CN1971610A - 一种用于评价银行贷款风险的系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于评价银行贷款风险的系统，包括：数据管理装置，用于存放贷款评级的基础数据、中间数据和结果数据；银行联机业务子系统，用于执行银行存款、取款、转账、贷款发放与收回、核算业务处理；应用服务装置，用于对从数据管理装置中获取的初始数据进行计算处理，将处理结果输出给Web服务装置；Web服务装置，用于为客户提供基于http和https的服务，动态生产Web页面文件提供给客户终端装置；客户终端装置，用于将接收自客户的信息输出给Web服务装置，显示Web服务装置返回的处理结果信息；柜员认证装置，用于对应用服务装置输入的用户信息进行认证处理，并将认证结果返回给应用服务装置。同时公开了一种用于评价银行贷款风险的方法。

Description

一种用于评价银行贷款风险的系统及方法

技术领域

本发明涉及金融业务中资产信用风险管理技术领域，尤其涉及一种用于评价银行贷款风险的系统及方法。

背景技术

众所周知，在资本经营的过程中是存在资本风险的。这里资本风险主要包括信用风险、操作性风险和市场风险等。

其中，信用风险是指交易对手不能按照合同规定按时偿还其债务的可能性及严重程度，是最重要的资本风险。特别是在金融领域，商业银行资产业务非常大，贷款业务是银行最基本的业务之一，所以银行贷款的信用风险是银行面临的最基本风险，而且也是确定银行资本充足率的关键因素。

精确地揭示与度量银行贷款的信用风险，对减少银行资金损失，提高经营业绩是至关重要的，而量化控制银行信用风险是银行业经营的理想境界。

在决定是否该发放一笔贷款前，对贷款的风险进行评价涉及的因素很多，如借款人的经营情况，财务情况，所属行业，产业的发展情况，贷款方式，贷款项目情况等。

目前，银行在贷前对贷款信用风险的评价非常困难，无法客观准确有效地评估银行贷款风险。其原因在于，评价主要依赖于人工的方式处理，借助电子表格等程序(如Micrsoft Excel)作一些简单的统计和比较工作。

另外，由于贷款审批的时间比较短，电子表格程序处理数据效率很低，没有有效的计算模型，数据一般由个人进行管理，容易被破坏，数据的安全性没有保障，而且每个人积累的数据难以实现数据共享。

发明内容

(一)要解决的技术问题

有鉴于此，本发明的一个目的在于提供一种用于评价银行贷款风险的系统，以解决无法客观准确有效地评估银行贷款风险的问题，实现对银行贷款风险客观准确有效地评估。

本发明的另一个目的在于提供一种用于评价银行贷款风险的方法，以解决无法客观准确有效地评估银行贷款风险的问题，实现对银行贷款风险客观准确有效地评估。

(二)技术方案

为达到上述一个目的，本发明的技术方案提供了一种用于评价银行贷款风险的系统，该系统包括：

数据管理装置，用于存放贷款评级的基础数据、中间数据和结果数据，为系统提供数据存取服务，实现数据共享；

银行联机业务子系统，用于执行银行存款、取款、转账、贷款发放与收回、核算业务处理，并将处理所产生的业务数据输出给数据管理装置；

应用服务装置，用于根据Web服务装置输入的用户请求从数据管理装置中获取计算所需的初始数据，对获取的初始数据进行计算处理，将处理结果输出给Web服务装置，并将处理结果存放到数据管理装置中；

Web服务装置，用于根据接收自客户终端装置输入的客户信息为客户提供基于http和https的服务，动态生产Web页面文件提供给客户终端装置；

客户终端装置，用于将接收自客户的信息输出给Web服务装置，显示Web服务装置返回的处理结果信息；

柜员认证装置，用于对应用服务装置输入的用户信息进行认证处理，并将认证结果返回给应用服务装置。

所述数据管理装置为一台PC服务器，或为一台主机，运行数据库管理系统。

所述银行联机业务子系统处理所产生的业务数据至少包括客户基本信息、客户存款情况、客户贷款情况和客户财务及现金流量情况；

所述银行联机业务子系统将处理所产生的业务数据输出到数据管理装置是根据业务数据的类型周期性进行的，所述周期为每天、每周或每月；

对于客户基本信息和客户存款情况，所述周期为每天，即每天都将产生的客户基本信息和客户存款情况输出到数据管理装置；

对于客户财务及现金流量情况，所述周期为每月，即每月都将产生的客户财务及现金流量情况输出到数据管理装置。

所述Web服务装置为一台Web服务器，在为客户提供基于http和https的服务时，Web服务装置进行Web页面的界面处理，具体的业务逻辑处理转给应用服务装置进行处理，并对接收自应用服务装置的处理结果进行后续处理，最终将处理结果发送给客户终端装置。

所述客户终端装置为能够运行浏览器软件的装置，该装置为个人PC，或为NC，或为Windows图形终端；所述客户终端装置包括显示装置和输入装置，所述显示装置为显示器，所述输入装置为键盘和/或鼠标。

所述客户终端装置通过内部网络与Web服务装置连接，所述内部网络为企业的局域网，或为以太网Ethernet，或为光纤分布式数据接口FDDI，或为令牌环Token-Ring。

为达到上述另一个目的，本发明的技术方案提供了一种用于评价银行贷款风险的方法，该方法包括：

A、数据管理装置接收并保存用于评价银行贷款风险的基础数据和贷款项目基本信息，生成评级处理请求；

B、应用服务装置响应生成的评级处理请求，根据数据管理装置保存的基础数据对借款人信用进行量化计算得到借款人信用量化结果，根据数据管理装置保存的贷款项目基本信息对贷款项目进行量化计算得到贷款项目量化结果；

C、应用服务装置累加借款人信用量化结果与贷款项目量化结果，实现对银行贷款风险的评价。

步骤A中所述数据管理装置接收并保存用于评价银行贷款风险的基础数据包括：银行联机业务子统将银行联机日常产生的客户基本信息、客户存款情况、客户贷款情况、客户财务及现金流量情况数据，下载导入数据管理装置中，数据管理装置接收并保存银行联机业务子统导入的数据；在所述银行联机业务子统将数据下载导入的过程中，银行联机业务子统根据一定的周期进行，所述周期为每天、每周或每月；对于客户基本信息和客户存款情况，所述周期为每天，即每天都将产生的客户基本信息和客户存款情况输出到数据管理装置；对于客户财务及现金流量情况，所述周期为每月，即每月都将产生的客户财务及现金流量情况输出到数据管理装置。

步骤A中所述数据管理装置接收并保存用于评价银行贷款风险的基础数据进一步包括：客户终端装置将接收自外部的行业市场信息、国家政策信息通过Web服务装置输出给应用服务装置，应用服务装置将接收的行业市场信息、国家政策信息保存到数据管理装置。

步骤A中所述数据管理装置接收并保存用于评价银行贷款风险的贷款项目基本信息包括：客户终端装置将接收自外部的贷款企业名称，贷款金额，项目基本情况、项目财务指标、贷款投向和贷款方式信息通过Web服务装置输出给应用服务装置，应用服务装置将接收的贷款企业名称，贷款金额，项目基本情况、项目财务指标、贷款投向和贷款方式信息保存到数据管理装置。

步骤B中所述应用服务装置根据数据管理装置保存的基础数据对借款人信用进行量化计算得到借款人信用量化结果包括：应用服务装置根据数据管理装置保存的基础数据分别对借款人的财务及管理、行业市场、现金流量进行计算分析处理，分别得到借款人的财务及管理评价结果、行业市场评价结果、现金流量定性评价结果和现金流量定量评价结果，然后累加借款人的财务及管理评价结果、行业市场评价结果、现金流量定性评价结果和现金流量定量评价结果，得到借款人信用量化结果。

步骤B中所述应用服务装置根据数据管理装置保存的贷款项目基本信息对贷款项目进行量化计算得到贷款项目量化结果包括：应用服务装置根据数据管理装置保存的贷款项目基本信息分别对贷款项目特性定性、贷款项目特性定量、贷款方式和贡献度定性进行计算分析处理，分别得到贷款项目特性定性、贷款项目特性定量、贷款方式和贡献度定性评价结果，然后累加贷款项目特性定性、贷款项目特性定量、贷款方式和贡献度定性评价结果，得到贷款项目量化结果。

所述步骤C包括：应用服务装置累加借款人信用量化结果与贷款项目量化结果，先得到贷款初步评级结果，再对得到的贷款初步评级结果进行审核和纠正，得到最后的贷款评级结果。

(三)有益效果

从上述技术方案可以看出，本发明提供的这种客观有效且操作简便，处理效率很高的用于评价银行贷款风险的系统及方法，对控制银行的信用风险和提高银行的收益水平具有重要意义，其取得的具体技术效果如下：

1、利用本发明，通过采用“两阶段法”进行自动化评级处理，先对借款人财务与管理情况、行业市场情况、现金流量等进行评价量化，根据相应的量化结果计算借款人的评价得分；再结合其贷款项目的特性、贷款方式和避险风险的措施等多方面进行评价量化，得出该笔贷款的初步评价结果，然后就此初评结果进行评级审核、纠正，最终确定出较为科学、量化的银行贷款信用风险评价结果，解决了无法客观准确有效地评估银行贷款风险的问题，实现了对银行贷款风险客观准确有效地评估。

2、本发明提供的这种用于评价银行贷款风险的系统及方法，通过科学的贷款风险评价模型，自动化的计算处理，定量和定性分析的有机结合，客观、有效地评估出银行贷款的风险量，为贷款发放的决策提供了非常有力的依据，提高了防范和控制贷前风险的能力和水平。

3、本发明提供的这种用于评价银行贷款风险的系统及方法，与以前电子表格式的半手工处理方式相比，大大提高了数据处理的效率，能在较短时间内得到贷款信用风险的评价，在实际业务中具体较高的可操作性(。

4、本发明提供的这种用于评价银行贷款风险的系统及方法，有效地实现了数据的共享，每个人积累的数据被集中管理起，可以实现对客户历史、现在和未来的财务及管理运营情况、行业发展前景及现金流的分析，并进而得到银行贷款的信用级别，从而充分揭示贷款的收益和潜在风险。

5、本发明提供的这种用于评价银行贷款风险的系统及方法，由于数据集中管理，大大提高了数据的安全性。

6、本发明提供的这种用于评价银行贷款风险的系统及方法，随着数据的不断累积，经反复修正后的动态计算模型将更为科学、有效、更加接近真实，从而产生更为准确的贷款评价结果。

附图说明

图1为本发明提供的用于评价银行贷款风险系统的结构框图；

图2为本发明提供的用于评价银行贷款风险总体技术方案的实现流程图；

图3为依照本发明实施例用于评价银行贷款风险的方法流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

本发明的核心思想是：通过采用“两阶段法”进行自动化评级处理，先对借款人财务与管理情况、行业市场情况、现金流量等进行评价量化，根据相应的量化结果计算借款人的评价得分；再结合其贷款项目的特性、贷款方式和避险风险的措施等多方面进行评价量化，得出该笔贷款的初步评价结果，然后就此初评结果进行评级审核、纠正，最终确定出较为科学、量化的银行贷款信用风险评价结果，解决了无法客观准确有效地评估银行贷款风险的问题，实现了对银行贷款风险客观准确有效地评估，为银行进一步分析该笔贷款的风险和收益关系提供了依据，对控制银行的信用风险和提高银行的收益水平具有重要意义。

如图1所示，图1为本发明提供的用于评价银行贷款风险系统的结构框图，该系统包括数据管理装置10、银行联机业务子系统11、应用服务装置12、柜员认证装置13、Web服务装置14和客户终端装置15。

其中，数据管理装置10用于存放贷款评级的基础数据、中间数据和结果数据，为系统提供数据存取服务，实现数据共享。所述数据管理装置10可以是一个PC服务器或一台主机，运行数据库管理系统，存放贷款评级的基础数据，评级的中间数据，评级的结果等数据，为系统提供数据存取服务。各业务人员录入和使用的数据集中存放在数据管理装置10中，实现了数据共享。

银行联机业务子系统11用于执行银行存款、取款、转账、贷款发放与收回、核算业务处理，并将处理所产生的业务数据输出给数据管理装置10。所述银行联机业务系统11是银行的一个日常业务处理系统，负责银行存款、取款、转账、贷款发放与收回、核算等业务处理，由它产生的基础数据，如客户基本信息、客户存款情况、客户贷款情况、客户财务及现金流量情况等数据，这些数据是进行贷款评级的基础数据中的一部分。银行联机业务系统11中的业务数据会根据一定的周期下载导入到数据管理装置10中，这个周期可以是每天或每周，也可以是每月，而且不同的数据其下载导入的周期也不同。如：客户基本信息、客户存款情况等数据，可以每天下载导入其增量部分；客户财务及现金流量情况是月报数据，则其下载导入的周期为月。

应用服务装置12用于根据Web服务装置14输入的用户请求从数据管理装置10中获取计算所需的初始数据，对获取的初始数据进行计算处理，将处理结果输出给Web服务装置14，并将处理结果存放到数据管理装置10中。所述应用服务装置12负责系统的逻辑处理，它根据用户请求的服务，访问数据管理装置10，取得计算所需的初始数据，再进行计算处理，将处理的结果返回给Web服务装置14，由Web服务装置14进行显示处理；同时它也将有关的计算结果存放到数据库装置10中。

柜员认证装置13用于对应用服务装置12输入的用户信息进行认证处理，并将认证结果返回给应用服务装置12。所述柜员认证装置13负责对用户进行认证处理，用户在使用系统前必须进行登录，用户在客户终端装置15上输入用户名、密码等认证信息，客户终端装置15将用户认证信息经过内部网络发送给Web服务器装置14，Web服务器装置14再转给应用服务装置12处理，应用服务装置12经过处理认为应该进行认证时(如该用户没有经过认证)，则将认证信息转给柜员认证装置13进行认证处理，认证的结果将返回应用服务装置12，应用服务装置12将认证结果记录到数据管理装置10中，用户在后续操作中判断该用户是否是经过认证的合法用户。

Web服务装置14用于根据接收自客户终端装置15输入的客户信息为客户提供基于http和https的服务，动态生产Web页面文件提供给客户终端装置15。所述Web服务装置14可以是一台Web服务器，为客户提供基于http和https的服务，动态生产Web页面文件，提供给客户终端装置15，实现与客户终端装置15进行交互。Web服务装置14主要处理Web页面的界面处理，具体的业务逻辑处理转给应用服务装置12进行处理，并接收应用服务装置12的处理结果进行后续处理，最终将处理结果发送给客户终端装置15。

客户终端装置15用于将接收自客户的信息输出给Web服务装置14，显示Web服务装置14返回的处理结果信息。所述客户终端装置15为能够运行浏览器软件的装置，可以是一台安装有浏览器软件个人PC，也可以是其它能够运行浏览器软件的装置，如NC、Windows图形终端等。客户终端装置15包括有显示装置和输入装置，显示装置可以是显示器，输入装置可以是键盘和/或鼠标。

在图1所示的用于评价银行贷款风险系统的结构框图中，所述客户终端装置15通过内部网络与Web服务装置14连接。所述内部网络可以为企业的局域网、以太网(Ethernet)，也可以是其它局域网，如光纤分布式数据接口(FDDI)、令牌环(Token-Ring)等。另外还可以通过租用专线等方式将其各个分支机构的局域网连接组成更大的企业内部网(Intranet)。

基于图1所述的用于评价银行贷款风险系统的结构框图，图2示出了本发明提供的用于评价银行贷款风险总体技术方案的实现流程图，该方法包括以下步骤：

步骤201：数据管理装置接收并保存用于评价银行贷款风险的基础数据和贷款项目基本信息，生成评级处理请求；

步骤202：应用服务装置响应生成的评级处理请求，根据数据管理装置保存的基础数据对借款人信用进行量化计算得到借款人信用量化结果，根据数据管理装置保存的贷款项目基本信息对贷款项目进行量化计算得到贷款项目量化结果；

步骤203：应用服务装置累加借款人信用量化结果与贷款项目量化结果，实现对银行贷款风险的评价。

上述步骤201中所述数据管理装置接收并保存用于评价银行贷款风险的基础数据包括：银行联机业务子统将银行联机日常产生的客户基本信息、客户存款情况、客户贷款情况、客户财务及现金流量情况数据，下载导入数据管理装置中，数据管理装置接收并保存银行联机业务子统导入的数据。

在所述银行联机业务子统将数据下载导入的过程中，银行联机业务子统根据一定的周期进行，所述周期为每天、每周或每月。对于客户基本信息和客户存款情况，所述周期为每天，即每天都将产生的客户基本信息和客户存款情况输出到数据管理装置。对于客户财务及现金流量情况，所述周期为每月，即每月都将产生的客户财务及现金流量情况输出到数据管理装置。

上述步骤201中所述数据管理装置接收并保存用于评价银行贷款风险的基础数据进一步包括：客户终端装置将接收自外部的行业市场信息、国家政策信息通过Web服务装置输出给应用服务装置，应用服务装置将接收的行业市场信息、国家政策信息保存到数据管理装置。

上述步骤201中所述数据管理装置接收并保存用于评价银行贷款风险的贷款项目基本信息包括：客户终端装置将接收自外部的贷款企业名称，贷款金额，项目基本情况、项目财务指际、贷款投向和贷款方式信息通过Web服务装置输出给应用服务装置，应用服务装置将接收的贷款企业名称，贷款金额，项目基本情况、项目财务指标、贷款投向和贷款方式信息保存到数据管理装置。

上述步骤202中所述应用服务装置根据数据管理装置保存的基础数据对借款人信用进行量化计算得到借款人信用量化结果包括：应用服务装置根据数据管理装置保存的基础数据分别对借款人的财务及管理、行业市场、现金流量进行计算分析处理，分别得到借款人的财务及管理评价结果、行业市场评价结果、现金流量定性评价结果和现金流量定量评价结果，然后累加借款人的财务及管理评价结果、行业市场评价结果、现金流量定性评价结果和现金流量定量评价结果，得到借款人信用量化结果。

上述步骤202中所述应用服务装置根据数据管理装置保存的贷款项目基本信息对贷款项目进行量化计算得到贷款项目量化结果包括：应用服务装置根据数据管理装置保存的贷款项目基本信息分别对贷款项目特性定性、贷款项目特性定量、贷款方式和贡献度定性进行计算分析处理，分别得到贷款项目特性定性、贷款项目特性定量、贷款方式和贡献度定性评价结果，然后累加贷款项目特性定性、贷款项目特性定量、贷款方式和贡献度定性评价结果，得到贷款项目量化结果。

上述步骤203包括：应用服务装置累加借款人信用量化结果与贷款项目量化结果，先得到贷款初步评级结果，再对得到的贷款初步评级结果进行审核和纠正，得到最后的贷款评级结果。

基于图2所述的用于评价银行贷款风险总体技术方案的实现流程图，图3示出了依照本发明实施例用于评价银行贷款风险的方法流程图该方法包括以下步骤：

步骤301：对评级所需的基础数据进行采集。在本步骤中，主要包括以下两个方面：

一方面，银行联机业务子系统将联机系统日常产生的数据，如客户基本信息、客户存款情况、客户贷款情况、客户财务及现金流量情况等数据，下载导入数据管理装置中，这些数据是进行贷款评级的基础数据中的一部分。银行联机业务系统中的业务数据会根据一定的周期下载导入到数据管理装置中，这个周期可以是每天或每周，也可以是每月，而且不同的数据其下载导入的周期也不同。如：客户基本信息、客户存款情况等数据，可以每天下载导入其增量部分；客户财务及现金流量情况是月报数据，则其下载导入的周期为月。

另一方面，对于其它部分的数据，如行业市场信息、国家政策信息等，则由信贷业务人员输入，然后再保存到数据管理装置中。数据录入的周期则是不定期的，在行业或国家发布相关数据后录入到系统中。

上述两方面的数据将是进行贷款评级所需的基础数据。

步骤302：录入评级项目的基本信息。在接到企业贷款申请后，银行信贷人员对贷款项目的情况进行调查与分析，并将调查的数据录入到系统中，如贷款的企业名称，贷款金额，项目基本情况、项目财务指标、贷款投向、贷款方式等贷款项目数据录入到系统中。

步骤303：信贷人员将贷款项目信息输入到系统中并检查无误后，系统将评级处理的请求保存到数据库管理装置中，等待晚间批量进行计算处理。由于评级处理是非常消耗资源并且处理需要较长的时间，为了不影响白天的联机处理，如信贷业务人员的操作处理，一般通过晚间批量的方式进行处理。启动后，将对该评级过程进行处理，即进入如下步骤304到步骤313的处理。晚间批量处理工作由应用服务装置负责处理，应用服务装置读取数据库管理装置中的输入数据，经过处理计算后，将处理的结果再保存到数据库管理装置中，即步骤304到步骤313的处理由应用服务装置负责处理。

步骤304：对借款人的财务及管理方面进行分析处理，并将计算结果保存到数据管理装置中，其计算的指标及权重如下表1所示：

评价内容及权重	基本指标及权重
		偿债能力状况(40)	资产负债率(15)流动比率(9)总债务/EBITDA(16)
财务效益状况(32)	净资产收益率(17)销售利润率(15)
		资金营运状况(18)	总资产周转率(8)流动资产周转率(10)
发展能力状况(10)	销售增长率(4)资本积累率(6)

表1

计算方法为基本指标与其权重的乘积之和，计算公式为：

借款人的财务及管理方面得分＝∑(表1中基本指标值×相应权重值)

表1中基本指标值为借款人的财务及管理方面评价指标的值，是步骤301中由银行联机业务系统下载导入的基础数据。

相应权重值是表1中相应指标的权重值，是本系统与方法设置的初始值，它是一个经验值，系统在不断运行过程中，银行业务人员会根据自己的经验对权重值进行调整。

步骤305：对行业市场方面进行分析处理，并将计算结果保存到数据管理装置中，其计算的指标及权重如下表2所示：

评价内容及权重	基本指标及权重	解释说明
			宏观经济、产业总体背景(20)	经济总体状况(5)	宏观经济状况，借款人所处市场、产业、经济背景的总体状况
经济周期(5)	描述经济发展周期所处阶段(繁荣、衰退、萧条、复苏)对借款人的影响
		产业政策、法律税收环境(10)		政府的政策、管理与扶持，相关法律法规，进入WTO后的影响等
产业评价(30)	产业的供需矛盾(10)				产业的产品供求状况、矛盾及原因
		产业的增长快慢(7)	产业经济总量的增长幅度与速度
	产业的演化分析(7)			产业发展变化的前景与态势
		产业类型及特点(6)	新兴产业与衰退产业及中间类型
	竞争分析(50)			竞争对手分析(10)	区域的竞争态势、激烈程度，产业竞争排名，主要竞争对手的优势、目标与战略
替代产品分析		其他产品存新材料、新工艺方面的技术、成

	(10)	本优势，其他性能价格比高的新产品对本产品的影响
			新加入者的竞争(10)	产业进入壁垒(规模经济、产品歧异、转换成本、分销渠道、成本劣势、政策规定)，新进入者的可能冲击
	供应商与客户(10)	与供应商关系(采购成本、采购来源分布，谈判地位、讨价还价的能力)，与客户关系(销售分布)，转换成本(供应商或客户改变产品需求的难易程度)，采用整合的威胁(借款人被兼并或收购的威胁)，对质量与服务的影响(供应商或客户比较高的要求)
			战略对策(10)	借款人采用的战略(总成本领先战略、标新立异战略、发展目标战略)，进攻或防御的举措，分析竞争对手的反应对策，可能的影响

表2

计算方法为基本指标与其权重的乘积之和，计算公式为：

行业市场方面得分＝∑(表2中基本指标值×相应权重值)

表2中基本指标值为行业市场方面评价指标的值，是步骤301中由银行业务人员输入的银行信息数据。

相应权重值是表2中相应指标的权重值，是本系统与方法设置的初始值，它是一个经验值，系统在不断运行过程中，银行业务人员会根据自己的经验对权重值进行调整。

步骤306：对借款人的现金流量定性方面进行分析处理，并将计算结果保存到数据管理装置中，其计算的指标及权重如下表3所示：

评价内容及权重	基本指标及权重	解释说明
			取值标准(25)	取值的完整和恰当程度(15)取值标准的客观及匹配度(10)
筹资能力分析(25)	出资比例的分析(10)资金落实情况分析(5)资金使用计划合理性(10)
			现金流量平衡分析(25)	现金流入与现金流出平衡状况(10)，贷款偿还的资金流量均衡程度(15)	定性分析借款人还款资金的数量分布，还款意愿
敏感性分析(25)	敏感性分析结果(25)

表3

计算方法为基本指标与其权重的乘积之和，计算公式为：

借款人的现金流量定性方面得分＝∑(表3中基本指标值×相应权重值)

表3中基本指标值为借款人的现金流量定性方面评价指标的值，是步骤301中由银行联机业务系统下载导入的基础数据。

相应权重值是表3中相应指标的权重值，是本系统与方法设置的初始值，它是一个经验值，系统在不断运行过程中，银行业务人员会根据自己的经验对权重值进行调整。

步骤307：对借款人的现金流量定量方面进行分析处理，并将计算结果保存到数据管理装置中，其计算的指标及权重如下表4所示：

评价内容及权重	基本指标及权重
		偿债能力状况(100)	贷款期限(35)，综合偿债保证比(35)，最大还款能力下的贷款偿还期(30)

表4

计算方法为基本指标与其权重的乘积之和，计算公式为：

借款人的现金流量定量方面得分＝∑(表4中基本指标值×相应权重值)

表4中基本指标值为借款人的现金流量定量方面评价指标的值，是步骤301中由银行联机业务系统下载导入的基础数据。

相应权重值是表4中相应指标的权重值，是本系统与方法设置的初始值，它是一个经验值，系统在不断运行过程中，银行业务人员会根据自己的经验对权重值进行调整。

步骤308：根据步骤304到步骤307的计算结果计算借款人评价得分，并将计算结果保存到数据管理装置中，其计算模型和公式如下：

借款人信用评级得分＝借款人财务与管理评价方面得分+行业市场评价方面得分+借款人的现金流量定性方面得分+借款人的现金流量定量方面得分

步骤309：对项目特性定性方面进行分析处理，并将计算结果保存到数据管理装置中，其计算的指标及权重如下表5所示：

评价内容及权重	基本指标及权重	解释说明
			项目财务指标(100)	投资利润率(10)销售利润率(10)投资回收期(20)累计净现值(30)财务内部收益率(30)

表5

计算方法为基本指标与其权重的乘积之和，计算公式为：

项目特性定性方面得分＝∑(表5中基本指标值×相应权重值)

表5中基本指标值为项目特性定性方面评价指标的值，是步骤302中由银行业务人员调查录入的贷款项目情况信息。

相应权重值是表5中相应指标的权重值，是本系统与方法设置的初始值，它是一个经验值，系统在不断运行过程中，银行业务人员会根据自己的经验对权重值进行调整。

步骤310：对项目特性定量方面进行分析处理，并将计算结果保存到数据管理装置中，其计算的指标及权重如下表6所示：

评价内容及权重	基本指标及权重	解释说明
			贷款投向(30)	贷款用途及信贷政策(30)
项目基本情况(70)	项目建设内容(10)项目建设必要性(10)项目审批情况(10)项目建设进度(10)项目建设及生产采用的工艺、技术、装备水平(30)

表6

计算方法为基本指标与其权重的乘积之和，计算公式为：

项目特性定量方面得分＝∑(表6中基本指标值×相应权重值)

表6中基本指标值为项目特性定量方面评价指标的值，是步骤302中由银行业务人员调查录入的贷款项目情况信息。

相应权重值是表6中相应指标的权重值，是本系统与方法设置的初始值，它是一个经验值，系统在不断运行过程中，银行业务人员会根据自己的经验对权重值进行调整。

步骤311：对贷款方式方面进行分析处理，并将计算结果保存到数据管理装置中，其计算的指标及权重如下表7所示：

贷款方式	调整分值	说明项
			房地产抵押	加7分	依法可设定抵押权的
楼宇按揭	加10分	指一栋楼宇
			交通运输工具抵押	加4分
其他抵押	加2分	依法可设定抵押权的其他财产抵押
			无抵押	加0分

表7

贷款方式方面得分＝贷款方式对应的调整分值

表7中的贷款方式是步骤302中由银行业务人员调查录入的贷款项目情况信息。

表7中的调整分值，是本系统与方法设置的初始值，它是一个经验值，系统在不断运行过程中，银行业务人员会根据自己的经验对权重值进行调整。

步骤312：对贡献度定性方面进行分析处理，并将计算结果保存到数据管理装置中，其计算的指标及权重如下表8所示：

评价内容	基本指标及权重	解释说明
			贡献度定性	贷款贡献度(10)	实收利息、资金成本、贷款损失、营运成本、营业税
存款贡献度(20)	资金价值、利息支出、营运成本
		信用卡贡献度(10)		透支贡献、存款贡献、其他贡献、信用卡营运成本
中间业务贡献(10)	中间业务收入、营运成本
		其他贡献(5)		其他专项收入、其他专项支出

表8

计算方法为基本指标与其权重的乘积之和，计算公式为：

贡献度定性方面得分＝∑(表8中基本指标值×相应权重值)

表8中基本指标值为贡献度定性方面评价指标的值，是步骤302中由银行业务人员调查录入的贷款项目情况信息。

相应权重值是表8中相应指标的权重值，是本系统与方法设置的初始值，它是一个经验值，系统在不断运行过程中，银行业务人员会根据自己的经验对权重值进行调整。

步骤313：根据步骤308到步骤312的计算结果计算贷款的初步评级结果，并将计算结果保存到数据管理装置中，其计算模型和公式如下：

贷款的初步评级结果＝借款人信用评级得分+项目特性定性方面得分+项目特性定量方面得分+贷款方式方面得分+贡献度定性方面得分。

步骤314：根据步骤313计算的贷款初步评级结果，再由信贷业务人员对计算机自动计算得到的评级结果进行多层次、全方位的审核、纠正。

步骤315：根据人工纠正的数据，如调整指标、调整比率等，再计算得到最后的贷款评级结果。

在上述本发明提供的实施例中，步骤304到步骤308完成“两阶段法”的第一阶段计算，即借款人信用等级评价、计算及等级认定，借款人的信用等级是进行贷款评级和评价的基础；步骤309到步骤303完成“两阶段法”计算的第二阶段计算，即在借款人的信用等级得分基础上，对该笔贷款进行评价、计算得分，从而确定该笔贷款的信用风险情况，以便决定该笔贷款是否可以发放，为贷款审批提供决策依据。在实际应用中，上述两个阶段没有严格的先后顺序，可以先对借款人信用进行量化计算，然后再对贷款项目进行量化计算(即如本实施例这样)；也可以先对贷款项目进行量化计算，然后再对借款人信用进行量化计算；或者同时对借款人信用和贷款项目进行量化计算。这样的技术方案与本发明提供的技术方案在技术思路上是一致的，应包含在本发明的保护范围之内。

在上述本发明提供的实施例中，步骤304到步骤307完成“两阶段法”的第一阶段计算，即对借款人信用进行量化计算。在此过程中，应用服务装置根据数据管理装置保存的基础数据先后对借款人的财务及管理、行业市场、现金流量进行计算分析处理，分别得到借款人的财务及管理评价结果、行业市场评价结果、现金流量定性评价结果和现金流量定量评价结果。在实际应用中，应用服务装置对借款人的财务及管理、行业市场、现金流量进行的计算分析处理也没有严格地先后顺序，对借款人的财务及管理、行业市场、现金流量进行的计算分析处理可以按任何顺序进行，也可以同时进行。这样的技术方案与本发明提供的技术方案在技术思路上是一致的，应包含在本发明的保护范围之内。

在上述本发明提供的实施例中，步骤309到步骤312完成“两阶段法”的第二阶段计算，即对贷款项目进行量化计算。在此过程中，应用服务装置根据数据管理装置保存的贷款项目基本信息先后对贷款项目特性定性、贷款项目特性定量、贷款方式和贡献度定性进行计算分析处理，分别得到贷款项目特性定性、贷款项目特性定量、贷款方式和贡献度定性评价结果。在实际应用中，应用服务装置对贷款项目特性定性、贷款项目特性定量、贷款方式和贡献度定性进行的计算分析处理也没有严格地先后顺序，对贷款项目特性定性、贷款项目特性定量、贷款方式和贡献度定性进行的计算分析处理可以按任何顺序进行，也可以同时进行。这样的技术方案与本发明提供的技术方案在技术思路上是一致的，应包含在本发明的保护范围之内。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1、一种用于评价银行贷款风险的系统，其特征在于，该系统包括：

数据管理装置，用于存放贷款评级的基础数据、中间数据和结果数据，为系统提供数据存取服务，实现数据共享；

银行联机业务子系统，用于执行银行存款、取款、转账、贷款发放与收回、核算业务处理，并将处理所产生的业务数据输出给数据管理装置；

应用服务装置，用于根据Web服务装置输入的用户请求从数据管理装置中获取计算所需的初始数据，对获取的初始数据进行计算处理，将处理结果输出给Web服务装置，并将处理结果存放到数据管理装置中；

Web服务装置，用于根据接收自客户终端装置输入的客户信息为客户提供基于http和https的服务，动态生产Web页面文件提供给客户终端装置；

客户终端装置，用于将接收自客户的信息输出给Web服务装置，显示Web服务装置返回的处理结果信息；

柜员认证装置，用于对应用服务装置输入的用户信息进行认证处理，并将认证结果返回给应用服务装置。

2、根据权利要求1所述的用于评价银行贷款风险的系统，其特征在于，所述数据管理装置为一台PC服务器，或为一台主机，运行数据库管理系统。

3、根据权利要求1所述的用于评价银行贷款风险的系统，其特征在于，

所述银行联机业务子系统处理所产生的业务数据至少包括客户基本信息、客户存款情况、客户贷款情况和客户财务及现金流量情况；

所述银行联机业务子系统将处理所产生的业务数据输出到数据管理装置是根据业务数据的类型周期性进行的，所述周期为每天、每周或每月；

对于客户基本信息和客户存款情况，所述周期为每天，即每天都将产生的客户基本信息和客户存款情况输出到数据管理装置；

对于客户财务及现金流量情况，所述周期为每月，即每月都将产生的客户财务及现金流量情况输出到数据管理装置。

4、根据权利要求1所述的用于评价银行贷款风险的系统，其特征在于，所述Web服务装置为一台Web服务器，在为客户提供基于http和https的服务时，Web服务装置进行Web页面的界面处理，具体的业务逻辑处理转给应用服务装置进行处理，并对接收自应用服务装置的处理结果进行后续处理，最终将处理结果发送给客户终端装置。

5、根据权利要求1所述的用于评价银行贷款风险的系统，其特征在于，所述客户终端装置为能够运行浏览器软件的装置，该装置为个人PC，或为NC，或为Windows图形终端；

所述客户终端装置包括显示装置和输入装置，所述显示装置为显示器，所述输入装置为键盘和/或鼠标。

6、根据权利要求1所述的用于评价银行贷款风险的系统，其特征在于，所述客户终端装置通过内部网络与Web服务装置连接，所述内部网络为企业的局域网，或为以太网Ethernet，或为光纤分布式数据接口FDDI，或为令牌环Token-Ring。

7、一种用于评价银行贷款风险的方法，其特征在于，该方法包括：

A、数据管理装置接收并保存用于评价银行贷款风险的基础数据和贷款项目基本信息，生成评级处理请求；

B、应用服务装置响应生成的评级处理请求，根据数据管理装置保存的基础数据对借款人信用进行量化计算得到借款人信用量化结果，根据数据管理装置保存的贷款项目基本信息对贷款项目进行量化计算得到贷款项目量化结果；

C、应用服务装置累加借款人信用量化结果与贷款项目量化结果，实现对银行贷款风险的评价。

8、根据权利要求7所述的用于评价银行贷款风险的方法，其特征在于，步骤A中所述数据管理装置接收并保存用于评价银行贷款风险的基础数据包括：

银行联机业务子统将银行联机日常产生的客户基本信息、客户存款情况、客户贷款情况、客户财务及现金流量情况数据，下载导入数据管理装置中，数据管理装置接收并保存银行联机业务子统导入的数据；

在所述银行联机业务子统将数据下载导入的过程中，银行联机业务子统根据一定的周期进行，所述周期为每天、每周或每月；

对于客户基本信息和客户存款情况，所述周期为每天，即每天都将产生的客户基本信息和客户存款情况输出到数据管理装置；

对于客户财务及现金流量情况，所述周期为每月，即每月都将产生的客户财务及现金流量情况输出到数据管理装置。

9、根据权利要求7或8所述的用于评价银行贷款风险的方法，其特征在于，步骤A中所述数据管理装置接收并保存用于评价银行贷款风险的基础数据进一步包括：

客户终端装置将接收自外部的行业市场信息、国家政策信息通过Web服务装置输出给应用服务装置，应用服务装置将接收的行业市场信息、国家政策信息保存到数据管理装置。

10、根据权利要求7所述的用于评价银行贷款风险的方法，其特征在于，步骤A中所述数据管理装置接收并保存用于评价银行贷款风险的贷款项目基本信息包括：

客户终端装置将接收自外部的贷款企业名称，贷款金额，项目基本情况、项目财务指标、贷款投向和贷款方式信息通过Web服务装置输出给应用服务装置，应用服务装置将接收的贷款企业名称，贷款金额，项目基本情况、项目财务指标、贷款投向和贷款方式信息保存到数据管理装置。

11、根据权利要求7所述的用于评价银行贷款风险的方法，其特征在于，步骤B中所述应用服务装置根据数据管理装置保存的基础数据对借款人信用进行量化计算得到借款人信用量化结果包括：

应用服务装置根据数据管理装置保存的基础数据分别对借款人的财务及管理、行业市场、现金流量进行计算分析处理，分别得到借款人的财务及管理评价结果、行业市场评价结果、现金流量定性评价结果和现金流量定量评价结果，然后累加借款人的财务及管理评价结果、行业市场评价结果、现金流量定性评价结果和现金流量定量评价结果，得到借款人信用量化结果。

12、根据权利要求7所述的用于评价银行贷款风险的方法，其特征在于，步骤B中所述应用服务装置根据数据管理装置保存的贷款项目基本信息对贷款项目进行量化计算得到贷款项目量化结果包括：

应用服务装置根据数据管理装置保存的贷款项目基本信息分别对贷款项目特性定性、贷款项目特性定量、贷款方式和贡献度定性进行计算分析处理，分别得到贷款项目特性定性、贷款项目特性定量、贷款方式和贡献度定性评价结果，然后累加贷款项目特性定性、贷款项目特性定量、贷款方式和贡献度定性评价结果，得到贷款项目量化结果。

13、根据权利要求7所述的用于评价银行贷款风险的方法，其特征在于，所述步骤C包括：

应用服务装置累加借款人信用量化结果与贷款项目量化结果，先得到贷款初步评级结果，再对得到的贷款初步评级结果进行审核和纠正，得到最后的贷款评级结果。

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