CN107993143A - 一种信贷风险评估方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明适用于信息技术领域，提供了一种信贷风险评估方法及***，所述方法包括：通过云计算ERP***获取企业的多维度数据，并对所述多维度数据进行分析，获得分析结果；根据所述分析结果确定企业的类别，并调整不同类别企业的风险评估模型权重，以计算企业的信用分值；基于企业的信用分值，判断企业所提交的信贷申请是否通过；若通过，则在提供信贷后通过云计算ERP***进行实时监控。本发明提供的信贷风险评估方法可以提高信贷风险评估的准确性和效率，有较高的实用性。
Description
技术领域
本发明属于信息技术领域，尤其涉及一种信贷风险评估方法及***。
背景技术
目前，由于我国对包括中小企业在内的全社会信用体系和征信管理尚未形成，中小企业没有其它公共可及的信用信息，使得中小企业的信贷风险评估没有统一的评估体系。而我国大部分中小企业的内部管理不规范，规章制度不健全，信息披露不对称，财务报表等资料无法反应真实情况。
实际上，传统金融及放贷机构主要是通过线下人工收集银行流水、财务报表、订单合同等零散资料，也就是以客户所提交的资料为主，数据真实性难以辨别，可靠信息很少，而且收集和分析过程严重滞后。互联网领域的企业则主要通过电商平台或者社交网络等渠道获取数据，但是这些信息与企业经营管理及信用状况不直接相关，数据相关性、预测性不大，而且不同平台之间数据的统计标准不尽相同，无法相互补充印证，也无法综合利用，使得互联网领域的企业很难结合企业实际运营的各方面情况进行分析。信息不完善、资料不可信、数据不可及等问题，给中小企业信贷风险评估带来很大困难。而信贷风险评估的模型与方法则在很大程度上受限于数据。受限于其所获得的数据，其评估方法仍依赖于主观判断，从而导致现有技术的评估结果并不可靠，而且收集和分析过程严重滞后，从而其风险评估时效性不足。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种信贷风险评估方法及***，以提高信贷风险评估的准确性和效率。
本发明实施例的第一方面提供了一种信贷风险评估方法，包括：
通过云计算ERP***获取企业的多维度数据，并对所述多维度数据进行分析，获得分析结果；
根据所述分析结果确定企业的类别，并调整不同类别企业的风险评估模型权重，以计算企业的信用分值；
基于企业的信用分值，判断企业所提交的信贷申请是否通过；
若通过，则在提供信贷后通过云计算ERP***进行实时监控。
本发明实施例的第二方面提供了一种信贷风险评估***，包括：
数据模块，用于通过云计算ERP***获取企业的多维度数据，并对所述多维度数据进行分析，获得分析结果；
处理模块，用于根据所述分析结果确定企业的类别，并调整不同类别企业的风险评估模型权重，以计算企业的信用分值；
控制模块，用于基于企业的信用分值，判断企业所提交的信贷申请是否通过；
数据模块还用于若通过，则在提供信贷后通过云计算ERP***进行实时监控。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例提供了一种信贷风险评估方法，通过云计算ERP***获取企业的多维度数据，并对所述多维度数据进行分析，获得分析结果；根据所述分析结果确定企业的类别，并调整不同类别企业的风险评估模型权重，以计算企业的信用分值；基于企业的信用分值，判断企业所提交的信贷申请是否通过；若通过，则在提供信贷后通过云计算ERP***进行实时监控。本发明实施例通过云计算ERP***采集和分析企业的多维度数据，进行信贷风险评估，提高了评估准确性和评估效率，并在提供信贷后实时调取和分析数据进行监控，高效准确，且可以进行风险预警，有很高的实用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种信贷风险评估方法的实现流程示意图；
图2是本发明实施例二提供的一种信贷风险评估方法的实现流程示意图；
图3是本发明实施例三提供的一种信贷风险评估***的示意图；
图4是本发明实施例四提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
图1是本发明实施例一提供的一种信贷风险评估方法的实现流程示意图，如图所示该方法可以包括以下步骤：
在步骤S101中，通过云计算ERP***获取企业的多维度数据，并对所述多维度数据进行分析，获得分析结果。
本发明实施例中，所述云计算ERP***是指基于云端的企业资源计划***(Enterprise Resource Planning，ERP)，所述云计算ERP***可以是自主研发的***，也可以为第三方***，在此不作限定。多维度数据包括通过云计算ERP ***获取的应用***数据、行为数据和可扩展数据。
所述多维度数据可以通过数据库进行收集。可选的，所述数据库可以是云计算ERP***。所述云计算ERP***是建立在信息技术基础上，以***化的管理思想，为企业员工及决策层提供决策手段的管理平台，也是反映企业对外经营状况和对内管理表现的数据库。
下面以本发明实施例的一个较佳实施方式为例具体说明云计算ERP***的应用。
示例性的，所述云计算ERP***可以包括任务***、客户关系管理 (CustomerRelationship Management，CRM)***、进销存***、考勤***、审批***、人事薪酬***、绩效考核***、成本分析***、行为数据和可扩展数据接口等多个应用***，可采集应用***数据、行为数据以及可扩展数据。
任务***，基于企业组织架构来安排各级员工工作任务，所有工作都以任务形式发布出来，记录工作过程和结果，可记录任务时长、任务数量、完成数量、逾期数量等基础数据，并记录上级对任务的评分评级，形成任务数据。
考勤***，与审批***智能连接，支持全球定位***(Global PositioningSystem，GPS)与WiFi双重打卡，支持不同人员设置不同考勤方案，可记录员工的迟到、早退、旷工、请假、外出、加班等数据，形成考勤数据。
CRM***，针对客户进行管理，记录销售电话、拜访记录等销售过程和结果，并有数据报表实时统计业务活动数据和销售数据，可记录客户数量、拜访次数、通话次数、新增客户数量、销售团队积分等，形成CRM数据。
审批***，支持完全自定义，让每个审批都有定制流程在***处理与记录，可记录请假、报销、外出等预置或自定义模板中的人员、时长、金额等数据，以及审批流程中相关人员的反映速度等，形成审批数据。
进销存***，针对企业生产经营中进货、出货、批发、销售等进行全程跟踪与管理，每一步都提供详尽准确的数据，可记录供应商数量、存货记录和采购成本等数据，形成进销存数据。
人事薪酬***，可汇总员工入职前后各项基本信息，并可设置不同薪酬模板，自动关联绩效考核结果，引用考勤或审批数据，形成人事薪酬数据。
绩效考核***，分为周期绩效和实时绩效。周期绩效可记录员工在相应工作周期内的有效产出、执行力、投入程度以及职业素养评分等数据，并根据用户自定义设置的各项指标权重配比计算出员工的周期绩效得分；实时绩效自动记录员工本月截止到当前时间的有效产出、创新分值、空闲时长、工作时长等数据，最终得出实时绩效分数。绩效考核***的周期绩效和实时绩效，形成了绩效考核数据。
成本分析***，综合员工薪资、工作时长、任务分值、审批报销、生产成本等计算每个员工基于各类活动的成本，精确到企业的各个成本因子，包括但不限于任务成本、团队成本、客户成本、供应商成本等，形成成本分析数据。
其中，所述应用***数据是指通过云计算ERP***中的多个应用***采集到的数据，包括但不限于所述审批***形成的审批数据、所述进销存***形成的进销存数据、人事薪酬***形成的人事薪酬数据、绩效考核***形成的绩效考核数据、成本分析***形成的成本分析数据等。
本发明实施例中，所述多维度数据可以包括行为数据，所述行为数据是指描述企业及其员工行为活动的数据，包括但不限于云计算ERP***中的登录时间和使用频率、任务执行时间、空闲时间、审批反应速度、评论数量等。
云计算ERP***是云端部署，可在PC端、移动端等终端设备上使用，不受机房和服务器限制，成本低，灵活便捷，适用于中小企业及其员工。同时，云计算ERP***，将中小企业及其员工的行为数据记录存储在云端，利用绩效管理和成本分析等***功能以云计算方式将很多非结构化数据转化成为结构化数据。例如，云计算ERP***记录销售人员的外出拜访、签到签退等考勤记录，也记录销售人员的销售额、费用报销等数据，并组合分析得出订单成本、人均成本与产值等含有经济意义的结构化数据。所述结构化数是指有统计标准和意义，并且可以存储在数据库里用二维表结构来逻辑表达实现的数据。所述非结构化数据是指无统计标准和意义，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频、视频信息等。
另外，所述多维度数据也可以包括可拓展数据，所述可拓展数据可以包括云计算ERP***通过可拓展数据接口获取的其它开放性信息数据，例如，国家企业信用信息公示***的工商登记信息、全国法院被执行人信息、中国判决文书网信息等；所述可拓展数据还可以包括基于第三方交易平台的采购和销售数据，或者基于企业内网数据库和外网行业信息等数据。
云计算ERP***可以开放给所有企业使用，功能的延展性和齐全性高，软件无需部署，手机下载即可，复制性极强，可以满足各行业的中小企业需求，因此能积累大量中小企业有效数据，可用于比较分析不同类别企业，也可用于分析具体企业在同类别企业中的水平及其动态变化。
进一步的，本发明实施例可以通过逻辑库分析记录企业对外经营状况和对内管理表现，所述逻辑库可以是数据逻辑体系，是可将云计算ERP***采集到的大量数据进行分析记录的数据逻辑体系。
示例性的，该逻辑库可以以风险评估模型为主体，主要考察企业规模、财务表现、员工竞争力、企业竞争力、客户竞争力等多方面的指标，将云计算ERP ***收集到的多维度数据通过评估逻辑进行分析记录，以用于中小企业信贷风险评估。
示例性的，本发明实施例中的多维度数据评估指标包括但不限于以下内容：以员工数量、订单销量、存货数量等综合衡量企业规模；以销售收入、生产成本、采购成本、薪资成本、管理费用等综合评价财务表现；以人员流动率、平均任务数量、平均工作时长和绩效薪资匹配度等指标考察员工竞争力；以平均任务成本、客户成本、供应商成本、平均人工成本、工作总时长、公司平均绩效等方面考察企业竞争力；以客户数量、客户规模、订单集中度、应收账款回款率等方面考察客户竞争力。
具体的，下面通过多个实施例具体说明对所述多维度数据进行分析，获得分析结果的实施方式，但应理解所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以企业规模为例，不同类型企业衡量企业规模的标准不同，还需考虑稳定性，一般以无明显下滑或有稳定增长为佳。例如，员工数量、订单销量或存货数量等指标初始值高，而且增减幅度较小，说明其企业规模大而且稳定，则企业信贷风险小。
以财务表现方面为例，总的来说，销售收入越高，各项成本费用越低，则财务表现越好，企业信贷风险越小。具体而言，还需考虑负债情况、偿债能力、盈利能力和营运能力。例如，存货、应收账款、应付账款的周转天数可计算现金循环周期，周转天数越短则反映营运资产效率越高。
以员工竞争力方面为例，员工的平均工作时长、任务数量、绩效薪资匹配度越高，人员流动率越低，则员工竞争力越强，企业信贷风险越小。
以企业竞争力为例，企业的平均任务成本、平均人工成本越低，工作总时长、公司平均绩效越高，则企业竞争力越强，企业信贷风险越小。
以客户竞争力为例，不仅需要考虑客户数量，还需综合考虑其客户订单集中度、账款回收情况、客户关系维护情况等多方面，客户竞争力越强，则信贷风险越小。客户竞争力是指企业获得客户、保持客户、开发客户价值的能力。例如，客户资源数量越大，已达成合作的客户占比越高，应收账款周转天数越小，客户跟进计划完成率越高，则客户竞争力越强。
在步骤S102中，根据所述分析结果确定企业的类别，并调整不同类别企业的风险评估模型权重，以计算企业的信用分值。
可选地，本发明实施例中，可以基于企业的多维度数据，抽选一定量样本企业，通过聚类分析将样本企业分成不同类别。根据各类别企业的评估指标数据平均值、标准差等评估特征值来分析类别特点，判断该类别的风险等级和主要风险点。再结合***内各类别企业中的实际信贷记录，并基于该类别特点对风险评估模型进行调整，确定该类别企业风险评估体系指标的权重比例。其中，所述聚类分析是指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，实际上就是衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法(如分类和定性归纳算法) 的预处理步骤。
此外，本发明实施例也可以通过行业与企业规模来划分类别，结合样本企业的信贷记录，确定各类别的风险评估体系指标与权重，核算企业信用分值。
可选地，本发明实施例中可以进一步地定期更新数据进行类别划分与模型调整，例如以每三个月或半年为一个周期，以进一步提高评估的准确性。
进一步的，本发明实施例还可以计算信贷申请企业的信用分值，根据信贷申请企业的信用分值计算信贷额度。可选地，可通过企业在云计算ERP***提交信贷申请进行触发计算信贷申请企业的信用分值的操作，也可由信贷审核人员在后台提交申请触发。触发后，将从所述数据库中提取该企业的数据，根据企业所在类别的风险评估模型及其权重，核算该企业的信用分值，判断该企业的风险等级和主要风险点。
在步骤S103中，基于企业的信用分值，判断企业所提交的信贷申请是否通过。
可选地，本发明实施例中，可以根据信贷申请企业的信用分值，判断该企业的风险等级和主要风险点，核定信贷额度，确认企业所提交的信贷申请是否通过风险评估审核。若通过审核，则根据所评估的风险点来设定该企业预警参数，包括但不限于企业信用分值预警和客户数量、平均获客成本、人均产值等具体指标预警。
在步骤S104中，若通过，则在提供信贷后通过云计算ERP***进行实时监控。
可选地，本发明实施例中，若企业的信贷申请通过审核，则可以通过云计算ERP***实时采集并分析提供信贷后的企业的信息，例如自动进入贷后实时监控，并可以直接从云计算ERP***云端实时获取数据进行分析；在该企业的信用分值低于阈值，或者某项指标的波动超过预设范围，则发出警报，以提醒跟进了解情况。
通过图1的实施例可知，本发明实施例中，通过云计算ERP***获取企业的多维度数据，并对所述多维度数据进行分析，获得分析结果；根据所述分析结果确定企业的类别，并调整不同类别企业的风险评估模型权重，以计算企业的信用分值；基于企业的信用分值，判断企业所提交的信贷申请是否通过；若通过，则在提供信贷后通过云计算ERP***进行实时监控。本发明实施例通过云计算ERP***采集和分析企业的多维度数据，进行信贷风险评估，提高了评估准确性和评估效率，并在提供信贷后实时调取和分析数据进行监控，高效准确，且可以进行风险预警，有很高的实用性。
图2是本发明实施例二提供的一种信贷风险评估方法的实现流程示意图，如图所示该方法可以包括以下步骤：
在步骤S201中，通过云计算ERP***获取企业的多维度数据，并对所述多维度数据进行分析，获得分析结果。
本实施例步骤S201与上述步骤S101相同，具体可参见步骤S101相关描述，在此不再赘述。
在步骤S202中，抽选样本企业，通过聚类分析将样本企业分成不同类别。
可选地，本发明实施例中，可以是从数据库中的所有企业中，随机抽选N 个样本企业，基于样本企业的风险评估体系中所有指标数据，通过聚类分析 k-means算法将样本企业分成m个类别，其中N≥m。
在步骤S203中，根据各类别企业的评估特征值分析不同类别企业的风险等级和主要风险点，所述评估特征值包括评估指标数据平均值、标准差。
可选地，本发明实施例中，可以根据各类别企业的评估指标数据平均值、标准差等评估特征值，来分析该类别企业特点，判断具体指标对各类别企业经营影响程度，识别主要风险点。每个类别用mi来表示，i＝1,2,…m。例如，m1类别企业以销售为主，CRM***中的客户和订单数量等指标数据对企业经营影响较大；m2类别企业以生产为主，进销存***中的存货数量、采购成本和生产成本等指标数据影响较大。
在步骤S204中，根据所述各类别企业中的实际信贷记录、风险等级和主要风险点对风险评估模型进行调整，确定不同类别企业的权重比例，以计算企业的信用分值。
可选地，本发明实施例中，可以基于每个类别企业的特点对风险评估模型进行调整，确定每个类别企业的风险评估模型的权重比例。基于云计算ERP***多维度数据的信贷风险评估体系可以至少包含企业规模、财务表现、员工竞争力、企业竞争力和客户竞争力等5个一级指标，每个一级指标下包含多个二级指标。例如，m1和m2两个类别的风险评估体系中相应指标的权重有所区别，在各自模型中增减相应指标，提高重要指标的权重，降低无用指标的权重。
进一步的，本发明实施例还可以结合各类别企业的实际信贷记录，判断该类别的整体风险等级，并在每个类别里将各企业的信用分值按照分数区间划分具体等级和信贷额度范围。例如，类别的整体风险等级从高到低分为五级(A> B>C>D>E)，每个类别里的企业信用分值再划分区间对应5个小级和信贷额度范围。
可选地，本发明实施例还可以定期更新数据进行类别划分与模型调整。
在步骤S205中，基于企业的信用分值，判断企业所提交的信贷申请是否通过。
可选地，依据上述S202、S203、S204步骤中的较佳实施方式，在本发明实施例中，对于提交信贷申请的企业，可以自动匹配该企业所属类别，并根据企业所在类别的风险评估模型，核算该企业的信用分值(credit)。计算企业的信用分值的公式为：
其中，i＝1,2,…K,K≥5，j＝1,2,…ki，ki≥ 1，Xi为预先设定的第i个一级指标，Wi为所述Xi一级指标对应的权重，xij为预先设定的第i个一级指标下的第j个二级指标，wij为所述xij对应的权重。
下面通过表格说明本发明实施例中计算企业的信用分值的一个较佳参数设置方法。
可选地，本发明实施例可以进一步在信贷申请企业所属类别的整体风险等级基础上，根据信贷申请企业的信用分值，判断该企业的风险等级和主要风险点，核定信贷额度，确认企业所提交的信贷申请是否通过风险评估审核，并自动设定该企业预警参数。例如，m1类别企业全都无不良贷款记录，属于A级；某企业经***匹配为m1类别，计算得出该企业信用分值位于该类别第2区间，即A2，可核定出相应信贷额度，并将CRM***中的客户和订单数量等重要指标设定为重要参数。
在步骤S206中，若通过，则在提供信贷后通过云计算ERP***进行实时监控。
可选地，本发明实施例可以在企业获得信用贷款后自动进入贷后实时监控，中小企业在日常经营管理中的多维度数据将通过云计算ERP***做到实时调用和分析。若企业信用分值下降到企业预警阈值，或者某项具体指标波动达到风险预警阈值，则发出警报。例如，m1类别企业的多项数据变动导致信用分值降到A3或者A4等级，或者客户和订单数量骤减30％以上，都将实时触发预警警报。
通过图2的实施例可知，本发明实施例中，通过云计算ERP***获取企业的多维度数据，并对所述多维度数据进行分析，获得分析结果；抽选样本企业，通过聚类分析将样本企业分成不同类别；根据各类别企业的评估特征值分析不同类别企业的风险等级和主要风险点，所述评估特征值包括评估指标数据平均值、标准差；根据所述各类别企业中的实际信贷记录、风险等级和主要风险点对风险评估模型进行调整，确定不同类别企业的权重比例，以计算企业的信用分值；基于企业的信用分值，判断企业所提交的信贷申请是否通过；若通过，则在提供信贷后通过云计算ERP***进行实时监控。本发明实施例通过云计算 ERP***采集和分析企业的多维度数据，并通过抽样分类、类别分析、确定权重、信用分级和定期更新等方法进一步提高了评估准确性，降低了沉重的线下监控、人工监控的成本，缩短了审核时长，确保贷后监控实时到位，还可以根据实时数据变动情况进行风险预警，有很高的实用性。
图3是本发明实施例三提供的一种信贷风险评估***的示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。
所述终端设备包括：
数据模块31，用于通过云计算ERP***获取企业的多维度数据，并对所述多维度数据进行分析，获得分析结果；
处理模块32，用于根据所述分析结果确定企业的类别，并调整不同类别企业的风险评估模型权重，以计算企业的信用分值；
控制模块33，用于基于企业的信用分值，判断企业所提交的信贷申请是否通过；
数据模块31还用于若通过，则在提供信贷后通过云计算ERP***进行实时监控。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
图4是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。如图4所示，该实施例的终端设备4包括：处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42。所述处理器40执行所述计算机程序42 时实现上述各个方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至104。或者，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块31至33的功能。
示例性的，所述计算机程序42可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序42在所述终端设备4中的执行过程。例如，所述计算机程序42可以被分割成数据模块、处理模块、控制模块，各模块具体功能如下：
数据模块，用于通过云计算ERP***获取企业的多维度数据，并对所述多维度数据进行分析，获得分析结果；
处理模块，用于根据所述分析结果确定企业的类别，并调整不同类别企业的风险评估模型权重，以计算企业的信用分值；
控制模块，用于基于企业的信用分值，判断企业所提交的信贷申请是否通过；
数据模块还用于若通过，则在提供信贷后通过云计算ERP***进行实时监控。
所述终端设备4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是终端设备4的示例，并不构成对终端设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器41可以是所述终端设备4的内部存储单元，例如终端设备4 的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述终端设备4的外部存储设备，例如所述终端设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述终端设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种信贷风险评估方法，其特征在于，包括：
通过云计算ERP***获取企业的多维度数据，并对所述多维度数据进行分析，获得分析结果；
根据所述分析结果确定企业的类别，并调整不同类别企业的风险评估模型权重，以计算企业的信用分值；
基于企业的信用分值，判断企业所提交的信贷申请是否通过；
若通过，则在提供信贷后通过云计算ERP***进行实时监控。
2.如权利要求1所述的信贷风险评估方法，其特征在于，所述多维度数据包括应用***数据、行为数据和可扩展数据。
3.如权利要求1所述的信贷风险评估方法，其特征在于，所述根据所述分析结果确定企业的类别，并调整不同类别企业的风险评估模型权重包括：
抽选样本企业，通过聚类分析将样本企业分成不同类别；
根据各类别企业的评估特征值分析不同类别企业的风险等级和主要风险点，所述评估特征值包括评估指标数据平均值、标准差；
根据所述各类别企业中的实际信贷记录、风险等级和主要风险点对风险评估模型进行调整，确定不同类别企业的权重比例。
4.如权利要求1所述的信贷风险评估方法，其特征在于，计算企业的信用分值的公式为：
<mrow>
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<mi>i</mi>
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</mrow>
其中，i＝1，2，...K，K≥5，j＝1，2，...ki，ki≥1，Xi为预先设定的第i个一级指标，Wi为所述Xi一级指标对应的权重，xij为预先设定的第i个一级指标下的第j个二级指标，wij为所述xij对应的权重。
5.如权利要求1所述的信贷风险评估方法，其特征在于，所述在提供信贷后通过云计算ERP***进行实时监控包括：
实时获取并分析提供信贷后的企业的信息，在该企业的信用分值低于阈值，或者某项指标的波动超过预设范围，则发出警报。
6.一种信贷风险评估***，其特征在于，包括：
数据模块，用于通过云计算ERP***获取企业的多维度数据，并对所述多维度数据进行分析，获得分析结果；
处理模块，用于根据所述分析结果确定企业的类别，并调整不同类别企业的风险评估模型权重，以计算企业的信用分值；
控制模块，用于基于企业的信用分值，判断企业所提交的信贷申请是否通过；
数据模块还用于若通过，则在提供信贷后通过云计算ERP***进行实时监控。
7.如权利要求6所述的信贷风险评估***，其特征在于，所述数据模块包括数据库和逻辑库：
所述数据库包括云计算ERP***，用于获取企业的多维度数据；
所述逻辑库用于对所述多维度数据进行分析，获得分析结果。
8.如权利要求6所述的信贷风险评估***，其特征在于，所述数据模块还用于实时采集并分析提供信贷后的企业的信息，在该企业的信用分值低于阈值，或者某项指标的波动超过预设范围，则发出警报。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
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