一种基于多维数据分析的履约风险评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多维数据分析的履约风险评估方法及系统，涉及风险评估技术领域，所述方法，包括以下具体步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种基于多维数据分析的履约风险评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及风险评估
，特别是涉及一种基于多维数据分析的履约风险评估方法及系统
。

技术介绍

[0002]借款履约风险是指评估借款人在借款过程中无法按时履约的潜在风险
。
这是金融机构
、
企业和其他债权人在决定是否向某个借款人提供贷款
、
信用或合作机会时需要考虑的重要因素之一
。
对于金融机构和其他债权人而言，准确评估履约风险的能力是非常关键的，可以帮助他们降低坏账率和风险暴露，维护自身的财务稳健性和可持续发展，不同的债权人和行业可能会有不同的履约风险评估方法
。
[0003]如申请公开号为
CN114003592A
的中国专利公开了一种基于人工智能的借贷风险评估方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，基于人工智能的借贷风险评估方法包括：获取借款人的特征信息；计算所述借款人的特征信息以获取所述借款人的履约权重；基于所述借款人的履约权重构建所述借款人的履约画像模型；基于所述借款人的履约画像模型评估所述借款人的履约还款风险；依据所述借款人的履约还款风险和预设的风险阈值确定催收策略
。
该申请可以有效获取借款人的各项特征信息对借款人履约还款的影响程度，提高判断借款人是否愿意履约还款的准确度，进而提升贷款催收的成功率
。
[0004]如申请公开号为
CN115619223A
的中国专利公开了一种基于区块链的需求响应用户履约风险评估方法及系统，包括：获取需求响应用户数据；判断所获取的数据是否存在数据篡改；当存在数据窜改时，向电网报送篡改情况，取消用户的需求响应资格；当不存在数据篡改时，采用区块链技术核验并存储用户生产生活数据，计算用户需求响应潜力，构建用户履约风险评估指标，得到需求响应潜力评估数据，完成需求响应用户履约的风险评估
。
[0005]如申请公开号为
CN116596137A
的中国专利公开了一种企业碳履约失败风险评估方法
、
系统和介质，将导致企业碳履约失败的多个风险因素进行层级分类，得到风险因素层级关系图；基于所述风险因素层级关系图构建网络模型；对所述网络模型进行训练，得到训练完成的用于预测企业碳履约失败风险概率的预测模型；该专利技术构建了基于贝叶斯网络的企业碳履约风险概率预测模型；结合履约失败导致的经济惩罚，计算得到了企业的碳履约失败风险值；同时采用灵敏度分析方法识别了关键风险因子，企业可以针对关键风险因子提出针对性的风险管控措施，协助企业加强风险管理，为制定相应的风险管控对策提供参考
。
[0006]以上专利都存在本
技术介绍
提出的问题：没有综合考虑多种因素对履约风险评估的影响，没有基于多种数据源进行风险评估，没有将借款人偿还能力和合同的内容
、
还款方式以及借款人负债情况结合起来进行履约风险评估
。
为解决这些问题，本专利技术提出了一种基于多维数据分析的履约风险评估方法及系统
。

技术实现思路

[0007]针对现有技术的不足，本专利技术的主要目的是提供一种基于多维数据分析的履约风险评估方法及系统，能够有效解决
技术介绍
中的问题
。
本专利技术的具体技术方案如下：一种基于多维数据分析的履约风险评估方法，包括以下具体步骤：
S1、
收集相关借款人个人信息数据，包括：就业情况
、
收入数据
、
信用数据；
S2、
收集相关合同数据，包括：还款方式
、
还款期限
、
还款本金
、
合同月利率
、
抵押品价值；
S3、
将个人信息数据和相关合同数据代入借款人偿还能力值计算策略计算偿还能力值；
S4、
将信用数据
、
相关合同数据代入债务影响值计算策略计算债务影响值；
S5、
将偿还能力值和债务影响值代入履约风险评估模型中计算履约风险值；
S6、
根据履约风险值对借款人履行合同的风险进行评估
。
[0008]本专利技术进一步的改进在于，所述就业情况包括就业地
、
职业；所述收入数据包括近一年借款人每月的工资收入，其中为借款人第
i
个月的工资收入，
i
为1‑
12
中的任一项
。
[0009]本专利技术进一步的改进在于，所述信用数据包括贷款账户数量
、
总贷款金额
、
逾期账户数量
、
逾期还款金额
、
提前还款账户数量
、
提前还款金额
。
[0010]本专利技术进一步的改进在于，所述贷款账户数量为借款人名下所有贷款账户的数量，所述总贷款金额为借款人名下所有贷款账户所借贷款总额，所述逾期账户数量为借款人名下所有贷款账户中发生逾期的账户总数
、
所述逾期还款金额为借款人名下所有贷款账户中发生逾期的账户中逾期的总金额，所述提前还款账户数量为借款人名下所有贷款账户中提前还款的账户总数
、
所述提前还款金额为借款人名下所有贷款账户中提前还款的总金额
。
[0011]本专利技术进一步的改进在于，所述还款方式包括等额本息还款
、
等额本金还款；其中所述等额本息还款方式中借款人每期还款金额；其中为等额本息还款方式中借款人每期还款金额
、A
为还款本金
、r
为合同月利率
、n
为还款期限；其中所述等额本金还款方式中借款人第
j
期还款金额；其中为等额本金还款方式中借款人每期还款金额
、j
为借款人还款期限中的第
j
期，
j
为1‑
n
中的任一项
。
[0012]本专利技术进一步的改进在于，所述
S3
中借款人偿还能力值计算策略包括以下具体步骤：
S101、
根据借款人的就业地和职业获取借款人所在就业地同类职业的职工第
i
个月平均收入；
S102、
计算借款人与借款人所在就业地同类职业的职工收入相对差值，
i
为1‑
12
中的任一项；
S103、
当还款方式为等额本息还款时，借款人偿还能力值；
S104、
当还款方式为等额本金还款时，借款人还款期限中第
j
期的偿还能力值，
j
为1‑
n
中的任一项
。
[0013]本专利技术进一步的改进在于，所述
S4
中债务影响值计算策略包括以下具体步骤：
S201、...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于多维数据分析的履约风险评估方法，其特征在于：所述方法包括以下具体步骤：
S1、
收集相关借款人个人信息数据，包括：就业情况
、
收入数据
、
信用数据；
S2、
收集相关合同数据，包括：还款方式
、
还款期限
、
还款本金
、
合同月利率
、
抵押品价值；
S3、
将个人信息数据和相关合同数据代入借款人偿还能力值计算策略计算偿还能力值；
S4、
将信用数据
、
相关合同数据代入债务影响值计算策略计算债务影响值；
S5、
将偿还能力值和债务影响值代入履约风险评估模型中计算履约风险值；
S6、
根据履约风险值对借款人履行合同的风险进行评估
。2.
根据权利要求1所述的一种基于多维数据分析的履约风险评估方法，其特征在于：所述就业情况包括就业地
、
职业；所述收入数据包括近一年借款人每月的工资收入，其中为借款人第
i
个月的工资收入，
i
为1‑
12
中的任一项
。3.
根据权利要求2所述的一种基于多维数据分析的履约风险评估方法，其特征在于：所述信用数据包括贷款账户数量
、
总贷款金额
、
逾期账户数量
、
逾期还款金额
、
提前还款账户数量
、
提前还款金额
。4.
根据权利要求3所述的一种基于多维数据分析的履约风险评估方法，其特征在于：所述贷款账户数量为借款人名下所有贷款账户的数量，所述总贷款金额为借款人名下所有贷款账户所借贷款总额，所述逾期账户数量为借款人名下所有贷款账户中发生逾期的账户总数
、
所述逾期还款金额为借款人名下所有贷款账户中发生逾期的账户中逾期的总金额，所述提前还款账户数量为借款人名下所有贷款账户中提前还款的账户总数
、
所述提前还款金额为借款人名下所有贷款账户中提前还款的总金额
。5.
根据权利要求4所述的一种基于多维数据分析的履约风险评估方法，其特征在于：所述还款方式包括等额本息还款
、
等额本金还款；其中所述等额本息还款方式中借款人每期还款金额；其中为等额本息还款方式中借款人每期还款金额
、A
为还款本金
、r
为合同月利率
、n
为还款期限；其中所述等额本金还款方式中借款人第
j
期还款金额；其中为等额本金还款方式中借款人每期还款金额
、j
为借款人还款期限中的第
j
期，
j
为1‑
n
中的任一项
。6.
根据权利要求5所述的一种基于多维数据分析的履约风险评估方法，其特征在于：所述
S3
中借款人偿还能力值计算策略包括以下具体步骤：
S101、
根据借款人的就业地和职业获取借款人所在就业地同类职业的职工第
i
个月平均收入；
S102、
...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔秀元，魏杰，姚洪娟，杨国龙，李小莹，王培刚，
申请(专利权)人：青岛巨商汇网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：