钢贸企业画像多维度模型构建方法、风控管理方法及装置制造方法及图纸

一种钢贸企业画像多维度模型构建方法、风控管理方法及装置，所述钢贸企业画像多维度模型构建方法包括：获取目标企业的原始数据信息；所述原始数据信息包括：原始贸易数据信息、原始风控评估数据信息、原始工商数据信息以及进件数据信息；对所述原始数据信息进行处理，确定企业画像体系；对所述企业画像体系进行组合，生成企业画像多维度模型。上述方案能够为中小企业提供信贷服务的效率。中小企业提供信贷服务的效率。中小企业提供信贷服务的效率。

【技术实现步骤摘要】
钢贸企业画像多维度模型构建方法、风控管理方法及装置


[0001]本专利技术涉及风险识别
，尤其涉及一种钢贸企业画像多维度模型构建方法、风控管理方法及装置。

技术介绍

[0002]近年来，一些商业银行调整信贷服务对象，将经营关注点转向有效益和偿付能力的中小企业。然而，中小企业融资困难的问题依然存在，在融资过程中需要经过人工审计、人工核查等操作，由银行工作人员来确定是否给相应企业进行放款以及确定放款额度。
[0003]由此，为中小企业提供信贷服务的过程中，存在人工效率低下的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例解决的是为中小企业提供信贷服务的过程中，人工效率低下的技术问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种钢贸企业画像多维度模型构建方法，包括：获取目标企业的原始数据信息；所述原始数据信息包括：原始贸易数据信息、原始风控评估数据信息、原始工商数据信息以及进件数据信息；对所述原始数据信息进行处理，确定所述企业画像体系；对所述企业画像体系进行组合，生成企业画像多维度模型。
[0006]可选的，所述企业画像体系包括：企业画像评分体系，企业画像标签体系，企业风险建议生成体系。
[0007]可选的，所述企业画像评分体系由所述原始贸易数据信息、原始风控评估数据信息、原始工商数据信息以及进件数据信息确定。
[0008]可选的，所述对所述原始数据信息进行处理，包括：采用贝叶斯理论界定折叠法对所述原始贸易数据信息进行数据填补与数据清洗。
>[0009]可选的，在采用贝叶斯理论界定折叠法对所述原始贸易数据信息进行数据填补与数据清洗之后，还包括：从所述原始贸易数据中抽取出部分，得到抽样数据；将所述抽样数据划分为N组，N≥2；将N组抽样数据分别进行离散分析比对，根据离散分析比对结果，确定所述原始贸易数据信息对应的评分规则。
[0010]可选的，分别对所述原始风控评估数据信息、所述原始工商数据信息以及所述进件数据信息进行标签结构分布统计，获取所述原始风控评估数据信息、所述原始工商数据信息以及所述进件数据信息各自对应的评分规则。
[0011]可选的，在生成企业画像多维度模型之后，还包括：定期对所述企业画像多维度模型进行更新。
[0012]本专利技术实施例还提供了一种风控管理方法，包括：采用上述任一种所述的钢贸企业画像多维度模型构建方法构建企业画像多维度模型；在业务系统中，对所有目标企业对应的企业画像多维度模型进行实时监控；对所述目标企业对应的企业画像多维度模型进行贷款风险识别，获取风险识别结果并输出。
[0013]本专利技术实施例还提供了一种钢贸企业画像多维度模型构建装置，包括：获取单元，用于获取目标企业的原始数据信息；所述原始数据信息包括：原始贸易数据信息、原始风控评估数据信息、原始工商数据信息以及进件数据信息；确定单元，用于对所述原始数据信息进行处理，确定所述企业画像体系；生成单元，用于对所述企业画像体系进行组合，生成企业画像多维度模型。
[0014]本专利技术实施例还提供了一种风控管理装置，包括：模型构建单元，用于采用上述任一种所述的钢贸企业画像多维度模型构建方法构建企业画像多维度模型；监控单元，用于在业务系统中，对所有目标企业对应的企业画像多维度模型进行实时监控；识别单元，用于对所述目标企业对应的企业画像多维度模型进行贷款风险识别，获取风险识别结果并输出。
[0015]与现有技术相比，本专利技术实施例的技术方案具有以下有益效果：
[0016]通过获取目标企业的原始数据信息，构建企业画像体系，进而生成企业画像多维度模型。目标企业的原始数据信息与目标企业的生产经营状况、企业信用等相关，因此，构建出的企业画像多维度模型能够准确地反映企业的信用及偿还能力，进而可以确定为目标企业提供后续的服务。在生成企业画像多维度模型，获取目标企业的贷款风险识别过程中，无需人工参与，因此能够有效地提高工作效率。
附图说明
[0017]图1是本专利技术实施例中的一种钢贸企业画像多维度模型构建方法的流程图；
[0018]图2是本专利技术实施例中的一种风控管理方法的流程图；
[0019]图3是本专利技术实施例中的一种钢贸企业画像多维度模型构建装置的结构示意图；
[0020]图4是本专利技术实施例中的一种风控管理装置的流程图。
具体实施方式
[0021]现有技术中，为中小企业提供信贷服务时，需要银行工作人员对企业的资料进行审核，并根据企业的资料确定放款额度等。因此，存在人工效率低下的问题。
[0022]在本专利技术实施例中，通过获取目标企业的原始数据信息，构建企业画像体系，进而生成企业画像多维度模型。目标企业的原始数据信息与目标企业的生产经营状况、企业信用等相关，因此，构建出的企业画像多维度模型能够准确地反映企业的信用及偿还能力，进而可以确定为目标企业提供后续的服务。在生成企业画像多维度模型，获取目标企业的贷款风险识别过程中，无需人工参与，因此能够有效地提高工作效率。
[0023]为使本专利技术的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施例做详细的说明。
[0024]本专利技术实施例提供了一种钢贸企业画像多维度模型构建方法，参照图1，以下通过具体步骤进行详细说明。
[0025]步骤S101，获取目标企业的原始数据信息。
[0026]在具体实施中，目标企业的原始数据信息可以包括：目标企业的原始贸易数据信息、原始风控评估数据信息、原始工商信息以及进件数据信息。
[0027]在本专利技术实施例中，目标企业的原始贸易数据信息可以为在某一段时间内，目标
企业与其客户企业的贸易往来数据信息。例如，收集某贸易公司在最近六个月内有2000家客户企业与该贸易公司发生贸易往来，则将该贸易公司与上述的2000家客户企业与该贸易公司在最近六个月内的贸易往来数据，作为目标企业的原始贸易数据信息。
[0028]在本专利技术实施例中，可以通过第三方开放平台接口获取目标企业的工商公开信息以及法律相关信息，作为目标企业的原始工商数据信息。
[0029]在本专利技术实施例中，还可以获取目标企业的进件补充资料，将其作为目标企业的进件数据。目标企业的进件补充资料可以包括目标企业的营业执照复印件、目标企业的征信报告、目标企业的完税凭证、目标企业的法人名下资产证明、目标企业的财务报表等与目标企业自身相关的数据。
[0030]此外，还可以预先搭建风控评估平台，采用风控评估平台对目标企业进行风控评估，以获取目标企业的原始风控评估数据信息。
[0031]在具体实施中，在获取目标企业的原始贸易数据信息时，可以采用RFM(Recency Frequency Monetary)方法，根据目标企业的购买间隔、购买频率以及购买金额，来计算目标企业的客户价值，其中：Recency表征目标企业上一次购买距离当前时间的时长以及贸易量；Frequency表征购买频率，也即目标企业在某一限定时间内的购买次数；Mon本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种钢贸企业画像多维度模型构建方法，其特征在于，包括：获取目标企业的原始数据信息；所述原始数据信息包括：原始贸易数据信息、原始风控评估数据信息、原始工商数据信息以及进件数据信息；对所述原始数据信息进行处理，确定企业画像体系；对所述企业画像体系进行组合，生成企业画像多维度模型。2.如权利要求1所述的钢贸企业画像多维度模型构建方法，其特征在于，所述企业画像体系包括：企业画像评分体系，企业画像标签体系，企业风险建议生成体系。3.如权利要求2所述的钢贸企业画像多维度模型构建方法，其特征在于，所述企业画像评分体系由所述原始贸易数据信息、原始风控评估数据信息、原始工商数据信息以及进件数据信息确定。4.如权利要求3所述的钢贸企业画像多维度模型构建方法，其特征在于，所述对所述原始数据信息进行处理，包括：采用贝叶斯理论界定折叠法对所述原始贸易数据信息进行数据填补与数据清洗。5.如权利要求4所述的钢贸企业画像多维度模型构建方法，其特征在于，在采用贝叶斯理论界定折叠法对所述原始贸易数据信息进行数据填补与数据清洗之后，还包括：从所述原始贸易数据信息中抽取出部分，得到抽样数据；将所述抽样数据划分为N组，N≥2；将N组抽样数据分别进行离散分析比对，根据离散分析比对结果，确定所述原始贸易数据信息对应的评分规则。6.如权利要求3所述的钢贸企业画像多维度模型构建方法，其特征在于，分别对所述原始风控评估数据信息、所述原始工商数据信...

【专利技术属性】
技术研发人员：李亦卓，林鲁峰，
申请(专利权)人：苏州天保供应链信息技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：