银行信用风险分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种银行信用风险分析方法及装置，其中该方法包括：获取银行的第一类指标数据、第二类指标数据、第三类指标数据和第四类指标数据；其中，第一类指标数据反映银行的信贷风险控制能力，第二类指标数据反映银行的信贷结构优化能力，第三类指标数据反映银行的信贷流程管控能力，第四类指标数据反映银行的信贷业务核查能力；根据银行的第一类指标数据、第二类指标数据、第三类指标数据和第四类指标数据，以及每一类指标数据对应的权重，计算银行的信用风险评分；根据银行的信用风险评分，确定银行的信用风险等级，可以提高银行信用风险分析结果的准确性、提高银行信用风险分析的效率、提高银行的信用风险管控能力，改善用户体验。用户体验。用户体验。

【技术实现步骤摘要】
银行信用风险分析方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机数据处理
，尤其涉及一种银行信用风险分析方法及装置。

技术介绍

[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]伴随着经济的飞速发展，银行面临着前所未有的发展机遇和严峻挑战。当前金融市场的不稳定因素，增加了信贷风险，而信贷业务作为银行业务最为重要的一部分，也是银行的主要盈利手段，由于放款脱离了银行的控制，不能按时收回本息的风险较大。
[0004]因此，亟需一种可以克服上述问题的银行信用风险分析方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种银行信用风险分析方法，用以根据不同类别的指标数据对银行的信用风险进行分析，提高银行信用风险分析结果的准确性、提高银行信用风险分析的效率、提高银行的信用风险管控能力，改善用户体验，该方法包括：
[0006]获取银行的第一类指标数据、第二类指标数据、第三类指标数据和第四类指标数据；其中，第一类指标数据反映银行的信贷风险控制能力，第二类指标数据反映银行的信贷结构优化能力，第三类指标数据反映银行的信贷流程管控能力，第四类指标数据反映银行的信贷业务核查能力；
[0007]根据银行的第一类指标数据、第二类指标数据、第三类指标数据和第四类指标数据，以及每一类指标数据对应的权重，计算银行的信用风险评分；
[0008]根据银行的信用风险评分，确定银行的信用风险等级。
[0009]本专利技术实施例还提供一种银行信用风险分析装置，用以根据不同类别的指标数据对银行的信用风险进行分析，提高银行信用风险分析结果的准确性、提高银行信用风险分析的效率、提高银行的信用风险管控能力，改善用户体验，该装置包括：
[0010]数据获取模块，用于获取银行的第一类指标数据、第二类指标数据、第三类指标数据和第四类指标数据；其中，第一类指标数据反映银行的信贷风险控制能力，第二类指标数据反映银行的信贷结构优化能力，第三类指标数据反映银行的信贷流程管控能力，第四类指标数据反映银行的信贷业务核查能力；
[0011]评分计算模块，用于根据银行的第一类指标数据、第二类指标数据、第三类指标数据和第四类指标数据，以及每一类指标数据对应的权重，计算银行的信用风险评分；
[0012]等级确定模块，用于根据银行的信用风险评分，确定银行的信用风险等级。
[0013]本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述银行信用风险分析方法。
[0014]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述银行信用风险分析方法的计算机程序。
[0015]本专利技术实施例中，获取银行的第一类指标数据、第二类指标数据、第三类指标数据和第四类指标数据；其中，第一类指标数据反映银行的信贷风险控制能力，第二类指标数据反映银行的信贷结构优化能力，第三类指标数据反映银行的信贷流程管控能力，第四类指标数据反映银行的信贷业务核查能力；根据银行的第一类指标数据、第二类指标数据、第三类指标数据和第四类指标数据，以及每一类指标数据对应的权重，计算银行的信用风险评分；根据银行的信用风险评分，确定银行的信用风险等级，可以根据不同类别的指标数据对银行的信用风险进行分析，提高银行信用风险分析结果的准确性、提高银行信用风险分析的效率、提高银行的信用风险管控能力，改善用户体验。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的一些实施例，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。在附图中：
[0017]图1为本专利技术实施例中银行信用风险分析方法的处理流程图；
[0018]图2为本专利技术实施例中银行信用风险分析装置的结构示意图；
[0019]图3为本专利技术实施例中银行信用风险分析装置一具体实例的结构示意图；
[0020]图4为本专利技术实施例中银行信用风险分析装置一具体实例的结构示意图；
[0021]图5为本专利技术实施例中银行信用风险分析装置一具体实例的结构示意图；
[0022]图6为本专利技术一实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
[0023]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明。在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。
[0024]图1为本专利技术实施例中银行信用风险分析方法的处理流程图。如图1所示，本专利技术实施例中银行信用风险分析方法可以包括：
[0025]步骤101、获取银行的第一类指标数据、第二类指标数据、第三类指标数据和第四类指标数据；其中，第一类指标数据反映银行的信贷风险控制能力，第二类指标数据反映银行的信贷结构优化能力，第三类指标数据反映银行的信贷流程管控能力，第四类指标数据反映银行的信贷业务核查能力；
[0026]步骤102、根据银行的第一类指标数据、第二类指标数据、第三类指标数据和第四类指标数据，以及每一类指标数据对应的权重，计算银行的信用风险评分；
[0027]步骤103、根据银行的信用风险评分，确定银行的信用风险等级。
[0028]由图1所示的流程可以得知，本专利技术实施例中银行信用风险分析方法可以根据不同类别的指标数据对银行的信用风险进行分析，提高银行信用风险分析结果的准确性、提高银行信用风险分析的效率、提高银行的信用风险管控能力，改善用户体验。
[0029]具体实施时，在进行银行信用风险分析之前，首先可以获取银行不同类别的指标数据，可以根据银行信贷的实际情况对指标数据进行类别划分，不同类别的指标数据可以反映银行不同层面的信用风险等级。
[0030]在一个实施例中，还可以包括：接收对每一类指标数据对应的权重的初始化配置请求；根据初始化配置请求，初始化配置每一类指标数据对应的权重。
[0031]在一个实施例中，还可以包括：接收对指定类别的指标数据对应的权重的修改请求；根据修改请求，对相应类别的指标数据对应的权重进行修改。
[0032]具体实施时，可以在进行银行信用风险分析之前，根据初始化配置请求对每一类指标数据对应的权重进行初始化配置；初始化配置之后，在计算银行的信用风险评分的过程中，还可以根据对指定类别的指标数据对应的权重的修改请求，对相应类别的指标数据对应的权重进行修改，根据修改完成后相应类别的指标数据指标数据对应的权重，继续计算银行的信用风险评分。
[0033]在一个实施例中，还可以包括：通过全景视图的形式，展示多个银行的信用风险评分。
[0034]在一个实施例中，通过全景视图的形式，展示多个银行的信用风险评分，可以包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种银行信用风险分析方法，其特征在于，包括：获取银行的第一类指标数据、第二类指标数据、第三类指标数据和第四类指标数据；其中，第一类指标数据反映银行的信贷风险控制能力，第二类指标数据反映银行的信贷结构优化能力，第三类指标数据反映银行的信贷流程管控能力，第四类指标数据反映银行的信贷业务核查能力；根据银行的第一类指标数据、第二类指标数据、第三类指标数据和第四类指标数据，以及每一类指标数据对应的权重，计算银行的信用风险评分；根据银行的信用风险评分，确定银行的信用风险等级。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：接收对每一类指标数据对应的权重的初始化配置请求；根据初始化配置请求，初始化配置每一类指标数据对应的权重。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：接收对指定类别的指标数据对应的权重的修改请求；根据修改请求，对相应类别的指标数据对应的权重进行修改。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：通过全景视图的形式，展示多个银行的信用风险评分。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，通过全景视图的形式，展示多个银行的信用风险评分，包括：在全景视图中按银行所在地理位置，展示各银行在指定时间段内的信用风险评分、及信用风险评分排名。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第一类指标数据包括：银行的信贷风险水平数据、信贷风险防控数据和不良贷款处置数据；其中，信贷风险水平数据包括：不良贷款数据、逾期贷款数据、垫款贷款数据；信贷风险防控数据包括：风险分类数据、风险处理数据、重点风险上报数据；不良贷款处置数据包括：不良贷款处置占比数据、不良贷款现金回收数据。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第二类指标数据包括：银行的信贷结构数据、信贷成本数据；其中，信贷结构数据包括：信贷结构调整数据、优良信贷数据；信贷成本数据包括：信贷风险成本占比数据、信贷风险调整后资金回报数据。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第三类指标数据包括：银行的信贷发起和结束数据、信贷中间流程数据、信贷押品数据；其中，信贷发起和结束数据包括：信贷客户级别数据、信贷跟踪预警核实数据；信贷中间流程数据包括：信贷审批数据、信贷放款数据；信贷押品数据包括：信贷押品审核数据、信贷押品价值数据、信贷押品处置数据。9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第四类指标数据包括：银行的信贷业务核查人员数据、信贷业务核查任务数据、信贷业务核查结果数据；其中，信贷业务核查人员数据包括：信贷业务核查人员分配数据；信贷业务核查任务数据包括：信贷业务办理质量数据；信贷业务核查结果数据包括：信贷业务责任认定数据。10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据银行的第一类指标数据、第二类指标数据、第三类指标数据和第四类指标数据，以及每一类指标数据对应的权重，计算银行的信用风险评分，包括：
确定每一类指标数据的多个数值区间和每一数值区间的临界值；根据每一指标数据的真实值、所述真实值对应的数值区间、所述真实值对应的数值区间的临界值，以及每一指标数据的真实值与所述真实值对应的数值区间、所述真实值对应的数值区间的临界值之间的关联关系，计算每一指标数据的指标分数；根据每一指标数据的指标分数，以及每一类指标数据对应的权重计算银行的信用风险评分。11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，根据每一指标数据的指标分数，以及每一类指标数据对应的权重计算银行的信用风险评分，包括：将每一指标数据的真实值，与每一指标数据对应的历史值进行比对；根据比对结果，调整每一指标数据的指标分数；根据调整后的每一指标数据的指标分数，以及每一类指标数据对应的权重计算银行的信用风险评分。12.如权利要求10所述的方法，其特征在于，根据每一指标数据的指标分数，以及每一类指标数据对应的权重计算银行的信用风险评分，包括：计算每一指标数据的真实值，与每一指标数据对应的目标值之间的差距值；根据差距值，调整每一指标数据的指标分数；根据调整后的每一指标数据的指标分数，以及每一类指标数据对应的权重计算银行的信用风险评分。13.一种银行信用风险分析装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取银行的第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：张弛，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：