模型下的得分进行转化处理，使不同模型下的得分之间可比较、可计算，并以主体成长性评级和资产信用评级的评级结果中得分较大者作为债项安全性评级的评级基数；
根据违约客户分布，确定主体成长性评级的违约分数线，根据租赁资产质量和增信措施保障程度，划定资产和增信措施评级的违约分数线，认为超过违约分数线的资产、主体或增信措施能够对债项形成一定的保障能力，可以对债项安全性评级得分基数进行向上调整，未超过违约分数线的不进行调整；
根据主体、资产和增信措施对债项形成的保障能力高低，分别设定相应的调整系数上限，并根据各个维度下超过违约分数线的高低，采用线性插值的方式赋予相应的调整系数和指标权重，通过计算得到债项安全性评级最终得分和等级。
6.一种科技租赁信用风险计量系统，其特征在于，包括：
评级管理模块，用于获取客户及项目基本信息和评级数据，并将评级数据输入预先配置的评级模型进行评级计算，确定评级结果，其中，所述评级模型包括主体成长性评级模型、资产信用评级模型、增信措施评级模型、债项安全性评级模型；
报告管理模块，用于将客户主体、租赁物及项目的基本信息与对应的评级数据及评级结果进行对应，以报告形式进行输出展示。
7.根据权利要求6中科技租赁信用风险计量系统，其特征在于，所述主体成长性评级模型的模板包括收入-市值型、收入-增速型、收入-利润型，在评级模型为主体成长性评级模型的情况下，所述评级管理模块包括主体信息获取子模块、主体成长性评级子模块，其中，
主体信息获取子模块，用于从本地录入或从外部系统获取评级主体的属性信息、评级指标信息及重大潜在风险提示信息；
主体成长性评级子模块，用于对评级主体的评级指标数据采用线性插值或直接赋值的方式赋予相应的得分；根据历史数据训练结果赋予各指标在相应模板下的权重；经过计算得到主体成长性评级的最终得分，并根据不同模板下的主标尺映射为不同的评价等级，确定评级结果。
8.根据权利要求7中科技租赁信用风险计量系统，其特征在于，所述资产信用评级模型的模板包括一般产品型、项目租赁型、销售租赁型、服务租赁型、租赁加投资加委托运营型，并且在评级模型为资产信用评级模型的情况下，所述评级管理模块包括资产信息获取子模块、资产信用评级子模块，其中，
资产信息获取子模块，用于导入并读取租赁物清单，并根据租赁物清单统计核心租赁物认定价值，或是从外部系统直接获取核心租赁物认定价值；并从本地录入或从外部系统获取科技租赁项目和租赁物的基本信息，以及相应的资产信用评级打分卡信息；
资产信用评级子模块，用于对资产信用评级指标的表现赋予相应的调整系数和指标权重，通过计算得到资产信用保障倍数和评级结果，其中，各评级指标调整系数为专家根据历史项目经验确定，指标权重为根据历史租赁物数据经过训练得到。
9.根据权利要求8中科技租赁信用风险计量系统，其特征在于，在评级模型为增信措施评级模型的情况下，所述评级管理模块包括增信措施信息获取子模块、增信措施评级子模块，其中，
增信措施信息获取子模块，用于从本地录入或从外部系统获取增信措施的基本信息；
增信措施评级子模块，用于根据不同的增信措施类型，以不同标准计量增信措施的市场价值，确定增信措施对应的初始价值；根据增信措施风险点设置相应的评价指标，对各评价指标的表现赋予相应的调整系数和指标权重；通过计算得到增信措施保障倍数及评级得分，确定评级结果。
10.根据权利要求9中科技租赁信用风险计量系统，其特征在于，在评级模型为债项安全性评级模型的情况下，所述评级管理模块包括评级信息获取子模块、债项安全性评级子模块，其中，
评级信息获取子模块，用于获取主体成长性评级、资产信用评级以及增信措施评级的评级模板类型及评级得分；
债项安全性评级子模块，用于对不同模型下的得分进行转化处理，使不同模型下的得分之间可比较、可计算，并以主体成长性评级和资产信用评级的评级结果中得分较大者作为债项安全性评级的评级基数，根据违约客户分布，确定主体成长性评级的违约分数线，根据租赁资产质量和增信措施保障程度，划定资产和增信措施评级的违约分数线，认为超过违约分数线的资产、主体或增信措施能够对债项形成一定的保障能力，可以对债项安全性评级得分基数进行向上调整，未超过违约分数线的不进行调整；根据主体、资产和增信措施对债项形成的保障能力高低，分别设定相应的调整系数上限，并根据各个维度下超过违约分数线的高低，采用线性插值的方式赋予相应的调整系数和指标权重，通过计算得到债项安全性评级最终得分和等级。
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