CN114119195A - 跨境电商数据资产管理方法、装置、计算机设备及介质 - Google Patents

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CN114119195A
CN114119195A CN202111405843.6A CN202111405843A CN114119195A CN 114119195 A CN114119195 A CN 114119195A CN 202111405843 A CN202111405843 A CN 202111405843A CN 114119195 A CN114119195 A CN 114119195A
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Abstract

本发明公开了一种跨境电商数据资产管理方法、装置、计算机设备及介质，其方法实现包括：在海关系统中构建数据沙盒；电商平台将商家的经营数据进行标签化处理，并发送至数据沙盒中；在数据沙盒中，将标签化的经营数据以及所述海关系统中与电商平台对应的海关数据进行对比验证，以确定数据误差值；将标签化的经营数据、海关数据以及数据误差值进行字段合并，以生成数据报告，并将数据报告发送至银行风控系统；银行风控系统根据数据报告，筛选出符合预设信贷规则的目标商家，并根据数据误差值确定可信系数，以根据可信系数确定目标商家的实际授信额度。提高了数据传输的安全性以及可靠性，效率高，安全性强，且可追溯。

Description

跨境电商数据资产管理方法、装置、计算机设备及介质
技术领域
本发明涉及跨境电商技术领域，尤其涉及一种跨境电商数据资产管理方法、装置、计算机设备及介质。
背景技术
跨境电商已经成为我国外贸增长的亮点和重要驱动力，随着跨境电商企业对资金的需求也在快速增长，国内商业银行正在积极开发面向跨境电商企业的金融服务。目前，跨境电商企业主要通过亚马逊、eBay、Wish、Shopee等跨境电商平台面向全球销售商品，存在交易频率高，供应链环节多而复杂，资金结算周期较长等特点，因此对金融机构的风控技术提出了较高的要求。
但是，跨境电商企业在经营过程中会产生极为丰富和复杂的数据，例如销售、订单、物流、资金、用户评价等，同时也存在许多风险因素，例如退货退款、物流丢单、配送周期波动、资金周转、电商平台政策变化等。
由于各国不同的数据保护法律法规限制，国内金融机构在开展跨境电商金融服务时，无法直接获取实时的经营数据，虽然跨境电商企业在经营过程中会产生极为丰富和复杂的数据，例如销售、订单、物流、资金、用户评价等，同时也存在许多风险因素，例如退货退款、物流丢单、配送周期波动、资金周转、电商平台政策变化等。因而难以建立起有效的跨境电商风险体系，导致，金融机构与电商平台之间存在数据安全性差，且可信度低问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种跨境电商数据资产管理方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中，金融机构与电商平台之间存在的数据安全性差，且可信度低的问题。
第一方面，本申请提供了一种跨境电商数据资产管理方法，包括：
在海关系统中构建数据沙盒；
电商平台将商家的经营数据进行标签化处理，并发送至所述数据沙盒中；
在所述数据沙盒中，将所述标签化的经营数据以及所述海关系统中与所述电商平台对应的海关数据进行对比验证，以确定数据误差值；
将所述标签化的经营数据、所述海关数据以及所述数据误差值进行字段合并，以生成数据报告，并将所述数据报告发送至银行风控系统；
所述银行风控系统根据所述数据报告，筛选出符合预设信贷规则的目标商家，并根据所述数据误差值确定可信系数，以根据所述可信系数确定所述目标商家的实际授信额度。
在海关系统中构建数据沙盒；
电商平台将商家的经营数据进行标签化处理，并发送至所述数据沙盒中；
在所述数据沙盒中，将所述标签化的经营数据以及所述海关系统中与所述电商平台对应的海关数据进行对比验证，以确定数据误差值；
将所述标签化的经营数据、所述海关数据以及所述数据误差值进行字段合并，以生成数据报告，并将所述数据报告发送至银行风控系统；
所述银行风控系统根据所述数据报告，筛选出符合预设信贷规则的目标商家，并根据所述数据误差值确定可信系数，以根据所述可信系数确定所述目标商家的实际授信额度。
在一实施例中，所述经营数据包括销售金额、回款额以及库存价值，所述将商家的经营数据进行标签化处理，包括：
将所述销售金额、回款额以及库存价值分别除以预设值，并取整，以形成新的金额数据；
将所述新的金额数据作为所述商家的经营数据标签。
在一实施例中，所述经营数据包括订单量数据，所述将商家的经营数据进行标签化处理，包括：
所述电商平台根据各商家的订单量数据分布情况，划分多个订单量区间，并进行编号；
根据所述订单量数据，确定所述商家所属订单量区间，并将所述商家所属订单量区间的区间编号作为所述商家的经营数据标签。
在一实施例中，所述将所述标签化的经营数据以及所述海关系统中与所述电商平台对应的海关数据进行对比验证，以确定数据误差值，包括：
获取所述商家关联的海关出口清单报文，并统计所述海关出口清单报文中的货品金额，以作为所述海关数据；
将所述货品金额与所述经营数据进行比对验证，以确定所述数据误差值。
在一实施例中，所述获取所述商家关联的海关出口清单报文，并统计所述海关出口清单报文中的货品金额，包括：
确定所述销售金额的销售时间段；
根据所述销售时间段，在所述海关出口清单报文中筛选出，距离所述销售时间预设时间段之前的海关出口清单报文，并统计所述海关出口清单报文中的货品金额。
在一实施例中，所述根据所述数据报告筛选出符合预设信贷规则的目标商家，包括：
根据所述数据报告，确定所述商家的经营数据是否达到预设经营数值；
当结果为是，则获取所述商家的征信信息；
根据所述征信信息，确定所述商家的征信信息是否存在信贷风险；
当判断结果为否，则将所述商家作为目标商家。
在一实施例中，所述银行风控系统根据所述数据报告，对所述商家的征信情况进行评估，以确定所述商家的实际授信额度之后，包括：
当所述商家根据所述实际授信额度进行贷款后，所述银行风控系统获取所述商家的贷后表现数据；
根据所述数据报告以及所述贷后表现数据，形成样本数据。
第二方面，本申请还提供了一种跨境电商数据资产管理系统，包括：
海关系统，用于构建数据沙盒；
电商平台，用于将商家的经营数据进行标签化处理，并发送至所述数据沙盒中；
所述海关系统，还用于在所述数据沙盒中，将所述标签化的经营数据以及所述海关系统中与所述电商平台对应的海关数据进行对比验证，以确定数据误差值；
所述海关系统，还用于在所述数据沙盒中，将所述标签化的经营数据、所述海关数据以及所述数据误差值进行字段合并，以生成数据报告，并将所述数据报告发送至银行风控系统；
所述银行风控系统，用于根据所述数据报告，筛选出符合预设信贷规则的目标商家，并根据所述数据误差值确定可信系数，以根据所述可信系数确定所述目标商家的实际授信额度。
第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如上述所述跨境电商数据资产管理方法的步骤。
第四方面，提供了一个或多个可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现上述所述跨境电商数据资产管理方法的步骤。
上述跨境电商数据资产管理方法、装置、计算机设备及存储介质，其方法实现包括：在海关系统中构建数据沙盒；电商平台将商家的经营数据进行标签化处理，并发送至所述数据沙盒中；在所述数据沙盒中，将所述标签化的经营数据以及所述海关系统中与所述电商平台对应的海关数据进行对比验证，以确定数据误差值；将所述标签化的经营数据、所述海关数据以及所述数据误差值进行字段合并，以生成数据报告，并将所述数据报告发送至银行风控系统；所述银行风控系统根据所述数据报告，筛选出符合预设信贷规则的目标商家，并根据所述数据误差值确定可信系数，以根据所述可信系数确定所述目标商家的实际授信额度。本申请，通过在海关数据中建立数据沙盒计算环境，通过数据沙盒对电商平台发送的标签化经营数据与海关数据进行对比验证，并确认数据差异值后形成数据报告发送给银行风控系统，提高了经营数据的可信度，并且，银行风控系统可以进一步根据商家的征信情况以及数据差异值，确定商家的授信额度，从而提高了金融机构与电商平台之间数据传输的安全性以及可靠性，并且可以实时对经营数据进行脱敏、交互和质量审计，效率高，安全性强，且可追溯，使用范围更为广泛。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例中跨境电商数据资产管理方法的一应用环境示意图；
图2是本发明一实施例中跨境电商数据资产管理方法的一流程示意图；
图3是本发明一实施例中跨境电商数据资产管理装置的一结构示意图；
图4是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。
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作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。
本实施例提供的跨境电商数据资产管理方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，海关系统中预先构建了数据沙盒，电商平台与海关系统进行通信，将商家的经营数据进行标签化处理后，发送至海关系统的数据沙盒中，并在该数据沙盒中，将标签化后的经营数据与海关数据进行对比验证后，确定数据差异值，并形成数据报告，所述海关系统与银行风控系统进行通信，以便将数据报告发送至银行风控系统，以便对商家的授信额度进行确认，实现金融机构与电商平台的数据安全交互，提高数据可信度。
其中，电商平台、海关系统以及银行风控系统可分别设置于服务端，该服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
其中，上述电商平台与海关系统之间，海关系统与银行风控系统之间可通过专线或公网进行联网通信。
在一实施例中，如图2所示，提供一种跨境电商数据资产管理方法，包括如下步骤：
在步骤S110中，在海关系统中构建数据沙盒；
在本申请实施例中，数据沙盒为部署在海关系统的一个计算环境，该数据沙盒中存储有联邦验证程序，以便对电商平台发送的经营数据进行验证。通过部署该数据沙盒，可以提高数据来源的可信度。
在步骤S120中，电商平台将商家的经营数据进行标签化处理，并发送至所述数据沙盒中；
在本申请实施例中，该经营数据包括销售额、回款额、退货订单数据、订单总数量、库存价值等数据。
在本申请实施例中，根据所述经营数据的类型进行分类，根据不同类型的经营数据采用不同的标签化规则进行处理，比如，上述经营数据可为划分为金额类数据以及数量类数据，其中，该金额类数据可包括销售额、回款额以及库存价值等涉及到金额的数据；该数量类数据则可包括订单总数量、退货订单数量等涉及到数量的数据。以便有针对性的对不同类型的数据进行对应的标签化处理，通过标签对经营数据进行模糊化，以便隐藏商家身份，符合电商平台的隐私保护政策，提高数据传输过程的安全性。
在本申请实施例中，还可对经营数据中的敏感字段进行脱敏处理，比如交易双方的名称、地址、联系方式等数据，具体的，可制定银行方、电商平台以及海关系统三方共用的标记规则，比如，以商家名称为例，可以商家入驻电商平台先后顺序进行编号，以作为该商家的标签。
在步骤S130中，在所述数据沙盒中，将所述标签化的经营数据以及所述海关系统中与所述电商平台对应的海关数据进行对比验证，以确定数据误差值；
在本申请实施例中，海关数据包括商家在预设时间段的海关出口清单，该海关出口清单记载了商家出口的货品以及货品对应的金额。由于相对于其他空运、国际快递物流、海运是一种比较合适的运输模式，价格便宜，因此成为目前跨境电商商家选择的主流运输模式，且海关数据的权威性更高，通过海关数据与电商平台提供的经营数据进行对比验证，可以提高数据的可信度。
作为本申请的一种实现方式，获取标签化的经营数据后，为便于与海关数据进行对比，可将该标签化的经营数据进行去标签化处理，或者将海关数据按照同样的标签化处理规则进行标签化处理，然后在进行对比，以便提高数据对比的准确性。
在步骤S140中，将所述标签化的经营数据、所述海关数据以及所述数据误差值进行字段合并，以生成数据报告，并将所述数据报告发送至银行风控系统；
在本申请实施例中，该数据报告中可包括商家标识信息、经营数据、海关数据以及数据误差值等，以便银行风控系统，可根据该数据报告，直接确定商家的经营数据的可信度，以便进行后续处理。
在本申请一实施例中，数据沙盒可将生成的数据报告存储到存储数据库中，以便后续进行回溯。
在步骤S150中，所述银行风控系统根据所述数据报告，筛选出符合预设信贷规则的目标商家，并根据所述数据误差值确定可信系数，以根据所述可信系数确定所述目标商家的实际授信额度。
在本申请实施例中，预设信贷规则可包括年最低销售金额、平均月回款金额等信息。在获取数据报告后，可根据数据报告中记载的商家经营数据，确定商家的年销售金额、平均月回款金额等信息，当该商家的年销售金额、平均月回款金额均达到预设的最低销售金额、平均月回款金额时，则可作为目标商家。
在本申请实施例中，当商家通过了准入筛选以及征信筛选之后，可通过海关数据与经营数据之间的误差值确定可信系数，在通过可信系数确定实际授信额度，该实际授信额度＝商家平均每个月的回款额×可信系数。
在本申请一实施场景中，当海关数据与商家经营数据的误差值在20％以内时，则实际授信额度＝商家平均每个月的回款额×1.2；当海关数据与商家经营数据的误差值在20％～40％之间时，则实际授信额度＝商家平均每个月的回款额×1.0；当海关数据与商家经营数据的误差值在40％以上时，则实际授信额度＝商家平均每个月的回款额×0.8。
本申请提供了一种跨境电商数据资产管理方法，包括：在海关系统中构建数据沙盒；电商平台将商家的经营数据进行标签化处理，并发送至所述数据沙盒中；在所述数据沙盒中，将所述标签化的经营数据以及所述海关系统中与所述电商平台对应的海关数据进行对比验证，以确定数据误差值；将所述标签化的经营数据、所述海关数据以及所述数据误差值进行字段合并，以生成数据报告，并将所述数据报告发送至银行风控系统；所述银行风控系统根据所述数据报告，筛选出符合预设信贷规则的目标商家，并根据所述数据误差值确定可信系数，以根据所述可信系数确定所述目标商家的实际授信额度。本申请，通过在海关数据中建立数据沙盒计算环境，通过数据沙盒对电商平台发送的标签化经营数据与海关数据进行对比验证，并确认数据差异值后形成数据报告发送给银行风控系统，提高了经营数据的可信度，并且，银行风控系统可以进一步根据商家的征信情况以及数据差异值，确定商家的授信额度，从而提高了金融机构与电商平台之间数据传输的安全性以及可靠性，并且可以实时对经营数据进行脱敏、交互和质量审计，效率高，安全性强，且可追溯，使用范围更为广泛。
本申请还提供了一种跨境电商数据资产管理方法实现流程，包括如下步骤：
在步骤S110中，在海关系统中构建数据沙盒；
在本申请实施例中，数据沙盒为部署在海关系统的一个计算环境，该数据沙盒中存储有联邦验证程序，以便对电商平台发送的经营数据进行验证。通过部署该数据沙盒，可以提高数据来源的可信度。
在步骤S120中，电商平台将商家的经营数据进行标签化处理，并发送至所述数据沙盒中；
在本申请实施例中，该经营数据包括销售额、回款额、退货订单数据、订单总数量、库存价值等数据。
在本申请实施例中，根据所述经营数据的类型进行分类，根据不同类型的经营数据采用不同的标签化规则进行处理，比如，上述经营数据可为划分为金额类数据以及数量类数据，其中，该金额类数据可包括销售额、回款额以及库存价值等涉及到金额的数据；该数量类数据则可包括订单总数量、退货订单数量等涉及到数量的数据。
作为一种实施方式，所述经营数据包括销售金额、回款额以及库存价值，所述将商家的经营数据进行标签化处理，包括：
将所述销售金额、回款额以及库存价值分别除以预设值，并取整，以形成新的金额数据；
将所述新的金额数据作为所述商家的经营数据标签。
具体的，以销售金额为例，销售金额为X，该预设值为Y，则
Figure BDA0003372799560000111
Figure BDA0003372799560000112
例如，商家过去一个月的销售额为325410.00元，预设值为10000，则经过标签化处理后，
Figure BDA0003372799560000113
取整后为32。
在本申请实施中，可对上述金额类数据分别进行标签化处理，以便对实际交易金额进行隐藏，降低数据传输风险。
作为一种实施方式，所述经营数据包括订单量数据，所述将商家的经营数据进行标签化处理，包括：
所述电商平台根据各商家的订单量数据分布情况，划分多个订单量区间，并进行编号；
根据所述订单量数据，确定所述商家所属订单量区间，并将所述商家所属订单量区间的区间编号作为所述商家的经营数据标签。
在本申请实施例中，可根据电商平台上的各个商家的销售数据分布情况进行区间划分，使得落在每个区间的商家数量基本相同，比如，以订单量数据为例，根据电商平台的商家的月订单量数据分布进行统计后，可将订单量微数据划分为10个区间，如下所示：
[0,n1),[n1,n2),...,[n8,n9),[n9,+∞)
其中，n1～n9表示订单量，n1<n2<...<n9，落在每个区间的商家数量基本一致。
对每个区间进行编号，比如，[0,n1)的编号为1，[n1,n2)的编号为2等，依次对上述区间进行编号。然后，根据商家的订单量数据，确定该商家所属的区间，进一步确定该商家的所属区间的编号，比如，3号，则该商家的数量类经营数据的标签为3。
在本申请一实施中，该数量类数据还可包括退货订单数量，该退货订单数量也可通过上述方式，划分区间，为避免订单量数据的区间编号与退货订单数量的区间编号混淆，可以将其设置为不同的编号，比如，订货单号的编号，可为D1、D2……D 10，退货单号的编号，可为T1、T2……T10，等，具体可以根据实际情况进行设置，本申请在此不做限定。
在步骤S130中，在所述数据沙盒中，将所述标签化的经营数据以及所述海关系统中与所述电商平台对应的海关数据进行对比验证，以确定数据误差值；
在本申请实施例中，所述将所述标签化的经营数据以及所述海关系统中与所述电商平台对应的海关数据进行对比验证，以确定所述数据误差值，包括：
获取所述商家关联的海关出口清单报文，并统计所述海关出口清单报文中的货品金额，以作为所述海关数据；
将所述货品金额与所述经营数据进行比对验证，以确定所述数据误差值。
在本申请实施例中，该海关出口清单记载了商家出口的货品以及货品对应的金额。通过对该货品金额进行统计，以获取商家出口商品价值。
在本申请实施例中，将所述货品金额与所述经营数据进行比对验证，以确定所述数据误差值。以销售额为例进行说明，比如，商家本月的销售额(S1)与海关出口清单中的货品价值(C3)进行比较，以计算误差值，具体误差值计算方式如下所示：
Figure BDA0003372799560000131
其中，当误差值低于预设误差值，比如40％时，可认为经营数据可信。
在本申请一实施中，所述经营数据包括销售金额，所述获取所述商家关联的海关出口清单报文，并统计所述海关出口清单报文中的货品金额，包括：
确定所述销售金额的销售时间段；
根据所述销售时间段，在所述海关出口清单报文中筛选出，距离所述销售时间预设时间段之前的海关出口清单报文，并统计所述海关出口清单报文中的货品金额。
其中，预设时间段可为具体的时间数值，比如，1个月，2个月等，具体可根据实际情况进行设置，本申请不做限定。
在本申请实施例中，由于海运运输模式的运输时间较长，比如，中国到美国的海运时间通常为30天-40天，在平台大约一个月时间可完成销售，因此，同一批货物从海关报关到跨境电商销售存在一定的时间差，因此，可获取距离商家当月销售额的之前2个月的海关出口清单报文，以进行统计，可提高数据的准确性。
在步骤S140中，将所述标签化的经营数据、所述海关数据以及所述数据误差值进行字段合并，以生成数据报告，并将所述数据报告发送至银行风控系统；
在本申请实施例中，该数据报告中可包括商家标识信息、经营数据、海关数据以及数据误差值等，以便银行风控系统，可根据该数据报告，直接确定商家的经营数据的可信度，以便进行后续处理。
其中，海关数据与电子标签化数据以及数据误差值字段合并输出，可如下表所示：
Figure BDA0003372799560000141
由上表可知，商家的销售额与海关报关的货品价值之间的误差值为6.25％，表示商家提供的经营数据可信，上述仅为数据报告的一种显示形式，还可以通过柱形图、波形图或者文字说明等方式进行显示，并且，显示的数据还可包括回款额、库存价值、订单数量、退货数量等数据，具体可以根据实际情况进行设置，本申请不做限定。
在步骤S150中，所述银行风控系统根据所述数据报告，筛选出符合预设信贷规则的目标商家，并根据所述数据误差值确定可信系数，以根据所述可信系数确定所述目标商家的实际授信额度。
在本申请一实施例中，根据所述数据报告，筛选出符合预设信贷规则的目标商家，包括：
根据所述数据报告，确定所述商家的经营数据是否达到预设经营数值；
当结果为是，则获取所述商家的征信信息；
根据所述征信信息，确定所述商家的征信信息是否存在信贷风险；
当判断结果为否，则将所述商家作为目标商家。
其中，预设经营数值包括商家最低年销售额、商家平均月回款额，商家月最低订单量等。
具体的，银行风控系统在获取所述数据报告后，可根据商家的经营数据进行对商家进行准入筛选，比如，商家的年销售额是否达到预设销售额度、商家的退货订单是否存在异常，比如，大批量退货情况，避免出现刷单情况，比如，商家的库存价值是否低于预设库存量等。
进一步，当商家通过准入筛选后，可获取商家的信用记录、比如，是否有逾期未还款金额，是否有金额较大的借贷记录，是否为黑名单用户、是否存在违法行为等，对商家的进行征信筛选，以判断商家是否存在违约风险，以便将借贷风险过大的客户剔除。
在本申请实施例中，当商家通过了准入筛选以及征信筛选之后，可通过海关数据与经营数据之间的误差值确定可信系数，在通过可信系数确定实际授信额度，该实际授信额度＝商家平均每个月的回款额×可信系数。
在本申请一实施场景中，当海关数据与商家经营数据的误差值在20％以内时，则实际授信额度＝商家平均每个月的回款额×1.2；当海关数据与商家经营数据的误差值在20％～40％之间时，则实际授信额度＝商家平均每个月的回款额×1.0；当海关数据与商家经营数据的误差值在40％以上时，则实际授信额度＝商家平均每个月的回款额×0.8。
在本申请一实施例中，所述银行风控系统根据所述数据报告，对所述商家的征信情况进行评估，以确定所述商家的实际授信额度之后，包括：
当所述商家根据所述实际授信额度进行贷款后，所述银行风控系统获取所述商家的贷后表现数据；
根据所述数据报告以及所述贷后表现数据，形成样本数据。
在本申请一实施例中，银行方在商家贷款成功后，可以进行历史数据回溯，具体的，会收集商家的贷后表现数据，并将贷后表现数据与授信时的商家经营数据进行对比，以确定此次信贷服务是否安全，是否存在风险，以便及时对风控模型进行优化。
其中，贷后表现数据，包括商家是否按时还款、商家经营数据是否存在经营风险等数据。
进一步，在进行回溯时，银行风控系统可向数据沙盒发送回溯请求，该回溯请求中可包括数据报告标识，或者商家标识，以便数据沙盒向银行风控系统发送对应的数据报告。
本申请，通过在海关数据中建立数据沙盒计算环境，通过数据沙盒对电商平台发送的标签化经营数据与海关数据进行对比验证，并确认数据差异值后形成数据报告发送给银行风控系统，提高了经营数据的可信度，并且，银行风控系统可以进一步根据商家的征信情况以及数据差异值，确定商家的授信额度，从而提高了金融机构与电商平台之间数据传输的安全性以及可靠性，并且可以实时对经营数据进行脱敏、交互和质量审计，效率高，安全性强，且可追溯，使用范围更为广泛。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
在一实施例中，提供一种跨境电商数据资产管理系统，该跨境电商数据资产管理系统与上述实施例中跨境电商数据资产管理方法一一对应。如图3所示，该跨境电商数据资产管理系统包括电商平台10、海关系统20以及银行风控系统30。详细说明如下：
海关系统20，用于构建数据沙盒；
电商平台10，用于将商家的经营数据进行标签化处理，并发送至所述数据沙盒中；
所述海关系统20，还用于在所述数据沙盒中，将所述标签化的经营数据以及所述海关系统中与所述电商平台对应的海关数据进行对比验证，以确定数据误差值；
所述海关系统20，还用于在所述数据沙盒中，将所述标签化的经营数据、所述海关数据以及所述数据误差值进行字段合并，以生成数据报告，并将所述数据报告发送至银行风控系统；
所述银行风控系统30，用于根据所述数据报告，筛选出符合预设信贷规则的目标商家，并根据所述数据误差值确定可信系数，以根据所述可信系数确定所述目标商家的实际授信额度。
在一实施例中，所述经营数据包括销售金额、回款额以及库存价值，所述电商片平台10还用于：
将所述销售金额、回款额以及库存价值分别除以预设值，并取整，以形成新的金额数据；
将所述新的金额数据作为所述商家的经营数据标签。
在一实施例中，所述经营数据包括订单量数据，所述电商平台还用于：
所述电商平台10根据各商家的订单量数据分布情况，划分多个订单量区间，并进行编号；
根据所述订单量数据，确定所述商家所属订单量区间，并将所述商家所属订单量区间的区间编号作为所述商家的经营数据标签。
在本申请一实施例中，所述海关系统20，还用于：
获取所述商家关联的海关出口清单报文，并统计所述海关出口清单报文中的货品金额，以作为所述海关数据；
将所述货品金额与所述经营数据进行比对验证，以确定所述数据误差值。
在本申请一实施例中，所述海关系统20，还用于：
确定所述销售金额的销售时间段；
根据所述销售时间段，在所述海关出口清单报文中筛选出，距离所述销售时间预设时间段之前的海关出口清单报文，并统计所述海关出口清单报文中的货品金额。
在本申请一实施例中，所述银行风控系统30，还用于：
根据所述数据报告，确定所述商家的经营数据是否达到预设经营数值；
当结果为是，则获取所述商家的征信信息；
根据所述征信信息，确定所述商家的征信信息是否存在信贷风险；
当判断结果为否，则将所述商家作为目标商家。
在本申请一实施例中，所述银行风控系统30，还用于：
当所述商家根据所述实际授信额度进行贷款后，获取所述商家的贷后表现数据；
根据所述数据报告以及所述贷后表现数据，形成样本数据。
本申请，通过在海关数据中建立数据沙盒计算环境，通过数据沙盒对电商平台发送的标签化经营数据与海关数据进行对比验证，并确认数据差异值后形成数据报告发送给银行风控系统，提高了经营数据的可信度，并且，银行风控系统可以进一步根据商家的征信情况以及数据差异值，确定商家的授信额度，从而提高了金融机构与电商平台之间数据传输的安全性以及可靠性，并且可以实时对经营数据进行脱敏、交互和质量审计，效率高，安全性强，且可追溯，使用范围更为广泛。
关于跨境电商数据资产管理系统的具体限定可以参见上文中对于跨境电商数据资产管理方法的限定，在此不再赘述。上述跨境电商数据资产管理系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括可读存储介质。该可读存储介质存储有计算机可读指令。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机可读指令被处理器执行时以实现一种跨境电商数据资产管理方法。本实施例所提供的可读存储介质包括非易失性可读存储介质和易失性可读存储介质。
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，处理器执行计算机可读指令时实现如上述跨境电商数据资产管理方法的步骤。
一个或多个可读存储介质，可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，计算机可读指令被处理器执行时实现如上述跨境电商数据资产管理方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，的计算机可读指令可存储于一非易失性可读取存储介质或易失性可读存储介质中，该计算机可读指令在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种跨境电商数据资产管理方法，其特征在于，所述方法，包括：
在海关系统中构建数据沙盒；
电商平台将商家的经营数据进行标签化处理，并发送至所述数据沙盒中；
在所述数据沙盒中，将所述标签化的经营数据以及所述海关系统中与所述电商平台对应的海关数据进行对比验证，以确定数据误差值；
将所述标签化的经营数据、所述海关数据以及所述数据误差值进行字段合并，以生成数据报告，并将所述数据报告发送至银行风控系统；
所述银行风控系统根据所述数据报告，筛选出符合预设信贷规则的目标商家，并根据所述数据误差值确定可信系数，以根据所述可信系数确定所述目标商家的实际授信额度。
2.如权利要求1所述的跨境电商数据资产管理方法，其特征在于，所述经营数据包括销售金额、回款额以及库存价值，所述将商家的经营数据进行标签化处理，包括：
将所述销售金额、回款额以及库存价值分别除以预设值，并取整，以形成新的金额数据；
将所述新的金额数据作为所述商家的经营数据标签。
3.如权利要求1所述的跨境电商数据资产管理方法，其特征在于，所述经营数据包括订单量数据，所述将商家的经营数据进行标签化处理，包括：
所述电商平台根据各商家的订单量数据分布情况，划分多个订单量区间，并进行编号；
根据所述订单量数据，确定所述商家所属订单量区间，并将所述商家所属订单量区间的区间编号作为所述商家的经营数据标签。
4.如权利要求1所述的跨境电商数据资产管理方法，其特征在于，所述将所述标签化的经营数据以及所述海关系统中与所述电商平台对应的海关数据进行对比验证，以确定数据误差值，包括：
获取所述商家关联的海关出口清单报文，并统计所述海关出口清单报文中的货品金额，以作为所述海关数据；
将所述货品金额与所述经营数据进行比对验证，以确定所述数据误差值。
5.如权利要求4所述的跨境电商数据资产管理方法，其特征在于，所述获取所述商家关联的海关出口清单报文，并统计所述海关出口清单报文中的货品金额，包括：
确定所述销售金额的销售时间段；
根据所述销售时间段，在所述海关出口清单报文中筛选出，距离所述销售时间预设时间段之前的海关出口清单报文，并统计所述海关出口清单报文中的货品金额。
6.如权利要求1所述的跨境电商数据资产管理方法，其特征在于，所述根据所述数据报告筛选出符合预设信贷规则的目标商家，包括：
根据所述数据报告，确定所述商家的经营数据是否达到预设经营数值；
当结果为是，则获取所述商家的征信信息；
根据所述征信信息，确定所述商家的征信信息是否存在信贷风险；
当判断结果为否，则将所述商家作为目标商家。
7.如权利要求1-6任意一项所述的跨境电商数据资产管理方法，其特征在于，所述银行风控系统根据所述数据报告，对所述商家的征信情况进行评估，以确定所述商家的实际授信额度之后，包括：
当所述商家根据所述实际授信额度进行贷款后，所述银行风控系统获取所述商家的贷后表现数据；
根据所述数据报告以及所述贷后表现数据，形成样本数据。
8.一种跨境电商数据资产管理系统，其特征在于，所述系统包括
海关系统，用于构建数据沙盒；
电商平台，用于将商家的经营数据进行标签化处理，并发送至所述数据沙盒中；
所述海关系统，还用于在所述数据沙盒中，将所述标签化的经营数据以及所述海关系统中与所述电商平台对应的海关数据进行对比验证，以确定数据误差值；
所述海关系统，还用于在所述数据沙盒中，将所述标签化的经营数据、所述海关数据以及所述数据误差值进行字段合并，以生成数据报告，并将所述数据报告发送至银行风控系统；
所述银行风控系统，用于根据所述数据报告，筛选出符合预设信贷规则的目标商家，并根据所述数据误差值确定可信系数，以根据所述可信系数确定所述目标商家的实际授信额度。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7任意一项所述跨境电商数据资产管理方法的步骤。
10.一个或多个可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述跨境电商数据资产管理方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117745309A (zh) * 2024-02-20 2024-03-22 江苏中创供应链服务有限公司 一种针对跨境电商产业数据可信服务的处理方法及系统
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