CN117593120A - 基于大数据的物流金融监管方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明属于物流金融技术领域，具体公开了基于大数据的物流金融监管方法、装置、系统及存储介质，通过对原始仓单以及仓单质押融资申请单进行信息提取和分析处理，完成身份核验，确定贷款金额进行贷款转账；然后根据存货方存入监管账户的还款金额以及相应的还贷总额计算交割系数，确定仓储物分割数量；再交接促使仓储方根据仓单分割信息生成交割仓单，将交割仓单传输至存货方，使存货方持交割仓单到仓储方进行提货，最后通过大数据采集存货方的目标出货单，确定实际物流运输环节的仓储物出货数量，并与仓储物分割数量进行比对，如果数量差值超过设定阈值就向监管终端进行监管预警，以实现高效且智能化的仓单质押金融监管。
Description
技术领域
本发明属于物流金融技术领域，具体涉及基于大数据的物流金融监管方法、装置、系统及存储介质。
背景技术
物流金融是指在面向物流业的运营过程，通过应用和开发各种金融产品，有效地组织和调剂物流领域中货币资金的运动。物流金融的实施方式包括仓单质押，仓单质押是以仓单为标的物而成立的一种质权，它作为一种新型的服务项目，为仓储企业拓展服务项目以及开展多种经营提供了广阔的舞台，特别是在传统仓储企业向现代物流企业转型的过程中得到广泛应用。目前，仓单质押的金融贷款业务在办理和执行环节大多还是依靠相应的监管人员来进行核验评估和执行监管的，监管的效率和可靠性还有待提升。
发明内容
本发明的目的是提供基于大数据的物流金融监管方法、装置、系统及可读存储介质，用以解决现有技术中存在的上述问题。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
第一方面，提供基于大数据的物流金融监管方法，包括：
获取存货方提供的原始仓单以及仓单质押融资申请单，所述原始仓单由仓储方接收存货方的仓储物后开付给存货方，包含仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，所述仓单质押融资申请单包含申请金额和还贷期限；
对原始仓单进行信息提取，得到仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，对仓单质押融资申请单进行信息提取，得到申请金额和还贷期限；
利用核验信息进行身份核验，并在身份核验通过后，根据仓储物信息、仓储损耗信息以及申请金额确定贷款金额；
根据贷款金额将对应的贷款转入监管账户，采集存货方存入监管账户的还款金额；
根据贷款金额和还贷期限计算贷款利息，根据贷款金额和贷款利息计算还贷总额，并根据还款金额和还贷总额计算交割系数；
根据交割系数和仓储物信息确定仓储物分割数量，根据仓储物分割数量生成仓单分割信息；
将仓单分割信息传输至仓储方，以使仓储方根据仓单分割信息生成交割仓单和更新仓单，并接收仓储方反馈的交割仓单和更新仓单；
将交割仓单传输至存货方，以使存货方持交割仓单到仓储方进行提货，并通过大数据采集方式采集仓储方对于存货方的目标出货单，从目标出货单中提取仓储物出货数量；
根据仓储物出货数量和仓储物分割数量计算仓储物数量差值，在仓储物数量差值大于设定阈值时，生成对应的预警提示信息，并将预警提示信息发送至监管终端。
在一个可能的设计中，所述对原始仓单进行信息提取，得到仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，对仓单质押融资申请单进行信息提取，得到申请金额和还贷期限，包括：
对原始仓单进行光学字符识别，得到第一识别文本，从第一识别文本中提取仓储物信息和仓储损耗信息；
对仓单质押融资申请单进行光学字符识别，得到第二识别文本，从第二识别文本中提取申请金额和还贷期限；
采用LSB算法对原始仓单进行数字水印提取，得到原始仓单中嵌入的数字水印，将提取的数字水印作为核验信息。
在一个可能的设计中，所述利用核验信息进行身份核验，包括：从水印库中调取仓储方的原始水印，利用原始水印对提取的数字水印进行水印校验，若水印校验一致，则身份核验通过，否则，身份核验不通过。
在一个可能的设计中，所述仓储物信息包括仓储物的品种、数量和质量，所述仓储损耗信息包括仓储物的损耗标准，所述根据仓储物信息、仓储损耗信息以及申请金额确定贷款金额，包括：
将仓储物的品种、数量和质量以及仓储物的损耗标准传输至专家评估端，由专家评估端根据仓储物的品种、数量和质量以及仓储物的损耗标准采用专家打分法确定对应的评定金额，并接收专家评估端反馈的评定金额；
利用评定金额对申请金额进行核对，在申请金额不超过评定金额时，将申请金额作为贷款金额，在申请金额超过评定金额时，将评定金额作为贷款金额。
在一个可能的设计中，所述根据贷款金额和还贷期限计算贷款利息，根据贷款金额和贷款利息计算还贷总额，并根据还款金额和还贷总额计算交割系数，包括：
确定存货方的还贷利率，根据贷款金额、还贷期限和还贷利率计算贷款利息，将贷款金额与贷款利息相加，得到还贷总额；
用还款金额除以还贷总额，得到交割系数。
在一个可能的设计中，所述仓储物信息包括仓储物识别码，所述通过大数据采集方式采集仓储方对于存货方的目标出货单，从目标出货单中提取仓储物出货数量，包括：
通过大数据采集方式采集仓储方在设定时间段内的各物流出货单；
从各物流出货单中提取货物识别码，将对应货物识别码与仓储物识别码一致的物流出货单作为目标出货单；
从目标出货单中提取仓储物出货数量。
在一个可能的设计中，所述根据仓储物出货数量和仓储物分割数量计算仓储物数量差值，包括：用仓储物出货数量减去仓储物分割数量，得到仓储物数量差值。
第二方面，提供基于大数据的物流金融监管装置，包括获取单元、提取单元、核验单元、监管单元、计算单元、确定单元、收发单元、采集单元和执行单元，其中：
获取单元，用于获取存货方提供的原始仓单以及仓单质押融资申请单，所述原始仓单由仓储方接收存货方的仓储物后开付给存货方，包含仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，所述仓单质押融资申请单包含申请金额和还贷期限；
提取单元，用于对原始仓单进行信息提取，得到仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，对仓单质押融资申请单进行信息提取，得到申请金额和还贷期限；
核验单元，用于利用核验信息进行身份核验，并在身份核验通过后，根据仓储物信息、仓储损耗信息以及申请金额确定贷款金额；
监管单元，用于根据贷款金额将对应的贷款转入监管账户，采集存货方存入监管账户的还款金额；
计算单元，用于根据贷款金额和还贷期限计算贷款利息，根据贷款金额和贷款利息计算还贷总额，并根据还款金额和还贷总额计算交割系数；
确定单元，用于根据交割系数和仓储物信息确定仓储物分割数量，根据仓储物分割数量生成仓单分割信息；
收发单元，用于将仓单分割信息传输至仓储方，以使仓储方根据仓单分割信息生成交割仓单和更新仓单，并接收仓储方反馈的交割仓单和更新仓单，将交割仓单传输至存货方，以使存货方持交割仓单到仓储方进行提货；
采集单元，用于通过大数据采集方式采集仓储方对于存货方的目标出货单，从目标出货单中提取仓储物出货数量；
执行单元，用于根据仓储物出货数量和仓储物分割数量计算仓储物数量差值，在仓储物数量差值大于设定阈值时，生成对应的预警提示信息，并将预警提示信息发送至监管终端。
第三方面，提供基于大数据的物流金融监管系统，包括：
存储器，用于存储指令；
处理器，用于读取所述存储器中存储的指令，并根据指令执行上述第一方面中任意一种所述的方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面中任意一种所述的方法。同时，还提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行第一方面中任意一种所述的方法。
有益效果：本发明通过对原始仓单以及仓单质押融资申请单进行信息提取和分析处理，完成身份核验，确定贷款金额进行贷款转账；然后根据存货方存入监管账户的还款金额以及相应的还贷总额计算交割系数，确定仓储物分割数量；再交接促使仓储方根据仓单分割信息生成交割仓单，将交割仓单传输至存货方，使存货方持交割仓单到仓储方进行提货，最后通过大数据采集存货方的目标出货单，确定实际物流运输环节的仓储物出货数量，并与仓储物分割数量进行比对，如果数量差值超过设定阈值就向监管终端进行监管预警，以实现高效且智能化的仓单质押金融监管。本发明可以有效提升仓单质押金融办理的安全性和可靠性，保证仓单质押的货贷匹配度，并且可以基于还款金额合理限定存货方的提货数量，实现物流环节的出货量监管与预警，提升仓单质押金融监管质量，降低银行的物流金融风险。
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为本发明实施例1中方法的步骤示意图；
图2为本发明实施例2中装置的构成示意图；
图3为本发明实施例3中系统的构成示意图。
具体实施方式
在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。本文公开的特定结构和功能细节仅用于描述本发明的示例实施例。然而，可用很多备选的形式来体现本发明，并且不应当理解为本发明限制在本文阐述的实施例中。
应当理解，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在实施例中的具体含义。
在下面的描述中提供了特定的细节，以便于对示例实施例的完全理解。然而，本领域普通技术人员应当理解可以在没有这些特定细节的情况下实现示例实施例。例如可以在框图中示出装置，以避免用不必要的细节来使得示例不清楚。在其他实施例中，可以不以非必要的细节来示出众所周知的过程、结构和技术，以避免使得实施例不清楚。
实施例1：
本实施例提供基于大数据的物流金融监管方法，可应用于相应的物流金融监管服务器，如图1所示，方法包括以下步骤：
S1.获取存货方提供的原始仓单以及仓单质押融资申请单，所述原始仓单由仓储方接收存货方的仓储物后开付给存货方，包含仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，所述仓单质押融资申请单包含申请金额和还贷期限。
具体实施时，监管服务器先线上获取存货方提供的原始仓单以及仓单质押融资申请单，所述原始仓单由仓储方接收存货方的仓储物后开付给存货方，包含仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，仓储物信息可包含仓储物的品种、数量、质量和识别码，所述仓储损耗信息包括仓储物的损耗标准，所述仓单质押融资申请单包含申请金额和还贷期限，由存货方填写生成。
S2.对原始仓单进行信息提取，得到仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，对仓单质押融资申请单进行信息提取，得到申请金额和还贷期限。
具体实施时，监管服务器对原始仓单进行光学字符识别，得到第一识别文本，从第一识别文本中提取仓储物信息和仓储损耗信息。对仓单质押融资申请单进行光学字符识别，得到第二识别文本，从第二识别文本中提取申请金额和还贷期限。同时，采用LSB（LeastSignificant Bits，最低有效位）算法对原始仓单进行数字水印提取，得到原始仓单中嵌入的数字水印，将提取的数字水印作为核验信息，数字水印可由仓储方采用LSB算法将原始水印嵌入原始仓单中，嵌入完成后的仓单即包含数字水印，原始水印可由仓储方和银行共同持有。
S3.利用核验信息进行身份核验，并在身份核验通过后，根据仓储物信息、仓储损耗信息以及申请金额确定贷款金额。
具体实施时，监管服务器从水印库中调取仓储方的原始水印，利用原始水印对提取的数字水印进行水印校验，若水印校验一致，则身份核验通过，否则，身份核验不通过。在身份核验通过后，可根据仓储物信息、仓储损耗信息以及申请金额确定贷款金额，过程包括：将仓储物的品种、数量和质量以及仓储物的损耗标准传输至专家评估端，由专家评估端根据仓储物的品种、数量和质量以及仓储物的损耗标准采用专家打分法确定对应的评定金额，并接收专家评估端反馈的评定金额；然后利用评定金额对申请金额进行核对，在申请金额不超过评定金额时，将申请金额作为贷款金额，在申请金额超过评定金额时，将评定金额作为贷款金额。
S4.根据贷款金额将对应的贷款转入监管账户，采集存货方存入监管账户的还款金额。
具体实施时，在确定贷款金额并与存货方签订相应的贷款合同后，根据贷款金额将对应的贷款转入监管账户，存货方从监管账户提取贷款进行经营活动。在存货方需要提取仓储物进行正常的销售时，将一定的还款金额存入监管账户内进行还贷，监管服务器采集存货方存入监管账户的还款金额。
S5.根据贷款金额和还贷期限计算贷款利息，根据贷款金额和贷款利息计算还贷总额，并根据还款金额和还贷总额计算交割系数。
具体实施时，监管服务器采集到还款金额后，根据相应的贷款合同确定存货方的还贷利率，根据贷款金额、还贷期限和还贷利率计算贷款利息，将贷款金额与贷款利息相加，得到还贷总额，最后再用还款金额除以还贷总额，得到交割系数。
S6.根据交割系数和仓储物信息确定仓储物分割数量，根据仓储物分割数量生成仓单分割信息。
具体实施时，监管服务器根据交割系数和仓储物的数量确定仓储物分割数量，然后根据仓储物分割数量生成仓单分割信息。
S7.将仓单分割信息传输至仓储方，以使仓储方根据仓单分割信息生成交割仓单和更新仓单，并接收仓储方反馈的交割仓单和更新仓单。
具体实施时，监管服务器将仓单分割信息传输至仓储方，以使仓储方根据仓单分割信息生成交割仓单和更新仓单，并接收仓储方反馈的交割仓单和更新仓单。交割仓单可用于给到存货方，以便存货方利用交割仓单进行提货，更新仓单在本地存档，以便存货方进行下一次还贷提货的更新仓单分割，以此重复，直至存货方贷款还清，仓单分割完毕，仓储方内对应的仓储物全部取出。
S8.将交割仓单传输至存货方，以使存货方持交割仓单到仓储方进行提货，并通过大数据采集方式采集仓储方对于存货方的目标出货单，从目标出货单中提取仓储物出货数量。
具体实施时，监管服务器交割仓单传输至存货方，以使存货方持交割仓单到仓储方进行提货，仓储方对存货方的交割仓单进行核验，核验通过即进行仓储物出货，将仓储物出货信息及对应的货物识别码录入物流出货单，将物流出货单上传至云平台进行云存储。监管服务器通过大数据采集方式采集仓储方在设定时间段内云存储的各物流出货单；然后从各物流出货单中提取货物识别码，将对应货物识别码与仓储物识别码一致的物流出货单作为目标出货单；最后从目标出货单中提取仓储物出货数量
S9.根据仓储物出货数量和仓储物分割数量计算仓储物数量差值，在仓储物数量差值大于设定阈值时，生成对应的预警提示信息，并将预警提示信息发送至监管终端。
具体实施时，监管服务器用仓储物出货数量减去仓储物分割数量，得到仓储物数量差值，如果仓储物数量差值大于设定阈值，则根据仓储物出货数量和仓储物分割数量生成对应的预警提示信息，并将预警提示信息发送至监管终端，以使相应的监管人员进行应对处理。
本实施例方法可以实现高效且智能化的仓单质押金融监管，有效提升仓单质押金融办理的安全性和可靠性，保证仓单质押的货贷匹配度，并且可以基于还款金额合理限定存货方的提货数量，实现物流环节的出货量监管与预警，提升仓单质押金融监管质量，降低银行的物流金融风险。
实施例2：
本实施例提供基于大数据的物流金融监管装置，如图2所示，包括获取单元、提取单元、核验单元、监管单元、计算单元、确定单元、收发单元、采集单元和执行单元，其中：
获取单元，用于获取存货方提供的原始仓单以及仓单质押融资申请单，所述原始仓单由仓储方接收存货方的仓储物后开付给存货方，包含仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，所述仓单质押融资申请单包含申请金额和还贷期限；
提取单元，用于对原始仓单进行信息提取，得到仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，对仓单质押融资申请单进行信息提取，得到申请金额和还贷期限；
核验单元，用于利用核验信息进行身份核验，并在身份核验通过后，根据仓储物信息、仓储损耗信息以及申请金额确定贷款金额；
监管单元，用于根据贷款金额将对应的贷款转入监管账户，采集存货方存入监管账户的还款金额；
计算单元，用于根据贷款金额和还贷期限计算贷款利息，根据贷款金额和贷款利息计算还贷总额，并根据还款金额和还贷总额计算交割系数；
确定单元，用于根据交割系数和仓储物信息确定仓储物分割数量，根据仓储物分割数量生成仓单分割信息；
收发单元，用于将仓单分割信息传输至仓储方，以使仓储方根据仓单分割信息生成交割仓单和更新仓单，并接收仓储方反馈的交割仓单和更新仓单，将交割仓单传输至存货方，以使存货方持交割仓单到仓储方进行提货；
采集单元，用于通过大数据采集方式采集仓储方对于存货方的目标出货单，从目标出货单中提取仓储物出货数量；
执行单元，用于根据仓储物出货数量和仓储物分割数量计算仓储物数量差值，在仓储物数量差值大于设定阈值时，生成对应的预警提示信息，并将预警提示信息发送至监管终端。
实施例3：
本实施例提供基于大数据的物流金融监管系统，如图3所示，在硬件层面，包括：
数据接口，用于建立处理器与外部数据端的数据对接；
存储器，用于存储指令；
处理器，用于读取所述存储器中存储的指令，并根据指令执行实施例1中的物流金融监管方法。
可选地，该系统还包括内部总线。处理器与存储器和数据接口可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构）总线、PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry Standard Architecture，扩展工业标准结构）总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
所述存储器可以但不限于包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、只读存储器（Read Only Memory，ROM）、闪存（Flash Memory）、先进先出存储器（First InputFirst Output，FIFO）和/或先进后出存储器（First In Last Out，FILO）等。所述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、网络处理器（NetworkProcessor，NP）等；还可以是数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field－Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
实施例4：
本实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行实施例1中的物流金融监管方法。其中，所述计算机可读存储介质是指存储数据的载体，可以但不限于包括软盘、光盘、硬盘、闪存、优盘和/或记忆棒（Memory Stick）等，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。
本实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行实施例1中的物流金融监管方法。其中，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明的保护范围。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.基于大数据的物流金融监管方法，其特征在于，包括：
获取存货方提供的原始仓单以及仓单质押融资申请单，所述原始仓单由仓储方接收存货方的仓储物后开付给存货方，包含仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，所述仓单质押融资申请单包含申请金额和还贷期限；
对原始仓单进行信息提取，得到仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，对仓单质押融资申请单进行信息提取，得到申请金额和还贷期限；
利用核验信息进行身份核验，并在身份核验通过后，根据仓储物信息、仓储损耗信息以及申请金额确定贷款金额；
根据贷款金额将对应的贷款转入监管账户，采集存货方存入监管账户的还款金额；
根据贷款金额和还贷期限计算贷款利息，根据贷款金额和贷款利息计算还贷总额，并根据还款金额和还贷总额计算交割系数；
根据交割系数和仓储物信息确定仓储物分割数量，根据仓储物分割数量生成仓单分割信息；
将仓单分割信息传输至仓储方，以使仓储方根据仓单分割信息生成交割仓单和更新仓单，并接收仓储方反馈的交割仓单和更新仓单；
将交割仓单传输至存货方，以使存货方持交割仓单到仓储方进行提货，并通过大数据采集方式采集仓储方对于存货方的目标出货单，从目标出货单中提取仓储物出货数量；
根据仓储物出货数量和仓储物分割数量计算仓储物数量差值，在仓储物数量差值大于设定阈值时，生成对应的预警提示信息，并将预警提示信息发送至监管终端。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的物流金融监管方法，其特征在于，所述对原始仓单进行信息提取，得到仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，对仓单质押融资申请单进行信息提取，得到申请金额和还贷期限，包括：
对原始仓单进行光学字符识别，得到第一识别文本，从第一识别文本中提取仓储物信息和仓储损耗信息；
对仓单质押融资申请单进行光学字符识别，得到第二识别文本，从第二识别文本中提取申请金额和还贷期限；
采用LSB算法对原始仓单进行数字水印提取，得到原始仓单中嵌入的数字水印，将提取的数字水印作为核验信息。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的物流金融监管方法，其特征在于，所述利用核验信息进行身份核验，包括：从水印库中调取仓储方的原始水印，利用原始水印对提取的数字水印进行水印校验，若水印校验一致，则身份核验通过，否则，身份核验不通过。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的物流金融监管方法，其特征在于，所述仓储物信息包括仓储物的品种、数量和质量，所述仓储损耗信息包括仓储物的损耗标准，所述根据仓储物信息、仓储损耗信息以及申请金额确定贷款金额，包括：
将仓储物的品种、数量和质量以及仓储物的损耗标准传输至专家评估端，由专家评估端根据仓储物的品种、数量和质量以及仓储物的损耗标准采用专家打分法确定对应的评定金额，并接收专家评估端反馈的评定金额；
利用评定金额对申请金额进行核对，在申请金额不超过评定金额时，将申请金额作为贷款金额，在申请金额超过评定金额时，将评定金额作为贷款金额。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的物流金融监管方法，其特征在于，所述根据贷款金额和还贷期限计算贷款利息，根据贷款金额和贷款利息计算还贷总额，并根据还款金额和还贷总额计算交割系数，包括：
确定存货方的还贷利率，根据贷款金额、还贷期限和还贷利率计算贷款利息，将贷款金额与贷款利息相加，得到还贷总额；
用还款金额除以还贷总额，得到交割系数。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的物流金融监管方法，其特征在于，所述仓储物信息包括仓储物识别码，所述通过大数据采集方式采集仓储方对于存货方的目标出货单，从目标出货单中提取仓储物出货数量，包括：
通过大数据采集方式采集仓储方在设定时间段内的各物流出货单；
从各物流出货单中提取货物识别码，将对应货物识别码与仓储物识别码一致的物流出货单作为目标出货单；
从目标出货单中提取仓储物出货数量。
7.根据权利要求1所述的基于大数据的物流金融监管方法，其特征在于，所述根据仓储物出货数量和仓储物分割数量计算仓储物数量差值，包括：用仓储物出货数量减去仓储物分割数量，得到仓储物数量差值。
8.基于大数据的物流金融监管装置，其特征在于，包括获取单元、提取单元、核验单元、监管单元、计算单元、确定单元、收发单元、采集单元和执行单元，其中：
获取单元，用于获取存货方提供的原始仓单以及仓单质押融资申请单，所述原始仓单由仓储方接收存货方的仓储物后开付给存货方，包含仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，所述仓单质押融资申请单包含申请金额和还贷期限；
提取单元，用于对原始仓单进行信息提取，得到仓储物信息、仓储损耗信息以及核验信息，对仓单质押融资申请单进行信息提取，得到申请金额和还贷期限；
核验单元，用于利用核验信息进行身份核验，并在身份核验通过后，根据仓储物信息、仓储损耗信息以及申请金额确定贷款金额；
监管单元，用于根据贷款金额将对应的贷款转入监管账户，采集存货方存入监管账户的还款金额；
计算单元，用于根据贷款金额和还贷期限计算贷款利息，根据贷款金额和贷款利息计算还贷总额，并根据还款金额和还贷总额计算交割系数；
确定单元，用于根据交割系数和仓储物信息确定仓储物分割数量，根据仓储物分割数量生成仓单分割信息；
收发单元，用于将仓单分割信息传输至仓储方，以使仓储方根据仓单分割信息生成交割仓单和更新仓单，并接收仓储方反馈的交割仓单和更新仓单，将交割仓单传输至存货方，以使存货方持交割仓单到仓储方进行提货；
采集单元，用于通过大数据采集方式采集仓储方对于存货方的目标出货单，从目标出货单中提取仓储物出货数量；
执行单元，用于根据仓储物出货数量和仓储物分割数量计算仓储物数量差值，在仓储物数量差值大于设定阈值时，生成对应的预警提示信息，并将预警提示信息发送至监管终端。
9.基于大数据的物流金融监管系统，其特征在于，包括：
存储器，用于存储指令；
处理器，用于读取所述存储器中存储的指令，并根据指令执行权利要求1-7任意一项所述的基于大数据的物流金融监管方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行权利要求1-7任意一项所述的基于大数据的物流金融监管方法。
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