CN111127197A - 一种外贸供应链金融风险控制的方法 - Google Patents
一种外贸供应链金融风险控制的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111127197A CN111127197A CN201911424829.3A CN201911424829A CN111127197A CN 111127197 A CN111127197 A CN 111127197A CN 201911424829 A CN201911424829 A CN 201911424829A CN 111127197 A CN111127197 A CN 111127197A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- risk
- model
- supply chain
- customer
- risk model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012954 risk control Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000013068 supply chain management Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 6
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 abstract description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 5
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000008014 freezing Effects 0.000 description 1
- 238000007710 freezing Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/03—Credit; Loans; Processing thereof
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
本发明提供一种外贸供应链金融风险控制的方法，包括以下步骤：建立风险模型，从供应链管理平台中获取各类风险数据，基于大数据分析的量化风险模型，设置各类风险场景下的预警范围，即风险指标数据阙值；当所述风险模型的输入数据有变化时，再训练所述风险模型以获取经再训练的风险模型；从供应链管理平台中获取客户信息列表，为所述客户信息列表中的客户逐一分配授信额度，判断客户当前的已兑额度是否超过所述授权额度；若是，则自动进行预警，并对所述客户执行限制使用金融服务操作；若否，根据客户需求分类，对应风险模型下的预警阈值，进行风险控制。本发明方便快捷，可确保异常情况的及时处理并确保授信支持性资产的有效性与可实现性。
Description
技术领域
本发明属于供应链管理技术领域，具体涉及一种外贸供应链金融风险控制的方法。
背景技术
传统的供应链金融风险控制的重点，首先着眼于核心企业，关注资产或物权的抵押、应收账款质押等，注重风险的可转移或可补偿性。风险控制方法包括风险回避、风险转移、风险自留与风险补偿、损失控制等。风险回避就是对不能满足银行风险承受能力的企业拒绝授信，银行应当对核心企业以及供应链成员企业分别设置准入信用评级底线，针对不同产品设置准入门槛。风险转移不仅包括通过出口信用险、应收账款保险等信用风险转移工具，也应包括在物流环节引入第三方物流企业等非银行业务的风险转移。在供应链金融业务中，银行应当完善风险计量***，建立与风险定价密切相关的风险补偿机制。在供应链金融实践中，由于涉及众多的物流环节，其操作的复杂程度远高于传统的流动资金贷款业务，因此，必须十分重视供应链金融风控中的操作风险控制，确保授信支持性资产的有效性与可实现性。
发明内容
本发明的目的是提供一种外贸供应链金融风险控制的方法，方便快捷，确保异常情况的及时处理并确保授信支持性资产的有效性与可实现性。
本发明提供了如下的技术方案：
一种外贸供应链金融风险控制的方法，包括以下步骤：
建立风险模型，从供应链管理平台中获取各类风险数据，基于大数据分析的量化风险模型，设置各类风险场景下的预警范围，即风险指标数据阙值；
当所述风险模型的输入数据有变化时，再训练所述风险模型以获取经再训练的风险模型；
从供应链管理平台中获取客户信息列表，为所述客户信息列表中的客户逐一分配授信额度，判断客户当前的已兑额度是否超过所述授权额度；若是，则自动进行预警，并对所述客户执行限制使用金融服务操作；
若否，根据客户需求分类，对应风险模型下的预警阈值，进行风险控制。
优选的，当所述风险模型的输入数据有变化时，再训练所述风险模型以获取经再训练的风险控制模型，用流式数据通过增量学习更新所述经再拟合的风险模型或所述经再训练的风险模型；将所述风险模型用作线上模型，并将更新后的所述经再拟合的风险模型和所述经再训练的风险模型用作备份模型；以及当所述备份模型之一优于所述线上模型时，用该备份模型替代所述线上模型。
优选的，再训练所述风险模型进一步包括：调整所述风险模型的结构参数；以及调整所述风险控制模型的超参数。
优选的，所述用流式数据通过增量学习更新所述经再拟合的风险控制模型或所述经再训练的风险控制模型采用FTRL算法和在线随机森林(Online Random Forest)算法进行。
优选的，所述为客户信息列表中的客户逐一分配授信额度的步骤具体包括：根据客户的历史订单信息和评分等级确定客户的授信等级；根据所述授信等级和公司当前的运营指数为客户分配授信额度。
本发明的有益效果是：供应链管理平台完善的风险主数据管理使风控数据维度更完整全面、信息提取更高效，避免人为因素干扰，为风险建模打下坚实基础；事中风险监控体系可以确保异常情况的及时处理；基于大数据分析的量化风险模型帮助企业充分利用数据资产，预测风险。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明建立流程示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种外贸供应链金融风险控制的方法，包括以下步骤：
建立风险模型，从供应链管理平台中获取各类风险数据，基于大数据分析的量化风险模型，设置各类风险场景下的预警范围，即风险指标数据阙值；
当所述风险模型的输入数据有变化时，再训练所述风险模型以获取经再训练的风险模型；
从供应链管理平台中获取客户信息列表，为所述客户信息列表中的客户逐一分配授信额度，判断客户当前的已兑额度是否超过所述授权额度；若是，则自动进行预警，并对所述客户执行限制使用金融服务操作；
若否，根据客户需求分类，对应风险模型下的预警阈值，进行风险控制。
当所述风险模型的输入数据有变化时，再训练所述风险模型以获取经再训练的风险控制模型，用流式数据通过增量学习更新所述经再拟合的风险模型或所述经再训练的风险模型；将所述风险模型用作线上模型，并将更新后的所述经再拟合的风险模型和所述经再训练的风险模型用作备份模型；以及当所述备份模型之一优于所述线上模型时，用该备份模型替代所述线上模型。再训练所述风险模型进一步包括：调整所述风险模型的结构参数；以及调整所述风险控制模型的超参数。所述用流式数据通过增量学习更新所述经再拟合的风险控制模型或所述经再训练的风险控制模型采用FTRL算法和在线随机森林(OnlineRandom Forest)算法进行。所述为客户信息列表中的客户逐一分配授信额度的步骤具体包括：根据客户的历史订单信息和评分等级确定客户的授信等级；根据所述授信等级和公司当前的运营指数为客户分配授信额度。
具体的，采用相应的风控手段，所述风控手段包括：
当为客户提供金融服务时，建立客户融资台账，为客户设置了融资额度，通过融资台账实时把控融资额度使用情况；
当为客户提供退税服务时，实时关注税务局的发函情况，对函调中的客户退税垫付的额度进行实时调整，关注出口商品在一年内是否有函调并正常回函，同时建立退税垫付台账，对于部分特殊客户提供退税垫付服务时，为客户设置退税垫付的额度，通过对退税垫付台账，实时把控额度使用情况。
具体的，在贸易合作过程中，各阶段都有可能会遇到风险，如，国家政策调整、企业本身重大异常、物流异常、产品线与产品异常、商品价格突然波动等，因此事中控制至关重要。
第一步，建立风险模型，制定风险规则，设置各种场景下的预警范围，如价格波动超过10％，重点关注的商品需要复核，单月退税额超过100万人民币等。
第二步风险把关，将客户需求分类，采取对应的风控手段：
为客户提供金融服务时，业务人员建立客户融资台账，为客户设置了融资额度，通过融资台账实时把控融资额度使用情况。在服务过程中，为防止换货，漏货，确认对货权的把控，工作人员到现场监督货品装车全过程，拍摄照片上传至外贸供应链服务***，减少风险发生；为客户提供退税服务时，实时关注税务局的发函情况，对函调中的客户退税垫付的额度进行实时调整，关注出口商品在一年内是否有函调并正常回函，同时建立退税垫付台账，对于部分特殊客户提供退税垫付服务时，为客户设置退税垫付的额度，通过对退税垫付台账，实时把控额度使用情况。线下通过安装摄像头及PLC设备对货物及客户的资产进行实时监管。如遇公司资产转移或其他突发事件，可以及时采取相应措施。在客户进行退税垫付服务时，需收齐***及货票，部分客户因特殊情况不能及时开货票，因此建立未来票退税垫付台账，对其设置未来票退税垫付的额度，对额度进行把控。业务过程中，会出现客服误用，客户无力偿还等情况，可将账户有固定用途的现有资金冻结，进行资金冻结管理，实现专款专用。风控人员关注国家发布的政策、时局、国情等，分析出近期有交易风险的国家，对高风险及黑名单的国家进行管理，针对这些国家出口、退税垫付及金融服务过程中有针对性的控制。对于出口商品超出预设时间设置票汇预警，不能及时收到货款或货票进行预警并跟进，风控人员进行实时追踪。
风险不是单纯来源于客户信用风险、贸易背景真实性等传统的风险来源，而是由贸易环节为出发点向供应链上下游扩散。因此不仅是客户自身的信用水平和还款能力应继续得到关注，对客户的上游供应商、下游客户的关系、商誉、信用度、财务报表真实性等都应当进行关注。完善的风险主数据管理使风控数据维度更完整全面、信息提取更高效，避免人为因素干扰，为风险建模打下坚实基础；而事中风险监控体系可以确保异常情况的及时处理；基于大数据分析的量化风险模型帮助企业充分利用数据资产，预测风险。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种外贸供应链金融风险控制的方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立风险模型，从供应链管理平台中获取各类风险数据，基于大数据分析的量化风险模型，设置各类风险场景下的预警范围，即风险指标数据阙值；
当所述风险模型的输入数据有变化时，再训练所述风险模型以获取经再训练的风险模型；
从供应链管理平台中获取客户信息列表，为所述客户信息列表中的客户逐一分配授信额度，判断客户当前的已兑额度是否超过所述授权额度；若是，则自动进行预警，并对所述客户执行限制使用金融服务操作；
若否，根据客户需求分类，对应风险模型下的预警阈值，进行风险控制。
2.根据权利要求1所述的一种外贸供应链金融风险控制的方法，其特征在于当所述风险模型的输入数据有变化时，再训练所述风险模型以获取经再训练的风险控制模型，用流式数据通过增量学习更新所述经再拟合的风险模型或所述经再训练的风险模型；将所述风险模型用作线上模型，并将更新后的所述经再拟合的风险模型和所述经再训练的风险模型用作备份模型；以及当所述备份模型之一优于所述线上模型时，用该备份模型替代所述线上模型。
3.根据权利要求1所述的一种外贸供应链金融风险控制的方法，其特征在于，再训练所述风险模型进一步包括：调整所述风险模型的结构参数；以及调整所述风险控制模型的超参数。
4.根据权利要求1所述的一种外贸供应链金融风险控制的方法，其特征在于，所述用流式数据通过增量学习更新所述经再拟合的风险控制模型或所述经再训练的风险控制模型采用FTRL算法和在线随机森林(Online Random Forest)算法进行。
5.根据权利要求1所述的一种外贸供应链金融风险控制的方法，其特征在于，所述为客户信息列表中的客户逐一分配授信额度的步骤具体包括：根据客户的历史订单信息和评分等级确定客户的授信等级；根据所述授信等级和公司当前的运营指数为客户分配授信额度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911424829.3A CN111127197A (zh) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | 一种外贸供应链金融风险控制的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911424829.3A CN111127197A (zh) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | 一种外贸供应链金融风险控制的方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111127197A true CN111127197A (zh) | 2020-05-08 |
Family
ID=70507127
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911424829.3A Pending CN111127197A (zh) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | 一种外贸供应链金融风险控制的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111127197A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111815207A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-10-23 | 北京每日优鲜电子商务有限公司 | 一种针对供应链金融的风险定量评估方法 |
| CN112102075A (zh) * | 2020-11-04 | 2020-12-18 | 南京中科软智信息技术有限公司 | 一种n+n模式的供应链金融生态*** |
| CN112288573A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-01-29 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种构建风险评估模型的方法、装置及设备 |
| CN112948749A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-11 | 北京交通大学 | 全链条物流风险因素识别预测***及方法 |
| CN115760125A (zh) * | 2023-01-09 | 2023-03-07 | 中企云链（北京）金融信息服务有限公司 | 基于区块链的产融数据风险控制方法、***和存储介质 |
| CN117436705A (zh) * | 2023-12-11 | 2024-01-23 | 深圳市明心数智科技有限公司 | 一种贸易风险分析方法、***及介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110310206A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-10-08 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 用于更新风险控制模型的方法和*** |
| CN110334814A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-10-15 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 用于构建风险控制模型的方法和*** |
| CN110490702A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-11-22 | 深圳市友创供应链管理有限公司 | 基于供应链管理平台的客户风险控制方法和*** |
-
2019
- 2019-12-31 CN CN201911424829.3A patent/CN111127197A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110310206A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-10-08 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 用于更新风险控制模型的方法和*** |
| CN110334814A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-10-15 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 用于构建风险控制模型的方法和*** |
| CN110490702A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-11-22 | 深圳市友创供应链管理有限公司 | 基于供应链管理平台的客户风险控制方法和*** |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111815207A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-10-23 | 北京每日优鲜电子商务有限公司 | 一种针对供应链金融的风险定量评估方法 |
| CN112102075A (zh) * | 2020-11-04 | 2020-12-18 | 南京中科软智信息技术有限公司 | 一种n+n模式的供应链金融生态*** |
| CN112288573A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-01-29 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种构建风险评估模型的方法、装置及设备 |
| CN112948749A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-11 | 北京交通大学 | 全链条物流风险因素识别预测***及方法 |
| CN115760125A (zh) * | 2023-01-09 | 2023-03-07 | 中企云链（北京）金融信息服务有限公司 | 基于区块链的产融数据风险控制方法、***和存储介质 |
| CN117436705A (zh) * | 2023-12-11 | 2024-01-23 | 深圳市明心数智科技有限公司 | 一种贸易风险分析方法、***及介质 |
| CN117436705B (zh) * | 2023-12-11 | 2024-04-19 | 深圳市明心数智科技有限公司 | 一种贸易风险分析方法、***及介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111127197A (zh) | 一种外贸供应链金融风险控制的方法 | |
| CN106780140B (zh) | 基于大数据的电力信用评价方法 | |
| US20190228419A1 (en) | Dynamic self-learning system for automatically creating new rules for detecting organizational fraud | |
| CA2854490A1 (en) | A financial alert management system | |
| CN111476660A (zh) | 一种基于数据分析的智能风控***及方法 | |
| US20140222716A1 (en) | Methods And Systems For Processing Debt Portfolios | |
| CN113689289A (zh) | 一种基于银行风险控制的方法及设备 | |
| CN112819607A (zh) | 股票抵押物贷款回收风险自动预警方法和装置 | |
| CN111199479B (zh) | 基于区块链进行进口海外代付的方法、存储介质 | |
| KR101326177B1 (ko) | 단기지급능력 평가시스템 | |
| US20140372279A1 (en) | Energy collaboration platform | |
| JP2009193449A (ja) | 金融取引監視システム及び金融取引監視方法 | |
| Osorio et al. | An MIP model to optimize a Colombian cash supply chain | |
| Taylor et al. | Prudential regulatory and supervisory practices for FinTech: payments, credit and deposits | |
| Li et al. | Comparative analysis of risk control in logistics and supply chain finance under different pledge fashions | |
| Dydkowski | Effectiveness of the urban services electronic payment systems on the example of Silesian card of public services | |
| CN113065736A (zh) | 基于供应链***的风险监控方法及***、设备、存储介质 | |
| Iivarinen et al. | Regulation and control of payment system risks: a Finnish perspective | |
| US20180122007A1 (en) | In-cash foreign currency trading system | |
| KR101716787B1 (ko) | 기업 간 전자결제 지원시스템 | |
| Li et al. | [Retracted] Research on the Risk Measurement Algorithm of Supply Chain Order Financing Based on Insurance Actuarial | |
| US11610275B1 (en) | System and methods for customer relationship management for an energy provider | |
| Radojević et al. | Presentation of disclosures related to credit risk of a certain bank | |
| Bavrova | Regulatory approaches to the national eco-systems: the impact of foreign banks on the banking system in Russia | |
| Szádeczky et al. | The Economic Measurement of Cyber Incidents |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200508 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |