基于现金流测算模型的行业信息及数据处理系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于现金流测算模型的行业投资信息及数据处理系统及方法，包括：信息采集模块：采集外部行业数据，并对采集到的外部行业数据进行预处理，得到预处理后的行业信息库；信息及数据处理模块：基于预处理后的行业信息库利用现金流测算模型进行现金流入测算和现金流出测算；所述外部行业数据包括：基础资产信息和基础资产实际还款信息。基础资产信息和基础资产实际还款信息。基础资产信息和基础资产实际还款信息。

【技术实现步骤摘要】
基于现金流测算模型的行业信息及数据处理系统及方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体地，涉及基于现金流测算模型的行业信息及数据处理系统及方法。

技术介绍

[0002]银行基础资产情况及还款分别散落在不同的业务系统，资产流转业务在尽调过程中，对基础资产的筛选需要到不同的系统分别取数调研，并通过人工归集整合，工作效率低下且准确度不高。同时，人工仅能勉强计算正常情况下(无早偿/违约)现金流出分布，异常情况下对收益分布的影响涉及概率计算模型，无法人工完成。
[0003]专利文献CN115345748A(申请号：202210997103.4)公开了一种个人投资风险预测方法及装置，涉及金融领域。该方法包括：获取用户在预设时间范围内的多个行业的个人交易数据和个人持仓数据，以及多个行业的整体交易数据和整体持仓数据；根据个人交易数据和个人持仓数据确定用户在各行业的个人投资权重和个人投资收益；根据多个行业的整体交易数据和整体持仓数据分别得到各行业的整体投资权重和整体投资收益；基于个人投资权重、个人投资收益、整体投资权重以及整体投资收益生成用户在各行业的投资风险预测结果。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于现金流测算模型的行业信息及数据处理系统及方法。
[0005]根据本专利技术提供的一种基于现金流测算模型的行业信息及数据处理系统，包括：
[0006]信息采集模块：采集外部行业数据，并对采集到的外部行业数据进行预处理，得到预处理后的行业信息库；
[0007]信息及数据处理模块：基于预处理后的行业信息库利用现金流测算模型进行现金流入测算和现金流出测算；
[0008]所述外部行业数据包括：基础资产信息和基础资产实际还款信息。
[0009]优选地，在所述信息采集模块中，
[0010]模块M1.1：采集外部行业数据，并根据预设要求对采集到的外部行业数据进行数据筛选和数据加工处理，得到筛选加工后的行业数据；
[0011]模块M1.2：基于筛选加工后的行业数据利用行业手工补录模块对当前行业数据进行补录，得到预处理后的行业信息库。
[0012]优选地，在所述信息及数据处理模块中，
[0013]模块M2.1：基于基础资产池信息库和实际还款信息库利用现金流入测算模型得到现金流入信息库；
[0014]模块M2.2：现金流出测算模型基于现金流入信息库及产品结构参数计算现金流出分布。
[0015]优选地，在所述模块M2.1中，基于基础资产池信息库和实际还款信息库得到实际流入现金流和计划流入现金流，基于实际流入现金流和计划流入现金流得到静态现金流；基于静态现金流得到现金流入信息库。
[0016]优选地，在所述模块M2.1中，基于现金流入测算模块对现金流入信息库进行更新。
[0017]根据本专利技术提供的一种基于现金流测算模型的行业信息及数据处理方法，包括：
[0018]信息采集步骤：采集外部行业数据，并对采集到的外部行业数据进行预处理，得到预处理后的行业信息库；
[0019]信息及数据处理步骤：基于预处理后的行业信息库利用现金流测算模型进行现金流入测算和现金流出测算；
[0020]所述外部行业数据包括：基础资产信息和基础资产实际还款信息。
[0021]优选地，所述信息采集步骤采用，
[0022]步骤S1.1：采集外部行业数据，并根据预设要求对采集到的外部行业数据进行数据筛选和数据加工处理，得到筛选加工后的行业数据；
[0023]步骤S1.2：基于筛选加工后的行业数据利用行业手工补录模块对当前行业数据进行补录，得到预处理后的行业信息库。
[0024]优选地，所述信息及数据处理步骤中，
[0025]步骤S2.1：基于基础资产池信息库和实际还款信息库利用现金流入测算模型得到现金流入信息库；
[0026]步骤S2.2：现金流出测算模型基于现金流入信息库及产品结构参数计算现金流出分布。
[0027]优选地，所述步骤S2.1采用，基于基础资产池信息库和实际还款信息库得到实际流入现金流和计划流入现金流，基于实际流入现金流和计划流入现金流得到静态现金流；基于静态现金流得到现金流入信息库。
[0028]优选地，所述步骤S2.1中，基于现金流入测算模块对现金流入信息库进行更新。
[0029]与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：
[0030]1、本专利技术通过信息采集筛选模型，设置数据源模板、筛选加工规则、输出模板，自动采集筛选基础资产和还本情况；
[0031]2、本专利技术通过现金流入测算模型，自动生成还款计划，通过静态现金流整合加工模块，完成基础资产还款情况归集整合，形成产品资产现金流入信息库，且自动完成再投资测算并更新资产现金流入信息库；
[0032]3、本专利技术通过产品现金流出测算模型，根据产品设计参数，自动生成现金流出分布；
[0033]4、本专利技术通过现金流测算模型组合，极大提高尽调效率及数据准确性，提前预测投资收益及风险转移分布；为优化产品结构，发行优质资产流转产品提供可靠的技术支持。
附图说明
[0034]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0035]图1为基于现金流测算模型的行业信息及数据处理系统示意图。
具体实施方式
[0036]下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本专利技术的保护范围。
[0037]实施例1
[0038]根据本专利技术提供的根据本专利技术提供的一种基于现金流测算模型的行业信息及数据处理系统，包括：
[0039]信息采集模块：采集外部行业数据，并对采集到的外部行业数据进行预处理，得到预处理后的行业信息库；
[0040]信息及数据处理模块：基于预处理后的行业信息库利用现金流测算模型进行现金流入测算和现金流出测算；
[0041]所述外部行业数据包括：基础资产信息和基础资产实际还款信息。
[0042]具体地，在所述信息采集模块中，
[0043]模块M1.1：采集外部行业数据，并根据预设要求对采集到的外部行业数据进行数据筛选和数据加工处理，得到筛选加工后的行业数据；
[0044]模块M1.2：基于筛选加工后的行业数据利用行业手工补录模块对当前行业数据进行补录，得到预处理后的行业信息库。
[0045]具体地，在所述信息及数据处理模块中，
[0046]模块M2.1：基于基础资产池信息库和实际还款信息库利用现金流入测算模型得到现金流入信息库；
[0047]模块M2.2：现金流出测算模型基于现金流入信息库及产品结构参数计算现金流出分布。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于现金流测算模型的行业信息及数据处理系统，其特征在于，包括：信息采集模块：采集外部行业数据，并对采集到的外部行业数据进行预处理，得到预处理后的行业信息库；信息及数据处理模块：基于预处理后的行业信息库利用现金流测算模型进行现金流入测算和现金流出测算；所述外部行业数据包括：基础资产信息和基础资产实际还款信息。2.根据权利要求1所述的基于现金流测算模型的行业信息及数据处理系统，其特征在于，在所述信息采集模块中，模块M1.1：采集外部行业数据，并根据预设要求对采集到的外部行业数据进行数据筛选和数据加工处理，得到筛选加工后的行业数据；模块M1.2：基于筛选加工后的行业数据利用行业手工补录模块对当前行业数据进行补录，得到预处理后的行业信息库。3.根据权利要求1所述的基于现金流测算模型的行业信息及数据处理系统，其特征在于，在所述信息及数据处理模块中，模块M2.1：基于基础资产池信息库和实际还款信息库利用现金流入测算模型得到现金流入信息库；模块M2.2：现金流出测算模型基于现金流入信息库及产品结构参数计算现金流出分布。4.根据权利要求3所述的基于现金流测算模型的行业信息及数据处理系统，其特征在于，在所述模块M2.1中，基于基础资产池信息库和实际还款信息库得到实际流入现金流和计划流入现金流，基于实际流入现金流和计划流入现金流得到静态现金流；基于静态现金流得到现金流入信息库。5.根据权利要求3所述的基于现金流测算模型的行业信息及数据处理系统，其特征在于，在所述模块M2.1中，基于现金流入测算模块对现金流入信息库进行更新。6.一种基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟华，刘晓明，陈庆炜，雷祖家，邓裕兴，许玲玲，吴伟澎，陈祺安，蔡烈武，潘健芳，
申请(专利权)人：兴业数字金融服务上海股份有限公司，
类型：发明
国别省市：