CN116977063A - 一种贷款风险监控装置、方法、设备及存储介质 - Google Patents

一种贷款风险监控装置、方法、设备及存储介质 Download PDF

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CN116977063A CN202311030543.3A CN202311030543A CN116977063A CN 116977063 A CN116977063 A CN 116977063A CN 202311030543 A CN202311030543 A CN 202311030543A CN 116977063 A CN116977063 A CN 116977063A
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Abstract

本申请公开了一种贷款风险监控装置、方法、设备及存储介质，涉及风险监控领域，包括：按照预设时间周期定期采集待监控企业的税务缴纳数据，并在数据清洗后得到每个时间周期内的若干种清洗后数据；确定与每个时间周期内的若干种清洗后数据对应的若干种数据指标；在对待监控企业授信成功之后且贷款发放完成之前，对当前时间周期内的各种当前数据指标与上一个时间周期内相应的历史数据指标进行对比；基于对比结果确定是否对待监控企业进行贷款风险预警，若否则将待监控企业标记为正常放款状态。本申请通过在对企业授信成功之后且贷款发放完成之前，对企业的每种数据指标进行分析，从而实现对贷款风险的前置预警，降低银行贷款的不良资产率。

Description

一种贷款风险监控装置、方法、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及风险监控领域，特别涉及一种贷款风险监控装置、方法、设备及存储介质。
背景技术
贷款风险主要是指贷款本息按期收回的可能性，从这个意义上来说，贷款风险是可以度量的，也即贷款风险具有可测性。一般来说，基层银行采取的是对贷款风险进行事后监督的方法，即贷后风险管理，该方法在检查和监督贷款使用的过程中，如果发现一些贷款风险的早期预警信号，可以尽早识别出贷款风险，以便于银行尽早做出防范，从而保证银行经营方针的贯彻。但是按照现有贷款风险控制的方法，贷款一旦发放出去，就会形成贷款资产，事后再去检查企业经营情况，如果预警或者识别出贷款风险就会造成不良资产，后果严重甚至会变成逾期贷款、呆滞贷款、呆账贷款。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种贷款风险监控装置、方法、设备及存储介质，能够通过在对企业授信成功之后且贷款发放完成之前，对企业的每种数据指标进行分析，从而实现对贷款风险的前置预警，降低银行贷款的不良资产率。其具体方案如下：
第一方面，本申请提供了一种贷款风险监控装置，包括：
数据处理工具，用于按照预设时间周期定期采集待监控企业的税务缴纳数据，并按照预设数据清洗规则对每个时间周期内的所述税务缴纳数据进行数据清洗，以筛选出每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据；
指标确定模块，用于确定与每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标；
指标对比工具，用于在对所述待监控企业授信成功之后且贷款发放完成之前，对当前时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的各种当前数据指标与上一个时间周期内相应的历史数据指标进行对比；
风险预警确定模块，用于基于数据指标对比结果确定是否对所述待监控企业进行贷款风险预警，若确定不对所述待监控企业进行贷款风险预警，则将所述待监控企业标记为正常放款状态。
可选的，所述数据处理工具，包括：
数据采集接口，用于通过预设银税互动平台并按照预设时间周期定期采集待监控企业的税务缴纳数据。
可选的，所述数据处理工具，包括：
数据清洗单元，用于对每个时间周期内的所述税务缴纳数据进行大数据清洗，以筛选出每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据，并将每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据存储至预设数据库中。
可选的，所述指标确定模块，包括：
数据发送单元，用于将所述预设数据库中存储的每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据发送至预设大数据分析模型；
指标确定单元，用于利用所述预设大数据分析模型并基于每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据以及各种所述清洗后税务缴纳数据之间的关联关系，确定与每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标。
可选的，所述风险预警确定模块，包括：
风险预警确定单元，用于利用预设银行经营方针并基于数据指标对比结果确定是否对所述待监控企业进行贷款风险预警。
可选的，所述贷款风险监控装置，还包括：
风险预警单元，用于若所述当前时间周期内的任一种当前数据指标相对于所述上一个时间周期内相应的历史数据指标发生变更或浮动，则对所述待监控企业进行贷款风险预警，并暂停对所述待监控企业的放款操作。
第二方面，本申请提供了一种贷款风险监控方法，包括：
按照预设时间周期定期采集待监控企业的税务缴纳数据，并按照预设数据清洗规则对每个时间周期内的所述税务缴纳数据进行数据清洗，以筛选出每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据；
确定与每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标；
在对所述待监控企业授信成功之后且贷款发放完成之前，对当前时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的各种当前数据指标与上一个时间周期内相应的历史数据指标进行对比；
基于数据指标对比结果确定是否对所述待监控企业进行贷款风险预警，若确定不对所述待监控企业进行贷款风险预警，则将所述待监控企业标记为正常放款状态。
可选的，所述按照预设数据清洗规则对每个时间周期内的所述税务缴纳数据进行数据清洗，以筛选出每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据，包括：
对每个时间周期内的所述税务缴纳数据进行大数据清洗，以筛选出每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据，并将每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据存储至预设数据库中。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：
存储器，用于保存计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序以实现前述的贷款风险监控方法。
第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的贷款风险监控方法。
本申请中，数据处理工具，用于按照预设时间周期定期采集待监控企业的税务缴纳数据，并按照预设数据清洗规则对每个时间周期内的所述税务缴纳数据进行数据清洗，以筛选出每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据；指标确定模块，用于确定与每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标；指标对比工具，用于在对所述待监控企业授信成功之后且贷款发放完成之前，对当前时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的各种当前数据指标与上一个时间周期内相应的历史数据指标进行对比；风险预警确定模块，用于基于数据指标对比结果确定是否对所述待监控企业进行贷款风险预警，若确定不对所述待监控企业进行贷款风险预警，则将所述待监控企业标记为正常放款状态。由此可见，本申请通过按照预设时间周期定期采集企业的税务缴纳数据，可以得到一个企业的连续性税务缴纳数据，并通过数据清洗和数据指标转换，可以得到与每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标，从而通过数据指标可以反映出一个企业的综合经营能力以及资金流动性能力；进一步的，在对企业授信成功之后且贷款发放完成之前，不断地对当前时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据对应的各种当前数据指标与上一个时间周期内相应的历史数据指标进行对比，根据数据指标的对比情况判断出是否需要对企业进行贷款风险预警，实现对银行贷款风险的前置预警，提高对银行线上放款风险的把控能力，以及降低银行贷款的不良资产率。
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，下面将对实施例或现有技术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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请公开的一种贷款风险监控装置的结构示意图；
图2为本申请公开的一种贷款风险监控方法流程图；
图3为本申请公开的一种贷款风险监控流程图；
图4为本申请公开的一种电子设备结构图。
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做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。
目前，按照现有贷款风险控制的方法，贷款一旦发放出去，就会形成贷款资产，事后再去检查企业经营情况，如果预警或者识别出贷款风险就会造成不良资产，后果严重甚至会变成逾期贷款、呆滞贷款、呆账贷款。为此，本申请提供了一种贷款风险监控装置，能够通过在对企业授信成功之后且贷款发放完成之前，对企业的每种数据指标进行分析，从而实现对贷款风险的前置预警，降低银行贷款的不良资产率。
参见图1所示，本发明实施例公开了一种贷款风险监控装置，包括：
数据处理工具11，用于按照预设时间周期定期采集待监控企业的税务缴纳数据，并按照预设数据清洗规则对每个时间周期内的所述税务缴纳数据进行数据清洗，以筛选出每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据。
本实施例中，数据处理工具，可以包括：数据采集接口，用于通过预设银税互动平台并按照预设时间周期定期采集待监控企业的税务缴纳数据；数据清洗单元，用于对每个时间周期内的所述税务缴纳数据进行大数据清洗，以筛选出每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据，并将每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据存储至预设数据库中。可以理解的是，通过与预设银税互动平台建立连接实现相互通信，以每月定期采集待监控企业的税务缴纳数据，由于从预设银税互动平台获取的税务缴纳数据比较杂乱，因此通过对每月定期采集的待监控企业的税务缴纳数据进行大数据清洗，从而筛选出待监控企业每月在税局申报的若干种清洗后税务缴纳数据，并将待监控企业每月在税局申报的若干种清洗后税务缴纳数据存入预设数据库中。其中，若干种清洗后税务缴纳数据包括但不限于企业基础信息、逾期缴纳信息、企业违法信息、资产负载表信息、利润表信息、增值税信息、企业所得税信息、印花税信息、附加税信息等。这样一来，本申请通过按照预设时间周期定期采集企业的税务缴纳数据，可以得到一个企业的连续性税务缴纳数据，并通过大数据清洗可以得到更清晰简洁的清洗后的分类的税务缴纳数据。
指标确定模块12，用于确定与每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标。
本实施例中，指标确定模块，可以包括：数据发送单元，用于将所述预设数据库中存储的每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据发送至预设大数据分析模型；指标确定单元，用于利用所述预设大数据分析模型并基于每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据以及各种所述清洗后税务缴纳数据之间的关联关系，确定与每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标。可以理解的是，将预设数据库中的待监控企业每月在税局申报的若干种清洗后税务缴纳数据推送至预设大数据分析模型，以根据各种清洗后税务缴纳数据之间的关联关系，输出待监控企业每月与若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标。其中，若干种数据指标包括但不限于纳税信用评级、严重违法违章、纳税状态、企业亏损情况、企业收入情况、近期经营状况、实体经营状况、纳税申报情况等。这样一来，通过每个时间周期内的与待监控企业的若干种清洗后税务缴纳数据对应的各种数据指标，可以反映出待监控企业的综合经营能力以及资金流动性能力。
指标对比工具13，用于在对所述待监控企业授信成功之后且贷款发放完成之前，对当前时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的各种当前数据指标与上一个时间周期内相应的历史数据指标进行对比。
本实施例中，在对待监控企业授信成功之后，待监控企业可以获取对应的贷款额度，之后待监控企业会与银行签订贷款合同确定贷款金额，贷款金额不能超过贷款额度，并且，贷款发放既可以为银行一次将贷款全部发放给待监控企业，也可以为银行多次将贷款分批发放给待监控企业。需要说明的是，授信成功到贷款发放之间是存在时间间隔的。只要对待监控企业的贷款发放还没有全部完成，均需要对当前时间周期内的与待监控企业的若干种清洗后税务缴纳数据对应的各种当前数据指标与上一个时间周期内相应的历史数据指标进行对比。
风险预警确定模块14，用于基于数据指标对比结果确定是否对所述待监控企业进行贷款风险预警，若确定不对所述待监控企业进行贷款风险预警，则将所述待监控企业标记为正常放款状态。
本实施例中，风险预警确定模块，可以包括：风险预警确定单元，用于利用预设银行经营方针并基于数据指标对比结果确定是否对所述待监控企业进行贷款风险预警。可以理解的是，判断对每种数据指标的对比结果是否符合对应的银行经营方针，若均符合，则表明不需要对待监控企业进行贷款风险预警，并可以将待监控企业标记为正常放款状态，以便在贷款合同中的贷款发放时间对待监控企业进行贷款发放操作。除此之外，还可以包括：判断对每种数据指标的对比结果是否符合对应的银行经营方针，若存在超过预设种类数量的数据指标的对比结果符合对应的银行经营方针，则确定不需要对待监控企业进行贷款风险预警，并可以将待监控企业标记为正常放款状态。
本实施例中，所述贷款风险监控装置，还可以包括：风险预警单元，用于若所述当前时间周期内的任一种当前数据指标相对于所述上一个时间周期内相应的历史数据指标发生变更或浮动，则对所述待监控企业进行贷款风险预警，并暂停对所述待监控企业的放款操作。可以理解的是，如果当前时间周期内的任意一种当前数据指标与上一个时间周期内相应的历史数据指标之间的对比结果不符合对应的银行经营方针，也即当前时间周期内的任意一种当前数据指标相对于上一个时间周期内相应的历史数据指标发生变更或浮动，则表明需要对待监控企业进行贷款风险预警，并暂停对待监控企业的贷款发放操作。除此之外，还可以包括：若存在超过预设种类数量的数据指标的对比结果不符合对应的银行经营方针，则确定需要对待监控企业进行贷款风险预警，并可以将待监控企业标记为异常放款状态。
本实施例中，以数据指标为纳税信用评级为例，在对待监控企业授信成功之后且贷款发放完成之前，对当前一个月待监控企业的当前纳税信用评级与上个月待监控企业的历史纳税信用评级进行对比，审批当前纳税信用评级相对上个月是否存在变更，若存在变更，则对待监控企业进行贷款风险预警，并暂停对待监控企业的放款操作；若不存在变更，则将待监控企业标记为正常放款状态。需要说明的是，如果贷款为跨月多次发放，则在全部贷款发放完成之前，每个月都需要对当前一个月待监控企业的当前纳税信用评级与上个月待监控企业的历史纳税信用评级进行对比，直至完成对待监控企业的最后一次放款。
本实施例中，以数据指标为企业亏损情况为例，在对待监控企业授信成功之后且贷款发放完成之前，对当前一个月待监控企业的当前企业亏损情况与上个月待监控企业的历史企业亏损情况进行对比，审批当前企业亏损情况相对上个月是否存在浮动，若存在浮动，则对待监控企业进行贷款风险预警，并暂停对待监控企业的放款操作；若不存在浮动，则将待监控企业标记为正常放款状态。
由此可见，本申请通过按照预设时间周期定期采集企业的税务缴纳数据，可以得到一个企业的连续性税务缴纳数据，并通过数据清洗和数据指标转换，可以得到与每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标，从而通过数据指标可以反映出一个企业的综合经营能力以及资金流动性能力；进一步的，在对企业授信成功之后且贷款发放完成之前，不断地对当前时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据对应的各种当前数据指标与上一个时间周期内相应的历史数据指标进行对比，根据数据指标的对比情况判断出是否需要对企业进行贷款风险预警，实现对银行贷款风险的前置预警，提高对银行线上放款风险的把控能力，以及降低银行贷款的不良资产率。
上述实施例对本申请中各个模块的作用进行了详细介绍，可以通过在对企业授信成功之后且贷款发放完成之前，对企业的每种数据指标进行分析，实现对贷款风险的前置预警，降低银行贷款的不良资产率；下面实施例将介绍一种贷款风险监控方法。参见图2所示，本发明实施例公开了一种贷款风险监控方法，包括：
步骤S11、按照预设时间周期定期采集待监控企业的税务缴纳数据，并按照预设数据清洗规则对每个时间周期内的所述税务缴纳数据进行数据清洗，以筛选出每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据。
步骤S12、确定与每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标。
步骤S13、在对所述待监控企业授信成功之后且贷款发放完成之前，对当前时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的各种当前数据指标与上一个时间周期内相应的历史数据指标进行对比。
步骤S14、基于数据指标对比结果确定是否对所述待监控企业进行贷款风险预警，若确定不对所述待监控企业进行贷款风险预警，则将所述待监控企业标记为正常放款状态。
本实施例中，结合图3所示，通过外部的预设银税互动平台每月定期采集待监控企业的税务缴纳数据，并对每月定期采集的待监控企业的税务缴纳数据进行大数据清洗，以筛选出待监控企业每月在税局申报的若干种清洗后税务缴纳数据，并将待监控企业每月在税局申报的若干种清洗后税务缴纳数据存入预设数据库中。然后将预设数据库中存储的待监控企业每月在税局申报的若干种清洗后税务缴纳数据推送至预设大数据分析模型，以根据各种清洗后税务缴纳数据之间的关联关系，输出待监控企业每月与若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标。其中，数据指标中包括经营指标和风险指标，并且数据指标可以反映出待监控企业的综合经营能力和资金流动性能力，从而根据这些数据指标可以判断待监控企业是否存在风险。
结合图3所示，当待监控企业提出贷款发放申请时，会先对待监控企业进行授信，若对待监控企业授信成功，则待监控企业可以获取对应的贷款额度，之后待监控企业会与银行签订贷款合同确定贷款金额以及贷款发放时间和次数。若为跨月多次分批将贷款金额发放给待监控企业，则在完成对待监控企业的全部贷款发放操作之前，每个月均需要对当前一个月内的与待监控企业的若干种清洗后税务缴纳数据对应的各种当前数据指标与上一个月内相应的历史数据指标进行对比，然后利用预设银行经营方针并基于指标对比结果判断是否需要对待监控企业进行贷款风险预警，若否，则将待监控企业标记为正常放款状态，以在贷款发放时间对待监控企业进行放款操作；若是，则对待监控企业进行贷款风险预警，并暂停对待监控企业的放款操作；直至完成对待监控企业的最后一次放款操作。
由此可见，本申请通过按照预设时间周期定期采集企业的税务缴纳数据，可以得到一个企业的连续性税务缴纳数据，并通过数据清洗和数据指标转换，可以得到与每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标，从而通过数据指标可以反映出一个企业的综合经营能力以及资金流动性能力；进一步的，在对企业授信成功之后且贷款发放完成之前，不断地对当前时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据对应的各种当前数据指标与上一个时间周期内相应的历史数据指标进行对比，根据数据指标的对比情况判断出是否需要对企业进行贷款风险预警，实现对银行贷款风险的前置预警，提高对银行线上放款风险的把控能力，以及降低银行贷款的不良资产率。
进一步的，本申请实施例还公开了一种电子设备，图4是根据一示例性实施例示出的电子设备20结构图，图中的内容不能认为是对本申请的使用范围的任何限制。
图4为本申请实施例提供的一种电子设备20的结构示意图。该电子设备20，具体可以包括：至少一个处理器21、至少一个存储器22、电源23、通信接口24、输入输出接口25和通信总线26。其中，所述存储器22用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器21加载并执行，以实现前述任一实施例公开的贷款风险监控方法中的相关步骤。另外，本实施例中的电子设备20具体可以为电子计算机。
本实施例中，电源23用于为电子设备20上的各硬件设备提供工作电压；通信接口24能够为电子设备20创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本申请技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口25，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。
另外，存储器22作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源可以包括操作系统221、计算机程序222等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。
其中，操作系统221用于管理与控制电子设备20上的各硬件设备以及计算机程序222，其可以是Windows Server、Netware、Unix、Linux等。计算机程序222除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备20执行的贷款风险监控方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。
进一步的，本申请还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的贷款风险监控方法。关于该方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种贷款风险监控装置，其特征在于，包括：
数据处理工具，用于按照预设时间周期定期采集待监控企业的税务缴纳数据，并按照预设数据清洗规则对每个时间周期内的所述税务缴纳数据进行数据清洗，以筛选出每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据；
指标确定模块，用于确定与每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标；
指标对比工具，用于在对所述待监控企业授信成功之后且贷款发放完成之前，对当前时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的各种当前数据指标与上一个时间周期内相应的历史数据指标进行对比；
风险预警确定模块，用于基于数据指标对比结果确定是否对所述待监控企业进行贷款风险预警，若确定不对所述待监控企业进行贷款风险预警，则将所述待监控企业标记为正常放款状态。
2.根据权利要求1所述的贷款风险监控装置，其特征在于，所述数据处理工具，包括：
数据采集接口，用于通过预设银税互动平台并按照预设时间周期定期采集待监控企业的税务缴纳数据。
3.根据权利要求1所述的贷款风险监控装置，其特征在于，所述数据处理工具，包括：
数据清洗单元，用于对每个时间周期内的所述税务缴纳数据进行大数据清洗，以筛选出每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据，并将每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据存储至预设数据库中。
4.根据权利要求3所述的贷款风险监控装置，其特征在于，所述指标确定模块，包括：
数据发送单元，用于将所述预设数据库中存储的每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据发送至预设大数据分析模型；
指标确定单元，用于利用所述预设大数据分析模型并基于每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据以及各种所述清洗后税务缴纳数据之间的关联关系，确定与每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标。
5.根据权利要求1所述的贷款风险监控装置，其特征在于，所述风险预警确定模块，包括：
风险预警确定单元，用于利用预设银行经营方针并基于数据指标对比结果确定是否对所述待监控企业进行贷款风险预警。
6.根据权利要求1至5任一项所述的贷款风险监控装置，其特征在于，还包括：
风险预警单元，用于若所述当前时间周期内的任一种当前数据指标相对于所述上一个时间周期内相应的历史数据指标发生变更或浮动，则对所述待监控企业进行贷款风险预警，并暂停对所述待监控企业的放款操作。
7.一种贷款风险监控方法，其特征在于，包括：
按照预设时间周期定期采集待监控企业的税务缴纳数据，并按照预设数据清洗规则对每个时间周期内的所述税务缴纳数据进行数据清洗，以筛选出每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据；
确定与每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的若干种数据指标；
在对所述待监控企业授信成功之后且贷款发放完成之前，对当前时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据对应的各种当前数据指标与上一个时间周期内相应的历史数据指标进行对比；
基于数据指标对比结果确定是否对所述待监控企业进行贷款风险预警，若确定不对所述待监控企业进行贷款风险预警，则将所述待监控企业标记为正常放款状态。
8.根据权利要求7所述的贷款风险监控方法，其特征在于，所述按照预设数据清洗规则对每个时间周期内的所述税务缴纳数据进行数据清洗，以筛选出每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据，包括：
对每个时间周期内的所述税务缴纳数据进行大数据清洗，以筛选出每个时间周期内的若干种清洗后税务缴纳数据，并将每个时间周期内的所述若干种清洗后税务缴纳数据存储至预设数据库中。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于保存计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序以实现如权利要求7或8所述的贷款风险监控方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求7或8所述的贷款风险监控方法。
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