一种贷后管理系统及方法与流程

专利2022-12-30  152



1.本技术主要涉及金融领域,特别涉及一种贷后管理系统及方法。


背景技术:

2.公司金融领域,银行向企业发放贷款之后,需要对企业的生产经营情况、抵押品等进行监管,减少风险事件的发生。
3.目前,主要依靠人力统计及企业报表对企业的风险状况进行评估,然而上述方法披露的数据往往缺少客观性,难以实现真实的风险评估;常见的抵押品监管方法往往成本较高,而且对于风险的预测较为单一,对企业的风险状况的预测准确度较低。


技术实现要素:

4.有鉴于此,本技术提供了一种贷后管理系统及方法,能够获取抵押品状态的客观数据,并结合企业参数,对企业的贷后风险进行准确、客观的评估。
5.一方面,本技术提供了一种贷后管理系统,所述系统用于目标企业的贷后风险管理,所述系统包括:抵押品数据获取模块,企业参数获取模块和风险评估模块;
6.所述抵押品数据获取模块,用于获取所述目标企业的抵押品的状态数据;
7.所述企业参数获取模块,用于获取所述目标企业的企业参数,所述企业参数用于表征所述企业的生产运营情况;
8.所述风险评估模块,用于基于预先训练好的风险评估模型,根据所述目标企业的抵押品的状态数据和所述目标企业的企业参数,对所述目标企业的风险概率进行评估,所述风险评估模型是基于所述目标企业的所属行业建立的。
9.可选的,所述抵押品数据获取模块具体用于:
10.基于低功耗广域物联网zeta技术,获取所述目标企业的抵押品的状态数据。
11.可选的,所述抵押品数据获取模块包括数据采集单元、数据传输单元和物联网服务平台;
12.所述数据采集单元包括传感器和zeta模组,用于采集所述目标企业的抵押品的状态数据;
13.所述数据传输单元包括zeta网关,用于基于zeta通信技术,将所述数据采集单元采集到的抵押品的状态数据传输至所述物联网服务平台;
14.所述物联网服务平台,用于将所述抵押品的状态数据转发到所述风险评估模块。
15.可选的,所述抵押品数据获取模块具体用于:根据所述目标企业的抵押品的类型,获取所述抵押品的状态数据。
16.可选的,所述抵押品数据获取模块具体用于:
17.对于类型为不动产的抵押品,获取所述抵押品的移动数据;
18.对于类型为动产的抵押品,获取所述抵押品的数量和位置数据。
19.可选的,所述企业参数包括常规参数和特性参数,所述企业参数获取模块包括常
规参数获取单元和特性参数获取单元;
20.所述常规参数获取单元,用于获取所述目标企业的常规参数,所述常规参数用于表征所有行业的企业共有的企业参数;
21.所述特性参数获取单元,用于获取所述目标企业的特性参数,所述特性参数用于表征所述目标企业所属行业特有的企业参数。
22.可选的,所述系统还包括风险管理模块;
23.所述风险管理模块,用于根据所述风险评估模块得到的所述目标企业的风险概率,将所述风险概率超过预设阈值的目标企业发送至银行业务部门。
24.另一方面,本技术还提供了一种贷后管理方法,其特征在于,所述方法用于目标企业的贷后风险管理,所述方法包括:
25.获取所述目标企业的抵押品的状态数据;
26.获取所述目标企业的企业参数,所述企业参数用于表征所述企业的生产运营情况;
27.基于预先训练好的风险评估模型,根据所述目标企业的抵押品的状态数据和所述目标企业的企业参数,对所述目标企业的风险概率进行评估,所述风险评估模型是基于所述目标企业的所属行业建立的。
28.另一方面,本技术还提供了一种设备,其特征在于,所述设备包括:处理器和存储器;
29.所述存储器,用于存储指令;
30.所述处理器,用于执行所述存储器中的所述指令,执行以上方面所述的系统。
31.另一方面,本技术还提供了一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有程序代码或指令,当其在计算机上运行时,使得所述计算机执行以上方面所述的系统。
32.由此可见,本技术实施例有如下有益效果:
33.本技术用于目标企业的贷后风险管理,系统包括抵押品数据获取模块、企业参数获取模块和风险评估模块,其中,抵押品数据获取模块用于获取目标企业的抵押品的状态数据,能够获取抵押品的客观数据;企业参数获取模块,用于获取目标企业的企业参数,将抵押品对应的目标企业的生产运营情况纳入考虑;风险评估模块,用于基于预先训练好的风险评估模型,将目标企业的抵押品的状态数据和目标企业的企业参数作为输入,对目标企业的风险概率进行评估;本技术能够综合考虑抵押品状态和企业生产运营情况,并结合风险评估模型进行风险评估;提高了风险概率评估的客观性和准确度,有利于银行根据评估得到的风险概率提前判断风险,提高贷后风险管理水平。
附图说明
34.为了更清楚地说明本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,下面描述中的附图是本技术的一些实施例,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它的附图。
35.图1为本技术实施例提供的一种贷后管理系统的示意图;
36.图2为本技术实施例提供的一种贷后管理方法的流程图。
具体实施方式
37.为使本技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图对本技术的具体实施方式做详细的说明。
38.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术,但是本技术还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本技术内涵的情况下做类似推广,因此本技术不受下面公开的具体实施例的限制。
39.目前,对贷后风险的预测和管理,主要存在以下问题:
40.(1)依赖人力统计和企业报表披露的数据进行风险评估,缺少客观性;
41.(2)广泛用于抵押品监控的物联网网络层技术中普遍存在成本较高或安全性较差的问题。例如,常用的nb-iot和lora技术中,nb-iot涉及运营商的网络基建和持续付费,多数银行倾向自组网技术;而lora作为自组网技术近几年被受国内互联网企业推崇,然而其模组成本高,普及成本高,常用的协议为公开协议,易受攻击;
42.(3)目前常用的贷后风险评估方法的评价方式较为单一,缺少对抵押品和企业情况的综合考虑。
43.为了解决以上问题,本技术提供了一种贷后管理系统及方法,通过获取客观的抵押品状态数据,并综合考虑抵押品数据和企业参数,对目标企业的风险概率进行评估,能够实现客观、准确地对贷后企业进行风险评估,从而有利于提高银行的贷后管理水平。
44.为了便于理解,下面结合附图对本技术实施例提供的一种贷后管理系统及方法进行详细的说明。
45.参考图1所示,为本技术实施例提供的一种贷后管理系统的示意图,该系统100用于目标企业的贷后风险管理,该系统可以包括以下模块:
46.抵押品数据获取模块101,用于获取所述目标企业的抵押品的状态数据;
47.企业参数获取模块102,用于获取所述目标企业的企业参数,所述企业参数用于表征所述企业的生产运营情况;
48.风险评估模块103,用于基于预先训练好的风险评估模型,根据所述目标企业的抵押品的状态数据和所述目标企业的企业参数,对所述目标企业的风险概率进行评估,所述风险评估模型是基于所述目标企业的所属行业建立的。
49.本技术实施例中,抵押品数据获取模块能够基于物联网技术,获取目标企业的抵押品的状态数据。目标企业即为本技术实施例中需要进行风险评估的企业,具体可为银行发放贷款的企业。
50.一种可能的实现方式中,所述抵押品数据获取模块具体用于:
51.基于低功耗广域物联网zeta技术,获取所述目标企业的抵押品的状态数据。
52.本技术实施例中采用zeta技术作为抵押品数据获取模块中的物联网技术。zeta技术是一种采用超窄带通信,分布式多跳组网的低功耗广域物联网技术,面向不同场景有多种协议模式支持。其中,低功耗广域物联网是指面向物联网中远距离和低功耗场景的一种通信技术,一般传输距离超过5km,主要技术有nb-iot、lora、zeta等。
53.同类低功耗广域网技术相比,zeta技术本身有如下优势:
54.1)mesh组网,对比nb-iot有更优越的覆盖,更低功耗;使用非授权频谱,不用接入运营商;
55.2)设备端到网关侧的keyloq安全加密机制,比lora端到平台的aes128加密机制更具安全性;
56.3)国内自主研发芯片,比semtech的lora芯片成本更低;zeta协议使用超窄带进行通信,单信道占用带宽仅2k,对比lora的125k更节约频谱资源;
57.4)sdr网关,支持信道扩展;m-fsk调制,比lora频谱利用率更高。
58.一种可能的实现方式中,所述抵押品数据获取模块包括数据采集单元、数据传输单元和物联网服务平台;
59.所述数据采集单元包括传感器和zeta模组,用于采集所述目标企业的抵押品的状态数据;
60.所述数据传输单元包括zeta网关,用于基于zeta通信技术,将所述数据采集单元采集到的抵押品的状态数据传输至所述物联网服务平台;
61.所述物联网服务平台,用于将所述抵押品的状态数据转发到所述风险评估模块。
62.本技术实施例中,抵押品数据获取模块采用物联网技术,根据物联网技术中的四层体系架构中的前三层,具体可以对应三个部分。
63.物联网技术的四层体系架构理论中包括物理层、网络层、平台层和应用层。在本技术实施例中,具体可以包括:
64.数据采集单元,对应物理层,由传感器、通信模组构成,本实施例中采用zeta模组作为通信模组,负责抵押品的状态数据的采集;
65.数据传输单元,对应网络层,能够将物理层获取的数据进行传输,供平台层使用,是物联网构建的核心内容,本实施例中基于zeta通信技术作为网络层的通信技术,通过zeta网关,将数据采集单元采集到的抵押品的状态数据传输至物联网服务平台;
66.物联网服务平台,对应平台层,负责设备接入、协议解析,数据存储、转发处理,为上层行业应用提供智能支撑;本技术实施例中,用于将抵押品的状态数据转发到风险评估模块。
67.物联网体系架构理论中的应用层在本实施例中可以和风险评估模块对应,负责处理和应用数据,并服务于行业应用;本实施例中则是基于预先训练好的风险评估模型,对目标企业的风险概率进行评估。
68.一种可能的实现方式中,所述抵押品数据获取模块具体用于:根据所述目标企业的抵押品的类型,获取所述抵押品的状态数据。
69.本技术实施例中,对抵押品的状态数据的采集主要是根据上述体系架构中的物理层,即数据采集模块进行采集;具体的,需要根据抵押品的不同类型,对抵押品的状态数据进行提取。
70.一种可能的实现方式中,所述抵押品数据获取模块具体用于:
71.对于类型为不动产的抵押品,获取所述抵押品的移动数据;
72.对于类型为动产的抵押品,获取所述抵押品的数量和位置数据。
73.举例说明,对于不同类型的抵押品,需要提取不同的特征值:如不动产类抵押品,如贵重金属,货物,汽车等,银行主要关心在抵押期间,物品是否会非法移动,故需结合震动
传感、三轴传感识别其位移、加速度的情况。动产类抵押品,如生物资产,银行主要关心其生命体征,如通过体温传感判断其是否存活,即获取抵押品的数量;还可以通过位置传感判断其是否在合法范围(电子围栏)内,即对位置数据的获取。
74.本技术实施例中,基于zeta技术,具体的,针对不动产类贵重抵押品,采用位移、震动传感器,集成zeta通信模组定制智能终端,并配以防拆报警设计;针对动产类抵押品,如活体动物、汽车等,重点关注其位置信息,采用低成本zeta标签并配以防拆报警设计,标签定期上报心跳包至zeta网关,网关将自身的gps信息作为抵押品的位置信息上报至物联网服务平台。
75.由于对于企业的贷后分析,单纯判断抵押物状态无法全面评估风险,因此本技术实施例中的风险评估模型包括两部分输入:一是抵押品的状态数据,二是目标企业的企业参数;通过风险评估模型,对两部分的运算结果进行交叉验证,输出的运算结果即为目标企业的风险概率评估结果。
76.需要说明的是,抵押品数据获取模块和企业参数获取模块是完全并列的两个模块,并没有数据获取的先后或其他时序关系,在此不作任何限定。
77.一种可能的实现方式中,所述企业参数包括常规参数和特性参数,所述企业参数获取模块包括常规参数获取单元和特性参数获取单元;
78.所述常规参数获取单元,用于获取所述目标企业的常规参数,所述常规参数用于表征所有行业的企业共有的企业参数;
79.所述特性参数获取单元,用于获取所述目标企业的特性参数,所述特性参数用于表征所述目标企业所属行业特有的企业参数。
80.本技术实施例中,风险评估模型是面向行业的模型,对于不同行业,可以建立不同的风险评估模型。
81.具体的,常规参数可以包括:目标企业的纳税信息、社保缴纳情况、营收报表、法人舆情等所有行业的企业共有的企业参数;
82.特性参数则由目标企业所述的行业确定,即由目标企业的企业类型确定;例如,制造业企业的水电费和物料购买量、进出口企业的进出口贸易量、跨境电商的订单量、劳务公司的发薪量等。
83.一种可能的实现方式中,所述系统还包括风险管理模块;
84.所述风险管理模块,用于根据所述风险评估模块得到的所述目标企业的风险概率,将所述风险概率超过预设阈值的目标企业发送至银行业务部门。
85.本技术实施例用于目标企业的贷后风险管理,系统包括抵押品数据获取模块、企业参数获取模块和风险评估模块,其中,抵押品数据获取模块用于获取目标企业的抵押品的状态数据,能够获取抵押品的客观数据;企业参数获取模块,用于获取目标企业的企业参数,将抵押品对应的目标企业的生产运营情况纳入考虑;风险评估模块,用于基于预先训练好的风险评估模型,将目标企业的抵押品的状态数据和目标企业的企业参数作为输入,对目标企业的风险概率进行评估;本技术能够综合考虑抵押品状态和企业生产运营情况,并结合风险评估模型进行风险评估;提高了风险概率评估的客观性和准确度,有利于银行根据评估得到的风险概率提前判断风险,提高贷后风险管理水平。
86.基于上述贷后管理系统,本技术实施例还提供了一种贷后管理方法,参考图2所
示,该图为本技术实施例提供的一种贷后管理方法的流程图。该方法用于目标企业的贷后风险管理,可以包括以下步骤:
87.s201:获取所述目标企业的抵押品的状态数据;
88.s202:获取所述目标企业的企业参数,所述企业参数用于表征所述企业的生产运营情况;
89.s203:基于预先训练好的风险评估模型,根据所述目标企业的抵押品的状态数据和所述目标企业的企业参数,对所述目标企业的风险概率进行评估,所述风险评估模型是基于所述目标企业的所属行业建立的。
90.一种可能的实现方式中,所述获取所述目标企业的抵押品的状态数据包括:基于低功耗广域物联网zeta技术,获取所述目标企业的抵押品的状态数据。
91.一种可能的实现方式中,所述获取所述目标企业的抵押品的状态数据包括:
92.根据数据采集单元,采集所述目标企业的抵押品的状态数据,所述数据采集单元包括传感器和zeta模组;
93.根据数据传输单元,基于zeta通信技术,将所述数据采集单元采集到的抵押品的状态数据传输至物联网服务平台,所述数据传输单元包括zeta网关;
94.根据所述物联网服务平台,将所述抵押品的状态数据转发到所述风险评估模块。
95.一种可能的实现方式中,所述获取所述目标企业的抵押品的状态数据包括:
96.根据所述目标企业的抵押品的类型,获取所述抵押品的状态数据。
97.一种可能的实现方式中,所述根据所述目标企业的抵押品的类型,获取所述抵押品的状态数据包括:
98.对于类型为不动产的抵押品,获取所述抵押品的移动数据;
99.对于类型为动产的抵押品,获取所述抵押品的数量和位置数据。
100.一种可能的实现方式中,所述企业参数包括常规参数和特性参数,所述获取所述目标企业的企业参数包括:
101.获取所述目标企业的常规参数,所述常规参数用于表征所有行业的企业共有的企业参数;
102.获取所述目标企业的特性参数,所述特性参数用于表征所述目标企业所属行业特有的企业参数。
103.一种可能的实现方式中,所述方法还包括:根据所述风险评估模块得到的所述目标企业的风险概率,将所述风险概率超过预设阈值的目标企业发送至银行业务部门。
104.基于以上的贷后管理系统和方法,本技术实施例还提供了一种设备,该设备可以包括:处理器和存储器;
105.存储器,用于存储指令;
106.处理器,用于执行所述存储器中的所述指令,执行上文所述的贷后管理系统。
107.基于以上的贷后管理系统和方法,本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储有程序代码或指令,当其在计算机上运行时,使得所述计算机执行上文所述的贷后管理系统。
108.需要说明的是,本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实
施例公开的系统或装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
109.应当理解,在本技术中,“至少一个(项)”是指一个或者多个,“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,用于描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,“a和/或b”可以表示:只存在a,只存在b以及同时存在a和b三种情况,其中a,b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达,是指这些项中的任意组合,包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如,a,b或c中的至少一项(个),可以表示:a,b,c,“a和b”,“a和c”,“b和c”,或“a和b和c”,其中a,b,c可以是单个,也可以是多个。
110.还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个
……”
限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
111.结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块,或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
112.对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征:
1.一种贷后管理系统,其特征在于,所述系统用于目标企业的贷后风险管理,所述系统包括:抵押品数据获取模块,企业参数获取模块和风险评估模块;所述抵押品数据获取模块,用于获取所述目标企业的抵押品的状态数据;所述企业参数获取模块,用于获取所述目标企业的企业参数,所述企业参数用于表征所述企业的生产运营情况;所述风险评估模块,用于基于预先训练好的风险评估模型,根据所述目标企业的抵押品的状态数据和所述目标企业的企业参数,对所述目标企业的风险概率进行评估,所述风险评估模型是基于所述目标企业的所属行业建立的。2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述抵押品数据获取模块具体用于:基于低功耗广域物联网zeta技术,获取所述目标企业的抵押品的状态数据。3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述抵押品数据获取模块包括数据采集单元、数据传输单元和物联网服务平台;所述数据采集单元包括传感器和zeta模组,用于采集所述目标企业的抵押品的状态数据;所述数据传输单元包括zeta网关,用于基于zeta通信技术,将所述数据采集单元采集到的抵押品的状态数据传输至所述物联网服务平台;所述物联网服务平台,用于将所述抵押品的状态数据转发到所述风险评估模块。4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述抵押品数据获取模块具体用于:根据所述目标企业的抵押品的类型,获取所述抵押品的状态数据。5.根据权利要求4所述的系统,其特征在于,所述抵押品数据获取模块具体用于:对于类型为不动产的抵押品,获取所述抵押品的移动数据;对于类型为动产的抵押品,获取所述抵押品的数量和位置数据。6.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述企业参数包括常规参数和特性参数,所述企业参数获取模块包括常规参数获取单元和特性参数获取单元;所述常规参数获取单元,用于获取所述目标企业的常规参数,所述常规参数用于表征所有行业的企业共有的企业参数;所述特性参数获取单元,用于获取所述目标企业的特性参数,所述特性参数用于表征所述目标企业所属行业特有的企业参数。7.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述系统还包括风险管理模块;所述风险管理模块,用于根据所述风险评估模块得到的所述目标企业的风险概率,将所述风险概率超过预设阈值的目标企业发送至银行业务部门。8.一种贷后管理方法,其特征在于,所述方法用于目标企业的贷后风险管理,所述方法包括:获取所述目标企业的抵押品的状态数据;获取所述目标企业的企业参数,所述企业参数用于表征所述企业的生产运营情况;基于预先训练好的风险评估模型,根据所述目标企业的抵押品的状态数据和所述目标企业的企业参数,对所述目标企业的风险概率进行评估,所述风险评估模型是基于所述目标企业的所属行业建立的。9.一种设备,其特征在于,所述设备包括:处理器和存储器;
所述存储器,用于存储指令;所述处理器,用于执行所述存储器中的所述指令,执行权利要求1-7任一项所述的系统。10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有程序代码或指令,当其在计算机上运行时,使得所述计算机执行以上权利要求1-7任一项所述的系统。

技术总结
本申请提供了一种贷后管理系统及方法,用于目标企业的贷后风险管理,该系统包括:抵押品数据获取模块,企业参数获取模块和风险评估模块;抵押品数据获取模块,用于获取目标企业的抵押品的状态数据;企业参数获取模块,用于获取目标企业的企业参数,企业参数用于表征企业的生产运营情况;风险评估模块,用于基于预先训练好的风险评估模型,根据目标企业的抵押品的状态数据和目标企业的企业参数,对目标企业的风险概率进行评估,风险评估模型是基于所述目标企业的所属行业建立的。本申请能够综合考虑抵押品状态和企业生产运营情况,并结合风险评估模型进行风险评估。险评估模型进行风险评估。险评估模型进行风险评估。


技术研发人员:李娜 赵许福 丁海兰 吴捷雄 刘致驿
受保护的技术使用者:中国银行股份有限公司
技术研发日:2022.07.26
技术公布日:2022/11/1
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