CN111127197A - 一种外贸供应链金融风险控制的方法 - Google Patents
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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。
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