CN105184645A - 实时小额信贷*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了实时小额信贷***,它涉及信贷***技术领域。设备识别***(1)、数据收集装置(2)、黑白名单服务***(3)、规则引擎(4)、模型引擎(5)和额度服务***(6)属于贷前和贷中***设备,大数据催款***(7)和自动上报***(8)属于贷后的***设备,它还包含第三方***(9)和商户***(10),?数据收集***(2)分别与第三方***(9)和商户***(10)连接。它能克服现有技术的弊端,设备结构设计合理,新颖,去掉人工环节,节约人力成本,减少人工出错的概率。解决时效性问题,审批实时生效,保证了信用贷款的实时发放。
Description
技术领域
本发明涉及实时小额信贷***,属于信贷***技术领域。
背景技术
贷前,贷中,贷后作为信用贷款的主要流程。贷前作为和用户交互最多的部分,里面主要包括了资料的提交和信用审批,而且传统行业无论资料提交或审核需要大量的人力和时间去做,并且无法避免人工误差的行为,同时会对用户提供比较差的用户体验。一个用户经过资料提交,审批,放款需要几天甚至1周以上的时间。虽然一些贷款公司,开始了一些线上的业务。用户信用申请的时候,资料的提交由线下转到线上,不需要用户到柜台去申请办理和人工填写了。但是审核流程人工介入,人工误差,时效性一直得不到满意的解决。
发明内容
针对上述问题,本发明要解决的技术问题是提供实时小额信贷***。
本发明实时小额信贷***包含设备识别***1、数据收集装置2、黑白名单服务***3、规则引擎4、模型引擎5、额度服务***6、大数据催款***7和自动上报***8,设备识别***1、数据收集装置2、黑白名单服务***3、规则引擎4、模型引擎5和额度服务***6属于贷前和贷中***设备,其贷前和贷中的具体工作流程为:设备识别***1:通过在网站或者移动端嵌入设备识别脚本,可以获取设备的多重属性,为每个设备建立唯一的ID,通过设备识别技术,更容易发现用户的恶意行为,准确追踪定位风险产生的用户主体以及关联的所有用户,及时发现风险,控制风险,减少损失;
数据收集***2:主要是收集用户行为数据和提供用户提交数据(包括用户第三方数据)的入口,收集用户行为数据通过在网站或者移动端嵌入收集脚本,收集用户基本特征和用户操作行为,逐渐描摹出一个用户主体的行为轨迹,用户提交数据的入口,是用户提交消费数据,电商数据等用于大数据授信的数据基础;
黑白名单服务***3:对于不良信用记录的失信者,建立失信名单,构筑共防共治,包括***累计和第三方提供的基本库。让每一笔授信请求的时候,用户的信息都会在这个基本库里进行匹配;
规则引擎4:主要是从用户提交的数据,商户提交的数据,关联的第三方数据,***收集的数据,从多个维度去考察用户的真实性,还款能力和还款意愿;
模型引擎5:通过数据历史的累计,和***自学***均违约率对用户进行风险分级,从而能进行风险议价;
额度服务***6:根据用户风险等级和还款能力,智能决策出用户的信贷额度。
作为优选,所述的大数据催款***7和自动上报***8属于贷后的***设备,其贷后的具体流程为:大数据催款***7:利用收集到海量数据,对用户进行预警,能提前进行干扰和催款;
自动上报***8:如果用户逾期,多平台自动上报,达到增加用户逾期成本,并且同防同控的目的。
作为优选,它还包含第三方***9和商户***10,数据收集***2分别与第三方***9和商户***10连接。
本发明的有益效果:它能克服现有技术的弊端,设备结构设计合理,新颖,去掉人工环节,节约人力成本,减少人工出错的概率。解决时效性问题,审批实时生效,保证了信用贷款的实时发放。
附图说明:
为了易于说明,本发明由下述的具体实施及附图作以详细描述。
图1为本发明贷前和贷中的工作原理结构示意图;
图2为本发明贷后的工作原理结构示意图。
具体实施方式:
如图1-2所示,本具体实施方式采用以下技术方案:本发明实时小额信贷***包含设备识别***1、数据收集装置2、黑白名单服务***3、规则引擎4、模型引擎5、额度服务***6、大数据催款***7和自动上报***8,设备识别***1、数据收集装置2、黑白名单服务***3、规则引擎4、模型引擎5和额度服务***6属于贷前和贷中***设备,其贷前和贷中的具体工作流程为:设备识别***1:通过在网站或者移动端嵌入设备识别脚本,可以获取设备的多重属性,为每个设备建立唯一的ID,通过设备识别技术,更容易发现用户的恶意行为,准确追踪定位风险产生的用户主体以及关联的所有用户,及时发现风险,控制风险,减少损失;
数据收集***2:主要是收集用户行为数据和提供用户提交数据(包括用户第三方数据)的入口,收集用户行为数据通过在网站或者移动端嵌入收集脚本,收集用户基本特征和用户操作行为,逐渐描摹出一个用户主体的行为轨迹,用户提交数据的入口,是用户提交消费数据,电商数据等用于大数据授信的数据基础;
黑白名单服务***3:对于不良信用记录的失信者,建立失信名单,构筑共防共治,包括***累计和第三方提供的基本库。让每一笔授信请求的时候,用户的信息都会在这个基本库里进行匹配;
规则引擎4:主要是从用户提交的数据,商户提交的数据,关联的第三方数据,***收集的数据,从多个维度去考察用户的真实性,还款能力和还款意愿。
模型引擎5:通过数据历史的累计,和***自学***均违约率对用户进行风险分级,从而能进行风险议价;
额度服务***6:根据用户风险等级和还款能力,智能决策出用户的信贷额度;
作为优选,所述的大数据催款***7和自动上报***8属于贷后的***设备,其贷后的具体流程为:大数据催款***7:利用收集到海量数据,对用户进行预警,能提前进行干扰和催款;
自动上报***8:如果用户逾期,多平台自动上报,达到增加用户逾期成本,并且同防同控的目的。
作为优选,它还包含第三方***9和商户***10,数据收集***2分别与第三方***9和商户***10连接。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (4)
1.实时小额信贷***,其特征在于:它包含设备识别***(1)、数据收集装置(2)、黑白名单服务***(3)、规则引擎(4)、模型引擎(5)、额度服务***(6)、大数据催款***(7)和自动上报***(8),设备识别***(1)、数据收集装置(2)、黑白名单服务***(3)、规则引擎(4)、模型引擎(5)和额度服务***(6)属于贷前和贷中***设备,其贷前和贷中的具体工作流程为:设备识别***(1):通过在网站或者移动端嵌入设备识别脚本,可以获取设备的多重属性,为每个设备建立唯一的ID,通过设备识别技术,更容易发现用户的恶意行为,准确追踪定位风险产生的用户主体以及关联的所有用户,及时发现风险,控制风险,减少损失;
数据收集***(2):主要是收集用户行为数据和提供用户提交数据的入口,收集用户行为数据通过在网站或者移动端嵌入收集脚本,收集用户基本特征和用户操作行为,逐渐描摹出一个用户主体的行为轨迹,用户提交数据的入口,是用户提交消费数据,电商数据等用于大数据授信的数据基础;
黑白名单服务***(3):对于不良信用记录的失信者,建立失信名单,构筑共防共治,包括***累计和第三方提供的基本库。
2.让每一笔授信请求的时候,用户的信息都会在这个基本库里进行匹配;
规则引擎(4):主要是从用户提交的数据,商户提交的数据,关联的第三方数据,***收集的数据,从多个维度去考察用户的真实性,还款能力和还款意愿;
模型引擎(5):通过数据历史的累计,和***自学***均违约率对用户进行风险分级,从而能进行风险议价;
额度服务***(6):根据用户风险等级和还款能力,智能决策出用户的信贷额度。
3.根据权利要求1所述的实时小额信贷***,其特征在于:所述的大数据催款***(7)和自动上报***(8)属于贷后的***设备,其贷后的具体流程为:大数据催款***(7):利用收集到海量数据,对用户进行预警,能提前进行干扰和催款;
自动上报***(8):如果用户逾期,多平台自动上报,达到增加用户逾期成本,并且同防同控的目的。
4.根据权利要求1所述的实时小额信贷***,其特征在于:它还包含第三方***(9)和商户***(10),数据收集***(2)分别与第三方***(9)和商户***(10)连接。
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