一種第三方信貸監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的系統(tǒng)及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的系統(tǒng)和方法，更具體的說(shuō)，涉及一種第三方信 貸監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化較快，市場(chǎng)的不斷變動(dòng)導(dǎo)致客戶的經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)狀況不斷變化。對(duì) 銀行貸后管理的專業(yè)性、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與應(yīng)對(duì)能力以及決策水平和效率提出更高的要求?？赡?在審批授信時(shí)客戶經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)狀況良好，但由于行業(yè)政策的影響、客戶投資失誤的影響，供需 關(guān)系變動(dòng)的影響會(huì)引起客戶的經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)狀況發(fā)生較大不利變化。企業(yè)經(jīng)營(yíng)多元化趨勢(shì)加 強(qiáng)，企業(yè)經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域、經(jīng)營(yíng)規(guī)模以及經(jīng)營(yíng)區(qū)域都在日益擴(kuò)大，跨業(yè)經(jīng)營(yíng)、跨區(qū)域經(jīng)營(yíng)和跨國(guó)經(jīng) 營(yíng)越來(lái)越頻繁。企業(yè)使用的銀行產(chǎn)品特別是金融創(chuàng)新產(chǎn)品日益增多，這些都使得貸后管理 的寬度與深度大幅增加，貸后管理覆蓋范圍必須跟隨企業(yè)的發(fā)展不斷擴(kuò)大，對(duì)企業(yè)從事的 創(chuàng)新業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也必須予以關(guān)注。金融機(jī)構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)加劇，銀行競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，信貸市場(chǎng)已經(jīng)轉(zhuǎn)變 為買方市場(chǎng)，銀行間的無(wú)序競(jìng)爭(zhēng)時(shí)有發(fā)生，造成客戶逆向選擇，一些道德風(fēng)險(xiǎn)、過(guò)度融資等 問(wèn)題亦由此而生。社會(huì)信用信息缺失，銀行對(duì)企業(yè)在交易背景核實(shí)、項(xiàng)目合規(guī)手續(xù)查詢、資 金流向監(jiān)控等方面缺乏統(tǒng)一的信息系統(tǒng)支持，對(duì)集團(tuán)客戶以及關(guān)聯(lián)客戶的識(shí)別困難，加上 企業(yè)誠(chéng)信記錄和風(fēng)險(xiǎn)信息共享溝通不夠，嚴(yán)重制約了銀行貸后管理水平。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 發(fā)明目的：本發(fā)明目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種第三方信貸監(jiān)管和 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的系統(tǒng)，篩選甄別了假數(shù)據(jù)，保證了評(píng)估的正確和準(zhǔn)確性。
[0004] 同時(shí)，本發(fā)明還提供了一種解決上述問(wèn)題的一種第三方信貸監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方 法。
[0005] 技術(shù)方案：本發(fā)明所述一種第三方信貸監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的系統(tǒng)，包括申請(qǐng)貸款 客戶端、發(fā)放貸款客戶端、擔(dān)?？蛻舳撕捅O(jiān)管服務(wù)端，所述申請(qǐng)貸款客戶端、所述擔(dān)?？蛻?端和所述發(fā)放貸款客戶端分別與所述監(jiān)管服務(wù)器雙向通信，所述監(jiān)管服務(wù)器包括 指標(biāo)體系模塊，用于根據(jù)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析建立數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，并根據(jù)數(shù)據(jù)訓(xùn) 練集的采樣分析對(duì)指標(biāo)體系的數(shù)值進(jìn)行反饋控制調(diào)整生成對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的指標(biāo)體 系； PCA與因子分析模塊，用于采用SPSS因素分析模塊中的主成分法（Principal Components Analysis, PCA)對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行因素分析，對(duì)經(jīng)過(guò)指標(biāo)體系處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行 主成分分析； 信用風(fēng)險(xiǎn)因子體系模塊，用于對(duì)經(jīng)過(guò)主成分分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，生成對(duì)用于信用評(píng) 價(jià)的因子體系； 企業(yè)信用評(píng)估模塊，用于根據(jù)指標(biāo)體系對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理生成用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng) 估數(shù)據(jù)。
[0006] 本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步限定為，所述監(jiān)管服務(wù)器還包括機(jī)器學(xué)習(xí)建模模塊，用 于提供API接口與所述指標(biāo)體系模塊、所述信用風(fēng)險(xiǎn)因子體系模塊連接，并對(duì)接收的數(shù)據(jù) 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的算法處理。
[0007] 進(jìn)一步地，所述監(jiān)管服務(wù)器還包括差異顯著性檢驗(yàn)?zāi)K，用于采用訓(xùn)練集和差異 顯著性檢驗(yàn)形式對(duì)所述指標(biāo)體系模塊的指標(biāo)體系進(jìn)行調(diào)整和完善。
[0008] 本發(fā)明提供的另一技術(shù)方案為：一種第三方信貸監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，包括申請(qǐng) 貸款客戶端申請(qǐng)貸款步驟、發(fā)放貸款客戶端發(fā)放貸款步驟、擔(dān)?？蛻舳颂峁?dān)保步驟和監(jiān) 管客戶端提供信用監(jiān)管和評(píng)估步驟，所述監(jiān)管客戶端提供信用監(jiān)管和評(píng)估步驟按如下步驟 進(jìn)行： 51、 指標(biāo)體系模塊根據(jù)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析建立數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，并根據(jù)數(shù)據(jù)訓(xùn) 練集的采樣分析對(duì)指標(biāo)體系的數(shù)值進(jìn)行反饋控制調(diào)整生成對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的指標(biāo)體 系； 52、 PCA與因子分析模塊米用SPSS因素分析模塊中的主成分法（Principal Components Analysis, PCA)對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行因素分析，對(duì)經(jīng)過(guò)指標(biāo)體系處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行 主成分分析； 53、 信用風(fēng)險(xiǎn)因子體系模塊對(duì)經(jīng)過(guò)主成分分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，生成對(duì)用于信用評(píng)價(jià) 的因子體系； 54、 企業(yè)信用評(píng)估模塊根據(jù)指標(biāo)體系對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理生成用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 數(shù)據(jù)，并將評(píng)估數(shù)據(jù)傳遞到發(fā)放貸款客戶端和擔(dān)保客戶端。
[0009] 本技術(shù)方案的進(jìn)一步限定為，所述監(jiān)管客戶端提供信用監(jiān)管和評(píng)估步驟還包括機(jī) 器學(xué)習(xí)步驟，具體為：機(jī)器學(xué)習(xí)建模模塊提供API接口與所述指標(biāo)體系模塊、所述信用風(fēng)險(xiǎn) 因子體系模塊連接，并對(duì)接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的算法處理。
[0010] 進(jìn)一步地，所述監(jiān)管客戶端提供信用監(jiān)管和評(píng)估步驟還包括差異顯著性檢驗(yàn)步 驟，具體為差異顯著性檢驗(yàn)?zāi)K采用訓(xùn)練集和差異顯著性檢驗(yàn)形式對(duì)所述指標(biāo)體系模塊的 指標(biāo)體系進(jìn)彳丁調(diào)整和完善。
[0011] 有益效果：本發(fā)明提供的一種第三方信貸監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)及方法，采用大數(shù) 據(jù)智能分析方法，篩選、甄別了假數(shù)據(jù)，保證了評(píng)估的正確和準(zhǔn)確性，機(jī)器人智能學(xué)習(xí)法自 動(dòng)和行業(yè)普遍數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，把不可評(píng)估的主觀印象類的企業(yè)管理水平變?yōu)榭稍u(píng)估的客觀 結(jié)論；本發(fā)明排除了人為主觀因素，使得貸后管理報(bào)告更客觀，把專業(yè)財(cái)務(wù)人員從簡(jiǎn)單重復(fù) 勞動(dòng)中解放出來(lái)，節(jié)省了大量的高端人才成本，極大的提高了貸后管理水平和工作效率。
【附圖說(shuō)明】
[0012] 附圖1、本發(fā)明提供的一種第三方信貸監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)的監(jiān)管服務(wù)器的架構(gòu) 圖。
【具體實(shí)施方式】
[0013] 下面對(duì)本發(fā)明技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明，但是本發(fā)明的保護(hù)范圍不局限于所述實(shí)施 例。
[0014] 實(shí)施例1: 一種第三方信貸監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的系統(tǒng)，包括申請(qǐng)貸款客戶端、發(fā)放貸 款客戶端、擔(dān)?？蛻舳撕捅O(jiān)管服務(wù)端，所述申請(qǐng)貸款客戶端、所述擔(dān)?？蛻舳撕退霭l(fā)放貸 款客戶端分別與所述監(jiān)管服務(wù)器雙向通信。
[0015] 所述申請(qǐng)貸款客戶端包括基本信息模塊，用于錄入和管理公司的基本信息；財(cái)務(wù) 信息模塊，用于上傳和下載公司的財(cái)務(wù)報(bào)表；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模塊，用于查詢貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)和評(píng)級(jí) 的原因及建議；貸款申請(qǐng)模塊，用于申請(qǐng)貸款并管理已申請(qǐng)貸款的基本信息和狀態(tài)。
[0016] 所述發(fā)放貸款客戶端包括貸款申請(qǐng)審核模塊，用于管理申請(qǐng)貸款的信息并審批貸 款；已發(fā)放貸款監(jiān)管模塊，用于管理已發(fā)放貸款的信息、審核已發(fā)放貸款客戶的財(cái)務(wù)報(bào)表及 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)。
[0017] 所述擔(dān)?？蛻舳税ㄙJ款保險(xiǎn)審核模塊，用于管理申請(qǐng)投保的信息并審批貸款投 保；已投保貸款監(jiān)管模塊，用于管理已投保的信息，并進(jìn)行已投保的續(xù)約。
[0018] 所述監(jiān)管服務(wù)器的架構(gòu)圖如圖1所示，包括指標(biāo)體系模塊，用于根據(jù)采集的數(shù)據(jù) 進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析建立數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，并根據(jù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練集的采樣分析對(duì)指標(biāo)體系的數(shù)值進(jìn)行 反饋控制調(diào)整（feedback mechanism)生成對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的指標(biāo)體系，對(duì)于未來(lái)的 數(shù)據(jù)采用指標(biāo)體系進(jìn)行處理，基本原理采用數(shù)據(jù)挖掘的predictive modeling算法。PCA 與因子分析模塊，用于采用SPSS因素分析模塊中的主成分法（Principal Components Analysis，PCA)對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行因素分析，對(duì)經(jīng)過(guò)指標(biāo)體系處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。 對(duì)于主成分的提取，我們采用k-means集群分析算法（clustering),對(duì)主體元素進(jìn)行提取。 (Centroits)。信用風(fēng)險(xiǎn)因子體系模塊，用于對(duì)經(jīng)過(guò)主成分分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，生成對(duì)用 于信用評(píng)價(jià)的因子體