CN114971883B - 一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统，本发明获取待评估小微企业的信贷申报信息，提取待评估小微企业的基本信息、历史财税信息和征信信息，解析得到待评估小微企业对应的信贷申报信息评估指数，从而实现对小微企业信贷申报信息进行综合性评估，提高后期小微企业信贷风险评估结果的精准性和有效性，进一步能够更加真实的反映小微企业的偿还能力和经营稳定性，同时结合待评估小微企业对应的抵押物清算价值，分析待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数，并进行对应的处理，从而降低信贷平台的信贷业务风险，减少信贷平台的风控成本，进而实现信贷平台对小微企业信贷风险进行公信力的评估。

Description

一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统

技术领域

本发明涉及企业信贷风险评估领域，涉及到一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统。

背景技术

随着社会的发展，小微企业的数量迅速增加，小微企业也成为解决就业率的主力。但随着小微企业数量的增多，势必会影响到信贷市场的需求，对于很多小微企业而言，信贷可以确保小微企业的资金流动，在企业基础设施建设、重点项目推动、日常运营和突发情况应急等多方面能够提供很多的帮助。因此，如何对小微企业的信贷风险进行评估是首要问题。

现有的小微企业信贷风险评估方式一般采用信贷人员进行信贷评估，具体评估方案为：利用信贷人员的专业知识对小微企业信贷风险进行评估，该方法主观性较强，且只关注小微企业的征信信息，缺少对小微企业信贷风险的综合性评估，从而降低小微企业信贷风险评估结果的精准性和有效性，进一步提高信贷平台的信贷业务风险，增加信贷平台的风控成本，进而无法实现信贷平台对小微企业信贷风险进行公信力的评估，同时人工评估也会带来较长的信贷风险评估周期，导致小微企业信贷风险评估效率低下；

现有的小微企业信贷风险评估过程中只针对小微企业对应抵押物的现有价值进行评估，却忽略抵押物可变现性对清算价值的影响，从而导致小微企业对应抵押物清算价值的评估准确性不高，进一步无法满足小微企业的信贷需求，导致不能有效地解决小微企业的金融服务难题。

发明内容

鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统，该系统包括：

企业信贷申报信息获取模块，用于获取待评估小微企业的信贷申报信息，其中信贷申报信息包括基本信息、历史财税信息、征信信息和信贷信息；

企业信贷数据存储库，用于存储各组织形式中各行业类别对应各小微企业的信贷记录，并存储各类型中各历史抵押物在清算时对应折扣率和各类型抵押物的设定可变现性指数；

企业信贷申报信息解析模块，用于对待评估小微企业的基本信息、历史财税信息、征信信息进行解析，分别得到待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数、财税信息影响比例系数和征信信息影响比例系数；

企业信贷申报信息评估模块，用于根据待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数、财税信息影响比例系数和征信信息影响比例系数，分析待评估小微企业对应的信贷申报信息评估指数；

企业抵押物信息获取模块，用于获取待评估小微企业对应抵押物的信息，处理得到待评估小微企业对应的抵押物清算价值；

综合信贷风险评估指数分析模块，用于分析待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数，并与预设的小微企业信贷风险评估指数阈值进行对比，若待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数大于预设的小微企业信贷风险评估指数阈值，则驳回待评估小微企业对应的信贷申请。

如上的，所述企业信贷申报信息获取模块中待评估小微企业的基本信息包括组织形式和行业类别；待评估小微企业的历史财税信息包括各设定历史月份的流水金额、成本金额和应纳税金额；待评估小微企业的征信信息包括法人征信信息和企业征信信息，其中法人征信信息包括个人贷款数据、个人信用卡逾期数据和个人欠税数据，企业征信信息包括企业贷款数据、处罚数据和表彰数据；待评估小微企业的信贷信息包括预贷款金额和预贷款年数。

如上的，所述企业信贷申报信息解析模块用于对待评估小微企业的基本信息进行解析，分析得到待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数，具体包括：

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应基本信息，得到待评估小微企业对应的组织形式和行业类别，提取企业信贷数据存储库中存储的各组织形式中各行业类别对应各小微企业的信贷记录，筛选得到待评估小微企业对应同组织形式中同行业类别的各小微企业信贷记录，将其记为待评估小微企业对应各指定小微企业的信贷记录，提取待评估小微企业对应各指定小微企业的信贷记录中信贷次数和逾期还款次数，分析得到待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数ξ₁。

如上的，所述企业信贷申报信息解析模块用于对待评估小微企业的历史财税信息进行解析，分析得到待评估小微企业对应的财税信息影响比例系数，具体包括：

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应历史财税信息，得到待评估小微企业对应各设定历史月份的流水金额、成本金额和应纳税金额，将待评估小微企业对应各设定历史月份的流水金额、成本金额和应纳税金额分别标记为r^j ₁、r^j ₂、r^j ₃，j＝1,2,...,m，j表示为第j个设定历史月份的编号，解析得到待评估小微企业对应的平均月营收金额

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应信贷信息，得到待评估小微企业对应的预贷款金额和预贷款年数，解析得到待评估小微企业对应的计划月还款金额R′；

分析待评估小微企业对应的财税信息影响比例系数

其中ξ₂表示为待评估小微企业对应的财税信息影响比例系数，μ表示为预设的企业财税信息影响修正因子，c表示为预设的常数值。

如上的，所述企业信贷申报信息解析模块用于对待评估小微企业的征信信息进行解析，分析得到待评估小微企业对应的征信信息影响比例系数，包括：

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应法人征信信息，得到待评估小微企业对应法人征信信息中个人贷款数据、个人信用卡逾期数据和个人欠税数据，其中个人贷款数据包括各次个人贷款的金额和偿还状态，个人信用卡逾期数据包括各次信用卡逾期时的逾期金额和逾期时长，个人欠税数据包括各次欠税的应缴金额、补缴金额和补缴时长；

根据待评估小微企业对应法人征信信息中各次个人贷款的偿还状态，统计待评估小微企业对应法人征信信息中已偿还贷款数量和正在偿还贷款数量，并依次标记为z_已和z_正在，并根据待评估小微企业对应法人征信信息中各次个人贷款的金额，筛选得到待评估小微企业对应法人征信信息中已偿还贷款的总金额和正在偿还贷款的总金额，并依次标记为g_已和g_正在，解析得到待评估小微企业对应法人征信信息中个人贷款数据影响权重指数

其中γ₁、γ₂分别表示为预设的个人贷款数量和个人贷款金额对应的影响因子；

提取待评估小微企业对应法人征信信息中各次信用卡逾期时的逾期金额和逾期时长，解析得到待评估小微企业对应法人征信信息中个人信用卡逾期数据影响权重指数ψ₂；

提取待评估小微企业对应法人征信信息中各次欠税的应缴金额、补缴金额和补缴时长，解析得到待评估小微企业对应法人征信信息中个人欠税数据影响权重指数ψ₃；

分析待评估小微企业对应的法人征信信息影响比例系数φ₁，其中待评估小微企业对应的法人征信信息影响比例系数分析公式为

如上的，所述企业信贷申报信息解析模块用于对待评估小微企业的征信信息进行解析，分析得到待评估小微企业对应的征信信息影响比例系数，还包括：

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应企业征信信息，得到待评估小微企业对应企业征信信息中企业贷款数据、处罚数据和表彰数据，其中企业贷款数据包括各次企业贷款的金额的偿还状态，处罚数据包括各次处罚的等级和类型，表彰数据包括各次表彰的等级和类型；

根据待评估小微企业对应法人征信信息中个人贷款数据影响权重指数解析方式，得到待评估小微企业对应企业征信信息中企业贷款数据影响权重指数，将其标记为

提取待评估小微企业对应企业征信信息中各次处罚的等级和类型，统计待评估小微企业对应企业征信信息中各类型处罚的次数和各等级处罚的次数，并依次标记为q_a和h_t，其中a＝1,2,...,b，a表示为第a种类型处罚，t＝1,2,...,u，t表示为第t种等级处罚，解析得到待评估小微企业对应企业征信信息中处罚数据影响权重指数

其中η₁、η₂分别表示为预设的企业处罚类型和企业处罚等级对应的影响因子，δ_a表示为预设的第a种类型处罚的影响权重，β_t表示为预设的第t种等级处罚的影响权重；

同理，根据待评估小微企业对应企业征信信息中处罚数据影响权重指数解析方式，得到待评估小微企业对应企业征信信息中表彰数据影响权重指数

分析待评估小微企业对应的企业征信信息影响比例系数φ₂，其中待评估小微企业对应的企业征信信息影响比例系数分析公式为

如上的，所述企业信贷申报信息风险评估模块中分析待评估小微企业对应的信贷申报信息评估指数，具体分析方式为：

将待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数、财税信息影响比例系数、法人征信信息影响比例系数和企业征信信息影响比例系数代入公式

得到待评估小微企业对应的信贷申报信息评估指数Ψ₁，其中σ₁、σ₂、σ₃分别表示为预设的企业基本信息、企业财税信息和企业征信信息对应的风险评估影响补偿因子。

如上的，所述企业抵押物信息获取模块对应的具体获取方式包括：

获取待评估小微企业对应抵押物的信息，其中抵押物的信息包括抵押物的类型和抵押物的现有价值，提取企业信贷数据存储库中存储的各类型中各历史抵押物在清算时对应折扣率，筛选与待评估小微企业对应抵押物类型相同的各历史抵押物在清算时对应折扣率，通过平均值计算方式得到待评估小微企业对应抵押物的折扣率，将其标记κ″；

提取企业信贷数据存储库中存储的各类型抵押物的设定可变现性指数，筛选得到待评估小微企业对应抵押物的设定可变现性指数，将其标记为τ″；

根据待评估小微企业对应抵押物的现有价值，处理得到待评估小微企业对应的抵押物清算价值，并将待评估小微企业对应的抵押物清算价值标记为ω_清。

如上的，所述综合信贷风险评估指数分析模块中分析待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数，具体分析包括：

将待评估小微企业对应的预贷款金额、信贷申报信息评估指数和抵押物清算价值代入公式

得到待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数Φ，其中θ₁和θ₂分别表示为预设的企业信贷申报信息和抵押物清算价值对应的评估影响权重，r′_预表示为待评估小微企业对应的预贷款金额。

本发明具有以下有益效果：

本发明提供的一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统，通过获取待评估小微企业的信贷申报信息，提取待评估小微企业的基本信息、历史财税信息和征信信息，解析得到待评估小微企业对应的信贷申报信息评估指数，从而打破现有方法的评估主观性，实现对小微企业信贷申报信息进行综合性评估，提高后期小微企业信贷风险评估结果的精准性和有效性，进一步能够更加真实的反映小微企业的偿还能力和经营稳定性，进而避免人工评估周期较长的问题，提高小微企业信贷风险评估效率，同时结合待评估小微企业对应的抵押物清算价值，分析待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数，并进行对应的处理，从而降低信贷平台的信贷业务风险，减少信贷平台的风控成本，进而实现信贷平台对小微企业信贷风险进行公信力的评估。

本发明提供的一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统，通过获取待评估小微企业对应抵押物的信息，提取待评估小微企业对应抵押物的类型和现有价值，筛选待评估小微企业对应抵押物的折扣率和设定可变现性指数，并分析得到待评估小微企业对应的抵押物清算价值，从而实现对小微企业对应的抵押物清算价值进行多维度分析，提高小微企业对应抵押物清算价值的评估准确性，进一步满足小微企业的信贷需求，确保能够有效地解决小微企业的金融服务难题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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为本发明的系统模块连接图。

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在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明提供一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统，该系统包括企业信贷申报信息获取模块、企业信贷数据存储库、企业信贷申报信息解析模块、企业信贷申报信息评估模块、企业抵押物信息获取模块和综合信贷风险评估指数分析模块。

所述企业信贷申报信息获取模块与企业信贷申报信息解析模块连接，所述企业信贷申报信息解析模块分别与企业信贷数据存储库和企业信贷申报信息评估模块连接，所述企业抵押物信息获取模块与企业信贷数据存储库连接，所述综合信贷风险评估指数分析模块分别与企业信贷申报信息评估模块和企业抵押物信息获取模块连接。

所述企业信贷申报信息获取模块用于获取待评估小微企业的信贷申报信息，其中信贷申报信息包括基本信息、历史财税信息、征信信息和信贷信息。

作为本发明的一个具体实施例，所述企业信贷申报信息获取模块中待评估小微企业的基本信息包括组织形式和行业类别；待评估小微企业的历史财税信息包括各设定历史月份的流水金额、成本金额和应纳税金额；待评估小微企业的征信信息包括法人征信信息和企业征信信息，其中法人征信信息包括个人贷款数据、个人信用卡逾期数据和个人欠税数据，企业征信信息包括企业贷款数据、处罚数据和表彰数据；待评估小微企业的信贷信息包括预贷款金额和预贷款年数。

所述企业信贷数据存储库用于存储各组织形式中各行业类别对应各小微企业的信贷记录，并存储各类型中各历史抵押物在清算时对应折扣率和各类型抵押物的设定可变现性指数。

需要说明的是，所述各组织形式包括国企、私企、外企和合资。

所述企业信贷申报信息解析模块用于对待评估小微企业的基本信息、历史财税信息、征信信息进行解析，分别得到待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数、财税信息影响比例系数和征信信息影响比例系数。

作为本发明的一个具体实施例，所述企业信贷申报信息解析模块用于对待评估小微企业的基本信息进行解析，分析得到待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数，具体包括：

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应基本信息，得到待评估小微企业对应的组织形式和行业类别，提取企业信贷数据存储库中存储的各组织形式中各行业类别对应各小微企业的信贷记录，筛选得到待评估小微企业对应同组织形式中同行业类别的各小微企业信贷记录，将其记为待评估小微企业对应各指定小微企业的信贷记录，提取待评估小微企业对应各指定小微企业的信贷记录中信贷次数和逾期还款次数，分析得到待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数ξ₁。

在上述实施例的基础上，所述待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数分析公式为

α₁、α₂分别表示为预设的按期还款次数占比和逾期还款次数占比对应的影响权重因子，n表示为待评估小微企业对应的指定小微企业数量，x_i和y_i分别表示为待评估小微企业对应第i个指定小微企业的信贷次数和逾期还款次数，i＝1,2,...,n。

作为本发明的一个具体实施例，所述企业信贷申报信息解析模块用于对待评估小微企业的历史财税信息进行解析，分析得到待评估小微企业对应的财税信息影响比例系数，具体包括：

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应历史财税信息，得到待评估小微企业对应各设定历史月份的流水金额、成本金额和应纳税金额，将待评估小微企业对应各设定历史月份的流水金额、成本金额和应纳税金额分别标记为r^j ₁、r^j ₂、r^j ₃，j＝1,2,...,m，j表示为第j个设定历史月份的编号，解析得到待评估小微企业对应的平均月营收金额

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应信贷信息，得到待评估小微企业对应的预贷款金额和预贷款年数，解析得到待评估小微企业对应的计划月还款金额R′；

分析待评估小微企业对应的财税信息影响比例系数

其中ξ₂表示为待评估小微企业对应的财税信息影响比例系数，μ表示为预设的企业财税信息影响修正因子，c表示为预设的常数值。

在上述实施例的基础上，所述待评估小微企业对应的平均月营收金额解析公式为

其中m表示为设定历史月份的数量，r^j+1 ₁、r^j+1 ₂、r^j+1 ₃分别表示为待评估小微企业对应第j+1个设定历史月份的流水金额、成本金额和应纳税金额。

在上述实施例的基础上，所述待评估小微企业对应的计划月还款金额解析公式为

其中r′_预表示为待评估小微企业对应的预贷款金额，k₀表示为预设的小微企业信贷金额利率，T_预表示为待评估小微企业对应的预贷款年数。

作为本发明的一个具体实施例，所述企业信贷申报信息解析模块用于对待评估小微企业的征信信息进行解析，分析得到待评估小微企业对应的征信信息影响比例系数，包括：

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应法人征信信息，得到待评估小微企业对应法人征信信息中个人贷款数据、个人信用卡逾期数据和个人欠税数据，其中个人贷款数据包括各次个人贷款的金额和偿还状态，个人信用卡逾期数据包括各次信用卡逾期时的逾期金额和逾期时长，个人欠税数据包括各次欠税的应缴金额、补缴金额和补缴时长；

根据待评估小微企业对应法人征信信息中各次个人贷款的偿还状态，统计待评估小微企业对应法人征信信息中已偿还贷款数量和正在偿还贷款数量，并依次标记为z_已和z_正在，并根据待评估小微企业对应法人征信信息中各次个人贷款的金额，筛选得到待评估小微企业对应法人征信信息中已偿还贷款的总金额和正在偿还贷款的总金额，并依次标记为g_已和g_正在，解析得到待评估小微企业对应法人征信信息中个人贷款数据影响权重指数

其中γ₁、γ₂分别表示为预设的个人贷款数量和个人贷款金额对应的影响因子；

提取待评估小微企业对应法人征信信息中各次信用卡逾期时的逾期金额和逾期时长，解析得到待评估小微企业对应法人征信信息中个人信用卡逾期数据影响权重指数ψ₂；

提取待评估小微企业对应法人征信信息中各次欠税的应缴金额、补缴金额和补缴时长，解析得到待评估小微企业对应法人征信信息中个人欠税数据影响权重指数ψ₃；

分析待评估小微企业对应的法人征信信息影响比例系数φ₁，其中待评估小微企业对应的法人征信信息影响比例系数分析公式为

在上述实施例的基础上，所述待评估小微企业对应法人征信信息中个人信用卡逾期数据影响权重指数解析公式为

其中e表示为自然常数，λ₁、λ₂分别表示为预设的信用卡逾期金额和信用卡逾期时长对应的影响因子，w^f ₁和w^f ₂分别表示为待评估小微企业对应法人征信信息中第f次信用卡逾期时的逾期金额和逾期时长，f＝0,1,2,...,v，W′₁、W′₂分别表示为预设的待评估小微企业对应法人信用卡最高额度和法人信用卡逾期时长阈值。

在上述实施例的基础上，所述待评估小微企业对应法人征信信息中个人欠税数据影响权重指数解析公式为

其中ε₁、ε₂分别表示为预设的个人欠税金额和个人欠税补缴时长对应的影响因子，p^s ₁、p^s ₂、p^s ₃分别表示为待评估小微企业对应法人征信信息中第s次欠税的应缴金额、补缴金额和补缴时长，并依次标记为，s＝0,1,2,...,d，P′₃表示为预设的允许个人欠税补缴时长阈值。

作为本发明的一个具体实施例，所述企业信贷申报信息解析模块用于对待评估小微企业的征信信息进行解析，分析得到待评估小微企业对应的征信信息影响比例系数，还包括：

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应企业征信信息，得到待评估小微企业对应企业征信信息中企业贷款数据、处罚数据和表彰数据，其中企业贷款数据包括各次企业贷款的金额的偿还状态，处罚数据包括各次处罚的等级和类型，表彰数据包括各次表彰的等级和类型；

根据待评估小微企业对应法人征信信息中个人贷款数据影响权重指数解析方式，得到待评估小微企业对应企业征信信息中企业贷款数据影响权重指数，将其标记为

提取待评估小微企业对应企业征信信息中各次处罚的等级和类型，统计待评估小微企业对应企业征信信息中各类型处罚的次数和各等级处罚的次数，并依次标记为q_a和h_t，其中a＝1,2,...,b，a表示为第a种类型处罚，t＝1,2,...,u，t表示为第t种等级处罚，解析得到待评估小微企业对应企业征信信息中处罚数据影响权重指数

其中η₁、η₂分别表示为预设的企业处罚类型和企业处罚等级对应的影响因子，δ_a表示为预设的第a种类型处罚的影响权重，β_t表示为预设的第t种等级处罚的影响权重；

同理，根据待评估小微企业对应企业征信信息中处罚数据影响权重指数解析方式，得到待评估小微企业对应企业征信信息中表彰数据影响权重指数

分析待评估小微企业对应的企业征信信息影响比例系数φ₂，其中待评估小微企业对应的企业征信信息影响比例系数分析公式为

所述企业信贷申报信息评估模块用于根据待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数、财税信息影响比例系数和征信信息影响比例系数，分析待评估小微企业对应的信贷申报信息评估指数。

作为本发明的一个具体实施例，所述企业信贷申报信息风险评估模块中分析待评估小微企业对应的信贷申报信息评估指数，具体分析方式为：

将待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数、财税信息影响比例系数、法人征信信息影响比例系数和企业征信信息影响比例系数代入公式

得到待评估小微企业对应的信贷申报信息评估指数Ψ₁，其中σ₁、σ₂、σ₃分别表示为预设的企业基本信息、企业财税信息和企业征信信息对应的风险评估影响补偿因子。

所述企业抵押物信息获取模块用于获取待评估小微企业对应抵押物的信息，处理得到待评估小微企业对应的抵押物清算价值。

作为本发明的一个具体实施例，所述企业抵押物信息获取模块对应的具体获取方式包括：

获取待评估小微企业对应抵押物的信息，其中抵押物的信息包括抵押物的类型和抵押物的现有价值，提取企业信贷数据存储库中存储的各类型中各历史抵押物在清算时对应折扣率，筛选与待评估小微企业对应抵押物类型相同的各历史抵押物在清算时对应折扣率，通过平均值计算方式得到待评估小微企业对应抵押物的折扣率，将其标记κ″；

提取企业信贷数据存储库中存储的各类型抵押物的设定可变现性指数，筛选得到待评估小微企业对应抵押物的设定可变现性指数，将其标记为τ″；

根据待评估小微企业对应抵押物的现有价值，处理得到待评估小微企业对应的抵押物清算价值，并将待评估小微企业对应的抵押物清算价值标记为ω_清。

进一步地，所述待评估小微企业对应的抵押物清算价值分析公式为ω_清＝ω_现有*κ″*τ″，其中ω_现有表示为待评估小微企业对应抵押物的现有价值。

在本实施例中，本发明通过获取待评估小微企业对应抵押物的信息，提取待评估小微企业对应抵押物的类型和现有价值，筛选待评估小微企业对应抵押物的折扣率和设定可变现性指数，并分析得到待评估小微企业对应的抵押物清算价值，从而实现对小微企业对应的抵押物清算价值进行多维度分析，提高小微企业对应抵押物清算价值的评估准确性，进一步满足小微企业的信贷需求，确保能够有效地解决小微企业的金融服务难题。

所述综合信贷风险评估指数分析模块用于分析待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数，并与预设的小微企业信贷风险评估指数阈值进行对比，若待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数大于预设的小微企业信贷风险评估指数阈值，则驳回待评估小微企业对应的信贷申请。

作为本发明的一个具体实施例，所述综合信贷风险评估指数分析模块中分析待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数，具体分析包括：

将待评估小微企业对应的预贷款金额、信贷申报信息评估指数和抵押物清算价值代入公式

得到待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数Φ，其中θ₁和′₂分别表示为预设的企业信贷申报信息和抵押物清算价值对应的评估影响权重，r′_预表示为待评估小微企业对应的预贷款金额。

在本实施例中，本发明通过获取待评估小微企业的信贷申报信息，提取待评估小微企业的基本信息、历史财税信息和征信信息，解析得到待评估小微企业对应的信贷申报信息评估指数，从而打破现有方法的评估主观性，实现对小微企业信贷申报信息进行综合性评估，提高后期小微企业信贷风险评估结果的精准性和有效性，进一步能够更加真实的反映小微企业的偿还能力和经营稳定性，进而避免人工评估周期较长的问题，提高小微企业信贷风险评估效率，同时结合待评估小微企业对应的抵押物清算价值，分析待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数，并进行对应的处理，从而降低信贷平台的信贷业务风险，减少信贷平台的风控成本，进而实现信贷平台对小微企业信贷风险进行公信力的评估。

以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统，其特征在于，该系统包括：

企业信贷申报信息获取模块，用于获取待评估小微企业的信贷申报信息，其中信贷申报信息包括基本信息、历史财税信息、征信信息和信贷信息；

企业信贷数据存储库，用于存储各组织形式中各行业类别对应各小微企业的信贷记录，并存储各类型中各历史抵押物在清算时对应折扣率和各类型抵押物的设定可变现性指数；

企业信贷申报信息解析模块，用于对待评估小微企业的基本信息、历史财税信息、征信信息进行解析，分别得到待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数、财税信息影响比例系数和征信信息影响比例系数；

企业信贷申报信息评估模块，用于根据待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数、财税信息影响比例系数和征信信息影响比例系数，分析待评估小微企业对应的信贷申报信息评估指数；

企业抵押物信息获取模块，用于获取待评估小微企业对应抵押物的信息，处理得到待评估小微企业对应的抵押物清算价值；

综合信贷风险评估指数分析模块，用于分析待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数，并与预设的小微企业信贷风险评估指数阈值进行对比，若待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数大于预设的小微企业信贷风险评估指数阈值，则驳回待评估小微企业对应的信贷申请；

所述企业抵押物信息获取模块对应的具体获取方式包括：

获取待评估小微企业对应抵押物的信息，其中抵押物的信息包括抵押物的类型和抵押物的现有价值，提取企业信贷数据存储库中存储的各类型中各历史抵押物在清算时对应折扣率，筛选与待评估小微企业对应抵押物类型相同的各历史抵押物在清算时对应折扣率，通过平均值计算方式得到待评估小微企业对应抵押物的折扣率，将其标记κ″；

提取企业信贷数据存储库中存储的各类型抵押物的设定可变现性指数，筛选得到待评估小微企业对应抵押物的设定可变现性指数，将其标记为τ″；

根据待评估小微企业对应抵押物的现有价值，处理得到待评估小微企业对应的抵押物清算价值，并将待评估小微企业对应的抵押物清算价值标记为ω_清；

所述综合信贷风险评估指数分析模块中分析待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数，具体分析包括：

将待评估小微企业对应的预贷款金额、信贷申报信息评估指数和抵押物清算价值代入公式

得到待评估小微企业对应的综合信贷风险评估指数Φ，其中θ₁和θ₂分别表示为预设的企业信贷申报信息和抵押物清算价值对应的评估影响权重，r′_预表示为待评估小微企业对应的预贷款金额。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统，其特征在于：所述企业信贷申报信息获取模块中待评估小微企业的基本信息包括组织形式和行业类别；待评估小微企业的历史财税信息包括各设定历史月份的流水金额、成本金额和应纳税金额；待评估小微企业的征信信息包括法人征信信息和企业征信信息，其中法人征信信息包括个人贷款数据、个人信用卡逾期数据和个人欠税数据，企业征信信息包括企业贷款数据、处罚数据和表彰数据；待评估小微企业的信贷信息包括预贷款金额和预贷款年数。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统，其特征在于：所述企业信贷申报信息解析模块用于对待评估小微企业的基本信息进行解析，分析得到待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数，具体包括：

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应基本信息，得到待评估小微企业对应的组织形式和行业类别，提取企业信贷数据存储库中存储的各组织形式中各行业类别对应各小微企业的信贷记录，筛选得到待评估小微企业对应同组织形式中同行业类别的各小微企业信贷记录，将其记为待评估小微企业对应各指定小微企业的信贷记录，提取待评估小微企业对应各指定小微企业的信贷记录中信贷次数和逾期还款次数，分析得到待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数ξ₁。

4.根据权利要求2所述的一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统，其特征在于：所述企业信贷申报信息解析模块用于对待评估小微企业的历史财税信息进行解析，分析得到待评估小微企业对应的财税信息影响比例系数，具体包括：

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应历史财税信息，得到待评估小微企业对应各设定历史月份的流水金额、成本金额和应纳税金额，将待评估小微企业对应各设定历史月份的流水金额、成本金额和应纳税金额分别标记为r^j ₁、r^j ₂、r^j ₃，j＝1,2,...,m，j表示为第j个设定历史月份的编号，解析得到待评估小微企业对应的平均月营收金额

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应信贷信息，得到待评估小微企业对应的预贷款金额和预贷款年数，解析得到待评估小微企业对应的计划月还款金额R′；

分析待评估小微企业对应的财税信息影响比例系数

其中ξ₂表示为待评估小微企业对应的财税信息影响比例系数，μ表示为预设的企业财税信息影响修正因子，c表示为预设的常数值。

5.根据权利要求2所述的一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统，其特征在于：所述企业信贷申报信息解析模块用于对待评估小微企业的征信信息进行解析，分析得到待评估小微企业对应的征信信息影响比例系数，包括：

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应法人征信信息，得到待评估小微企业对应法人征信信息中个人贷款数据、个人信用卡逾期数据和个人欠税数据，其中个人贷款数据包括各次个人贷款的金额和偿还状态，个人信用卡逾期数据包括各次信用卡逾期时的逾期金额和逾期时长，个人欠税数据包括各次欠税的应缴金额、补缴金额和补缴时长；

根据待评估小微企业对应法人征信信息中各次个人贷款的偿还状态，统计待评估小微企业对应法人征信信息中已偿还贷款数量和正在偿还贷款数量，并依次标记为z_已和z_正在，并根据待评估小微企业对应法人征信信息中各次个人贷款的金额，筛选得到待评估小微企业对应法人征信信息中已偿还贷款的总金额和正在偿还贷款的总金额，并依次标记为g_已和g_正在，解析得到待评估小微企业对应法人征信信息中个人贷款数据影响权重指数

其中γ₁、γ₂分别表示为预设的个人贷款数量和个人贷款金额对应的影响因子；

提取待评估小微企业对应法人征信信息中各次信用卡逾期时的逾期金额和逾期时长，解析得到待评估小微企业对应法人征信信息中个人信用卡逾期数据影响权重指数ψ₂；

提取待评估小微企业对应法人征信信息中各次欠税的应缴金额、补缴金额和补缴时长，解析得到待评估小微企业对应法人征信信息中个人欠税数据影响权重指数ψ₃；

分析待评估小微企业对应的法人征信信息影响比例系数φ₁，其中待评估小微企业对应的法人征信信息影响比例系数分析公式为

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统，其特征在于：所述企业信贷申报信息解析模块用于对待评估小微企业的征信信息进行解析，分析得到待评估小微企业对应的征信信息影响比例系数，还包括：

提取待评估小微企业的信贷申报信息中对应企业征信信息，得到待评估小微企业对应企业征信信息中企业贷款数据、处罚数据和表彰数据，其中企业贷款数据包括各次企业贷款的金额的偿还状态，处罚数据包括各次处罚的等级和类型，表彰数据包括各次表彰的等级和类型；

根据待评估小微企业对应法人征信信息中个人贷款数据影响权重指数解析方式，得到待评估小微企业对应企业征信信息中企业贷款数据影响权重指数，将其标记为

提取待评估小微企业对应企业征信信息中各次处罚的等级和类型，统计待评估小微企业对应企业征信信息中各类型处罚的次数和各等级处罚的次数，并依次标记为q_a和h_t，其中a＝1,2,...,b，a表示为第a种类型处罚，t＝1,2,...,u，t表示为第t种等级处罚，解析得到待评估小微企业对应企业征信信息中处罚数据影响权重指数

其中η₁、η₂分别表示为预设的企业处罚类型和企业处罚等级对应的影响因子，δ_a表示为预设的第a种类型处罚的影响权重，β_t表示为预设的第t种等级处罚的影响权重；

同理，根据待评估小微企业对应企业征信信息中处罚数据影响权重指数解析方式，得到待评估小微企业对应企业征信信息中表彰数据影响权重指数

分析待评估小微企业对应的企业征信信息影响比例系数φ₂，其中待评估小微企业对应的企业征信信息影响比例系数分析公式为

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的小微企业信贷风险评估分析系统，其特征在于：所述企业信贷申报信息风险评估模块中分析待评估小微企业对应的信贷申报信息评估指数，具体分析方式为：

将待评估小微企业对应的基本信息影响比例系数、财税信息影响比例系数、法人征信信息影响比例系数和企业征信信息影响比例系数代入公式

得到待评估小微企业对应的信贷申报信息评估指数Ψ₁，其中σ₁、σ₂、σ₃分别表示为预设的企业基本信息、企业财税信息和企业征信信息对应的风险评估影响补偿因子。

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