一种基于数据分析的智能风控系统及方法技术方案

本发明专利技术属于互联网计算机技术领域，具体涉及一种基于数据分析的智能风控系统及方法，所述系统包括：尽调管理单元，用于获取与借款企业相关的多维度数据，并对数据进行清洗汇总，得到企业信息；贷前测评单元，用于根据企业信息对企业的资产运营偿债能力进行分析，评估企业的授信额度，并生成企业的贷前测评报告；贷中监控单元，用于对企业在融资过程中的分类风险进行监控，评估融资风险并进行风险评级；贷后预警单元，用于在企业融资后，通过风控模型对企业进行贷后监控预警。本发明专利技术通过采集的借款企业各方面的多维度数据，对借款企业进行贷前测评、贷中监控和贷后预警，对整个信贷流程进行监控管理，提高信贷效率，降低资金出借方的信贷风险。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据分析的智能风控系统及方法
本专利技术属于互联网计算机
，具体涉及一种基于数据分析的智能风控系统及方法。
技术介绍
贷款是银行或其它金融机构按一定利率和必须归还等条件出借货币资金的一种信用活动形式。在贷款业务中，贷款安全是金融借贷过程中面临的首要问题，为了控制贷款风险需要风控人员或审核人员对每笔贷款的授信过程进行核查。现有技术中，主要通过人工方式审核贷款授信信息以控制风险，通过人工方式审核处理不但效率较低，容易出错，而且不能对贷前、贷中和贷后的整个企业贷款过程进行监控管理，从而导致贷款风险较高。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供了一种基于数据分析的智能风控系统及方法，通过采集的借款企业各个方面的多维度数据，对借款企业进行贷前测评、贷中监控和贷后预警，对整个信贷流程进行监控管理，提高了信贷过程的效率，降低资金出借方的信贷风险。第一方面，本专利技术提供了一种基于数据分析的智能风控系统，包括：尽调管理单元，用于获取与借款企业相关的多维度数据，并对数据进行清洗汇总，得到企业信息；贷前测评单元，用于根据企业信息对企业的资产运营偿债能力进行分析，评估企业的授信额度，并生成企业的贷前测评报告；贷中监控单元，用于对企业在融资过程中的分类风险进行监控，评估融资风险并进行风险评级；贷后预警单元，用于在企业融资后，通过风控模型对企业进行贷后监控预警。优选地，所述企业信息包括企业主体信息、资产负债信息、线上业务信息、财务科目信息和上下游商家信息。优选地，所述尽调管理单元包括：主体信息模块，用于根据企业基本数据、企业股东数据、司法数据、工商数据和纸质押数据，构建企业的基本数据画像，从而得到企业的企业主体信息；资债信息模块，用于根据个人资产数据、个人负债数据、企业资产数据和企业负债数据构建企业的资产负债画像，从而得到企业的资产负债信息；业务信息模块，用于从不同的线上数据源获取订单数据、发票数据和流水数据，根据订单数据、发票数据和流水数据进行汇总整理，得到企业的线上业务信息；财务信息模块，用于对导入的企业资产表、企业负债表和企业利润表进行财务化处理，得到企业的财务科目信息；上下游信息模块，用于上下游商家的相关数据进行汇总整理，得到上下游商家信息。优选地，所述贷前测评单元包括：规则因子模块，用于配置和存储规则因子；策略模块，用于基于规则因子配置风控策略，并形成各种测评模型；财务测评模块，用于通过测评模型对财务科目信息进行财务分析，得到财务测评结果；业务测评模块，用于通过测评模型对线上业务信息和上下游商家信息进行业务分析，对企业的三流合一数据进行交叉验证，计算授信额度；整体测评模块，用于通过测评模型对企业主体信息、资产负债信息、线上业务信息、财务科目信息和上下游商家信息进行综合分析评估，得到企业的运营测评结果；报告生成模块，用于将各种测评结果进行汇总，对企业的风险形成整体的贷前测评报告。优选地，所述业务测评模块具体用于：对订单数据、发票数据和流水数据进行分析，得到与上游商家相关的采购金额和上游风险系数，以及与下游商家相关的销售金额和下游风险系数；对上下游商家信息进行分析，得到与上游商家相关的上游测评系数，以及下游测评系数；通过额度计算公式计算出企业的授信额度，所述额度计算公式为：授信额度＝采购金额*上游风险系数*上游测评系数*10％+销售金额*下游风险系数*下游测评系数*10％。优选地，所述对订单数据、发票数据和流水数据进行分析，得到与上游商家相关的采购金额和上游风险系数，以及与下游商家相关的销售金额和下游风险系数，具体为：从数据库中提取出设定时间范围内的订单数据、发票数据和流水数据，从这三类数据中得到与上游商家相关的订单金额、发票金额和流水金额，以及与下游商家相关的订单金额、发票金额和流水金额；从与上游商家相关的订单金额、发票金额和流水金额中，取最小的有效金额作为采购金额；从与上游商家相关的订单金额、发票金额和流水金额中，判断这三类金额是否都有效，若是，则上游风险系数为1,若否，则上游风险系数为小于1的N；从与下游商家相关的订单金额、发票金额和流水金额中，取最小的有效金额作为销售金额；从与下游商家相关的订单金额、发票金额和流水金额中，判断这三类金额是否都有效，若是，则下游风险系数为1,若否，则下游风险系数为小于1的M。优选地，所述对上下游商家信息进行分析，得到与上游商家相关的上游测评系数，以及下游测评系数，具体为：对上游商家和下游商家分别进行评级，得到上游商家等级和下游商家等级；将上游商家等级和下游商家等级分别与等级系数对照表进行比对，得到上游商家测评系数和下游商家测评系数。优选地，所述贷后预警单元具体用于：根据模糊查询对企业进行分析，得到企业的容忍周转天数；根据授信额度计算每日要求交易额度；将每日要求交易额度与每日实际交易额度进行比较，得到交易异常天数；如果交易异常天数大于容忍周转天数，则发出企业存在高危风险的预警信息。优选地，所述根据模糊查询对企业进行分析，得到企业的容忍周转天数，具体为：根据企业的线上业务信息进行分析，得到上游市场端占比指数和下游客户端占比指数；上游市场端占比指数和下游客户端占比指数进行计算，得到综合指数；查询预警分档表，根据综合指数得到企业对应的预警级别和容忍周转天数。第二方面，本专利技术提供了一种基于数据分析的智能风控方法，适用于第一方面所述的一种基于数据分析的智能风控系统，包括以下步骤：获取与借款企业相关的多维度数据，并对数据进行清洗汇总，得到企业信息；根据企业信息对企业的资产运营偿债能力进行分析，评估企业的授信额度，并生成企业的贷前测评报告；对企业在融资过程中的分类风险进行监控，评估融资风险并进行风险评级；在企业融资后，通过风控模型对企业进行贷后监控预警。本专利技术的技术方案，通过采集的借款企业各个方面的多维度数据，对借款企业进行贷前测评、贷中监控和贷后预警，对整个信贷流程进行监控管理，提高了信贷过程的效率，降低资金出借方的信贷风险。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。图1为本实施例中基于数据分析的智能风控系统的结构图；图2为本实施例中基于数据分析的智能风控方法的流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据分析的智能风控系统，其特征在于，包括：/n尽调管理单元，用于获取与借款企业相关的多维度数据，并对数据进行清洗汇总，得到企业信息；/n贷前测评单元，用于根据企业信息对企业的资产运营偿债能力进行分析，评估企业的授信额度，并生成企业的贷前测评报告；/n贷中监控单元，用于对企业在融资过程中的分类风险进行监控，评估融资风险并进行风险评级；/n贷后预警单元，用于在企业融资后，通过风控模型对企业进行贷后监控预警。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的智能风控系统，其特征在于，包括：
尽调管理单元，用于获取与借款企业相关的多维度数据，并对数据进行清洗汇总，得到企业信息；
贷前测评单元，用于根据企业信息对企业的资产运营偿债能力进行分析，评估企业的授信额度，并生成企业的贷前测评报告；
贷中监控单元，用于对企业在融资过程中的分类风险进行监控，评估融资风险并进行风险评级；
贷后预警单元，用于在企业融资后，通过风控模型对企业进行贷后监控预警。


2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的智能风控系统，其特征在于，所述企业信息包括企业主体信息、资产负债信息、线上业务信息、财务科目信息和上下游商家信息。


3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的智能风控系统，其特征在于，所述尽调管理单元包括：
主体信息模块，用于根据企业基本数据、企业股东数据、司法数据、工商数据和纸质押数据，构建企业的基本数据画像，从而得到企业的企业主体信息；
资债信息模块，用于根据个人资产数据、个人负债数据、企业资产数据和企业负债数据构建企业的资产负债画像，从而得到企业的资产负债信息；
业务信息模块，用于从不同的线上数据源获取订单数据、发票数据和流水数据，根据订单数据、发票数据和流水数据进行汇总整理，得到企业的线上业务信息；
财务信息模块，用于对导入的企业资产表、企业负债表和企业利润表进行财务化处理，得到企业的财务科目信息；
上下游信息模块，用于上下游商家的相关数据进行汇总整理，得到上下游商家信息。


4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析的智能风控系统，其特征在于，所述贷前测评单元包括：
规则因子模块，用于配置和存储规则因子；
策略模块，用于基于规则因子配置风控策略，并形成各种测评模型；
财务测评模块，用于通过测评模型对财务科目信息进行财务分析，得到财务测评结果；
业务测评模块，用于通过测评模型对线上业务信息和上下游商家信息进行业务分析，对企业的三流合一数据进行交叉验证，计算授信额度；
整体测评模块，用于通过测评模型对企业主体信息、资产负债信息、线上业务信息、财务科目信息和上下游商家信息进行综合分析评估，得到企业的运营测评结果；
报告生成模块，用于将各种测评结果进行汇总，对企业的风险形成整体的贷前测评报告。


5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的智能风控系统，其特征在于，所述业务测评模块具体用于：
对订单数据、发票数据和流水数据进行分析，得到与上游商家相关的采购金额和上游风险系数，以及与下游商家相关的销售金额和下游风险系数；
对上下游商家信息进行分析，得到与上游商家相关的上游测评系数，以及下游测评系数；
通过额度计算公式计算出企业的授信额度，所述额度计算公式为：授信额度＝采购金额*上游风险系数*上游测评系数*10％+销售金...

【专利技术属性】
技术研发人员：付胜龙，王钰，张逵，万炎，万世红，肖林涛，王翔，葛庆，
申请(专利权)人：大汉电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43