CN115358837A - 电商企业的智能化信贷审批方法及*** - Google Patents
电商企业的智能化信贷审批方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了电商企业的智能化信贷审批方法及***,属于大数据技术领域,本发明要解决的技术问题为电商中小微企业的融资难,采用的技术方案为:该方法具体如下:数据处理及管理:获取电商企业的各维度的数据信息,并对电商企业的各维度的数据信息进行清洗、关联及融合,并提取电商企业的相关风险指标;大数据特征挖掘及AI算法的智能化审批建模:基于大数据特征挖掘及AI算法自动构建智能化电商准入、反欺诈、信用评分及授信的模型,并部署到电商企业智能化模型审批管理***;管理及决策:对智能化电商准入、反欺诈、信用评分及授信的模型及相关审批策略实施管理;审批决策报告及对外输出。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域,具体地说是一种电商企业的智能化信贷审批方法及***。
背景技术
电子商务,简称电商,电商是以信息网络技术为手段,以商品交换为中心的商务活动;也可理解为在互联网(Internet)、企业内部网(Intranet)和增值网(VAN,Value AddedNetwork)上以电子交易方式进行交易活动和相关服务的活动,是传统商业活动各环节的电子化、网络化、信息化。
电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中,在因特网开放的网络环境下,买卖双方不谋面地进行各种商贸活动,实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。电子商务是利用微电脑技术和网络通讯技术进行的商务活动。各国政府、学者、企业界人士根据自己所处的地位和对电子商务参与的角度和程度的不同,给出了许多不同的定义。电子商务分为:ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A(即B2G)、C2A(即C2G)、O2O电子商务模式等等。同时网络营销也是电子商务的一种产物,而且对于网络营销来说,在做之前要先做好网络营销方案,那样才有便于计划的实施。
信贷是指以偿还和付息为条件的价值运动形式。通常包括银行存款、贷款等信用活动,狭义上仅指银行贷款,广义上同"信用"通用。信贷是***国家用有偿方式动员和分配资金的重要形式,是发展经济的有力杠杆。
中小微电商企业一般都存在***问题,严重影响中小微电商企业的发展。同时中小微电商企业由于固定资产有限,所以在银行贷款审批也比较难。当然,因为企业发展潜力无法得到认可,融资也非常困难。故如何优化电商中小微企业的融资环境,支持电商企业的发展是目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明的技术任务是提供一种电商企业的智能化信贷审批方法及***,来解决电商中小微企业的融资难的问题。
本发明的技术任务是按以下方式实现的,一种电商企业的智能化信贷审批方法,该方法具体如下:
数据处理及管理:获取电商企业的各维度的数据信息,并对电商企业的各维度的数据信息进行清洗、关联及融合,并提取电商企业的相关风险指标;
大数据特征挖掘及AI算法的智能化审批建模:基于大数据特征挖掘及AI算法自动构建智能化电商准入、反欺诈、信用评分及授信的模型,并部署到电商企业智能化模型审批管理***;
管理及决策:对智能化电商准入、反欺诈、信用评分及授信的模型及相关审批策略实施管理;
审批决策报告及对外输出:电商企业的相关数据及风险指标通过接口传输到电商企业智能化模型审批管理***,电商企业智能化模型审批管理***自动完成信贷审批分析作业,并输出审批结果,形成电商企业审批报告。
作为优选,获取电商企业的各维度的数据信息具体是将采集的电商企业的店铺、销售及商品的信息接入电商企业的工商、税务、司法、人社、行政处罚、央行征信及法定代表人的相关信息。
作为优选,数据处理及管理具体如下:
建立数据接入API接口,并实现对API接口的灵活配置管理,同时根据电商信贷业务需求接入相应的数据;
对接入的数据入库建立基础信息库,在基础信息库之上建立数据清洗及关联融合层,对数据实施全面清洗融合,处理后的数据入库到清洗层库;
对清洗后的数据进行特征提取及指标加工,并建立指标加工管理机制,根据业务需要提取特征及加工指标,并将加工后的建立电商企业档案库及模型训练库,并实现对库表的管理功能。
作为优选,大数据特征挖掘及AI算法的智能化审批建模具体如下:
基于建立的样本库,提取样本;
对风险指标中缺失率较大的指标自动剔除处理,对缺失率较小的采用随机森林法自动填补后,再采用神经网络自动筛选出显著的指标;
对显著的指标采用woe分析法确定准入阈值,并根据指标的重要程度,自动筛选出前30个指标作为准入模型指标,经专家***判别后,最终确定准入模型指标及阈值,并将该准入模型自动部署到电商企业智能化模型审批管理***;
基于大数据特征挖掘及AI算法自动构建信用评分模型,并采用woe法划分相应的等级区间,统计各等级的违约率,确定违约率低于0.5%的阈值,并将该阈值作为准入的条件,同时确定不同等级对应的不同信用系数,将信用评分模型、评分准入策略及信用系数部署到电商企业智能化模型审批管理***;
根据电商授信策略,配置授信模型,并进行部署。
作为优选,管理及决策的内容包括风控指标修改、阈值修改、模型运行监控、模型迭代及模型配置;
其中,风控指标修改包括指标新增及删除;阈值修改包括阈值及判断条件的修改;模型运行监控是指监控模型的运行表现情况;模型迭代是指控制模型优化及迭代策略;模型配置是指控制使用的模型情况。
更优地,审批决策报告及对外输出具体如下:
根据智能化模型审批决策结果,将相关风控指标及决策结果通过内部API接口传输至报告***;
报告***整合相关字段,并将相关字段融合后,整合成报告所需的字段集,输入到报告前端展示***;
展示***根据不同的需求,分别支持API对接、word版本生成及下载、pdf版本生成及下载,并提供对外输出服务。
一种电商企业的智能化信贷审批***,该***包括,
数据处理及管理单元,用于获取电商企业的各维度的数据信息,并对电商企业的各维度的数据信息进行清洗、关联及融合,并提取电商企业的相关风险指标;
审批建模单元,用于基于大数据特征挖掘及AI算法自动构建智能化电商准入、反欺诈、信用评分及授信的模型,并部署到电商企业智能化模型审批管理***;
管理及决策单元,用于对智能化电商准入、反欺诈、信用评分及授信的模型及相关审批策略实施管理;
审批及输出单元,用于将电商企业的相关数据及风险指标通过接口传输到电商企业智能化模型审批管理***,电商企业智能化模型审批管理***自动完成信贷审批分析作业,并输出审批结果,形成电商企业审批报告。
作为优选,所述数据处理及管理单元包括,
数据处理及管理具体如下:
接口建立模块,用于建立数据接入API接口,并实现对API接口的灵活配置管理,同时根据电商信贷业务需求接入相应的数据;
入库模块,用于对接入的数据入库建立基础信息库,在基础信息库之上建立数据清洗及关联融合层,对数据实施全面清洗融合,处理后的数据入库到清洗层库;
特征提取及指标加工模块,用于对清洗后的数据进行特征提取及指标加工,并建立指标加工管理机制,根据业务需要提取特征及加工指标,并将加工后的建立电商企业档案库及模型训练库,并实现对库表的管理功能;
所述审批建模单元包括,
样本提取模块,用于基于建立的样本库,提取样本;
剔除及筛选模块,用于对风险指标中缺失率高于设定阈值(较大)的指标自动剔除处理,对缺失率等于或低于设定阈值(较小)的指标采用随机森林法自动填补后,再采用神经网络自动筛选出显著的指标;
准入模型指标确定模块,用于对显著的指标采用woe分析法确定准入阈值,并根据指标的重要程度,自动筛选出前30个指标作为准入模型指标,经专家***判别后,最终确定准入模型指标及阈值,并将该准入模型自动部署到电商企业智能化模型审批管理***;
信用评分模型构建模块,用于基于大数据特征挖掘及AI算法自动构建信用评分模型,并采用woe法划分相应的等级区间,统计各等级的违约率,确定违约率低于0.5%的阈值,并将该阈值作为准入的条件,同时确定不同等级对应的不同信用系数,将信用评分模型、评分准入策略及信用系数部署到电商企业智能化模型审批管理***;
授信模型配置及部署模块,用于根据电商授信策略,配置授信模型,并进行授信模型的部署;
所述管理及决策单元的管理及决策的内容包括风控指标修改、阈值修改、模型运行监控、模型迭代及模型配置;
其中,风控指标修改包括指标新增及删除;阈值修改包括阈值及判断条件的修改;模型运行监控是指监控模型的运行表现情况;模型迭代是指控制模型优化及迭代策略;模型配置是指控制使用的模型情况;
所述审批及输出单元包括,
传输模块一,用于根据智能化模型审批决策结果,将相关风控指标及决策结果通过内部API接口传输至报告***;
传输模块二,用于报告***整合相关字段,并将相关字段融合后,整合成报告所需的字段集,输入到报告前端展示***;
输出模块,用于展示***根据不同的需求,分别支持API对接、word版本生成及下载、pdf版本生成及下载,并提供对外输出服务。
一种电子设备,包括:存储器和至少一个处理器;
其中,所述存储器上存储有计算机程序;
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序,使得所述至少一个处理器执行如上述的电商企业的智能化信贷审批方法。
一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序可被处理器执行以实现如上述的电商企业的智能化信贷审批方法。
本发明的电商企业的智能化信贷审批方法及***具有以下优点:
(一)本发明能够提高金融机构对电商中小微企业的风险识别能力,降低信贷审批成本,实施全线上的电商企业风险管控及审批,优化了电商中小微企业的融资环境,支持电商企业的发展,解决了电商中小微企业的融资难问题;
(二)本发明通过采集电商企业的店铺、销售、商品等信息,接入电商企业的工商、税务、司法、人社、行政处罚、央行征信、法定代表人等相关信息,并采用大数据处理技术对数据进行清洗、关联、融合等,提取电商企业的相关风险指标;基于大数据特征挖掘、AI算法等自动构建智能化电商准入、反欺诈、信用评分、授信等模型,并部署到电商企业智能化模型审批管理***。电商企业的相关数据通过接口传输到电商企业智能化模型审批管理***后,***自动完成信贷审批作业,输出审批结果,形成电商企业审批报告;
(三)本发明通过采集电商企业的店铺、销售、商品等信息,结合电商企业维度信息,基于大数据特征挖掘、AI算法完成智能化风控模型建设及部署,自动完成相关审批决策,生成电商企业审批报告,提供一种电商中小微企业自动审批及管理方法,其目的在于:
①为电商中小微企业提供一系数据处理解决方法:汇总电商中小微企业数据,尤其是电商信息,建立一套电商中小微企业数据接入、清洗、融合技术及***,处理电商中小微企业数据信息,建立其基础信息档案库,为智能审批提供规范的电商信息;
②建立智能化审批模型及部署机制,实现线上自动化审批:基于大数据特征挖掘、AI算法等自动构建智能化电商准入、信用评分、授信等模型,并部署到电商企业智能化模型审批管理***;
③为金融机构提供电商中小微企业审批服务:为金融机构和类金融机构(简称“金融机构”)提供电商中小微企业审批结果、报告等服务,同时通过API接口将结果、报告及其它电商信息传输至银行***;
(四)本发明聚焦电商企业场景,能够帮助金融机构支持电商企业的纯线上信贷审批及管理,并为电商企业提供融资服务支持,助力电商企业发展;
(五)本发明建立了一套标准化的电商企业信贷评价指标体系及电商建模库,采用大数据特征挖掘、AI算法完成自动化建模,搭建了电商企业的智能化审批模型,实现了电商企业的智能化评价;
(六)本发明建立了一套完整的***及平台,从数据接入、清洗、融合、自动化建模建立方法及***、审批模型部署、管理及决策平台、审批决策报告***到最后的对外输出等,实现了电商企业授信审批决策***的搭建。
附图说明
下面结合附图对本发明进一步说明。
附图1为电商企业的智能化信贷审批方法的示意图。
具体实施方式
参照说明书附图和具体实施例对本发明的电商企业的智能化信贷审批方法及***作以下详细地说明。
实施例1:
如附图1所示,本实施例提供了一种电商企业的智能化信贷审批方法,该方法具体如下:
S1、数据处理及管理:获取电商企业的各维度的数据信息,并对电商企业的各维度的数据信息进行清洗、关联及融合,并提取电商企业的相关风险指标;
S2、大数据特征挖掘及AI算法的智能化审批建模:基于大数据特征挖掘及AI算法自动构建智能化电商准入、反欺诈、信用评分及授信的模型,并部署到电商企业智能化模型审批管理***;
S3、管理及决策:对智能化电商准入、反欺诈、信用评分及授信的模型及相关审批策略实施管理;
S4、审批决策报告及对外输出:电商企业的相关数据及风险指标通过接口传输到电商企业智能化模型审批管理***,电商企业智能化模型审批管理***自动完成信贷审批分析作业,并输出审批结果,形成电商企业审批报告。
本实施例步骤S1中的获取电商企业的各维度的数据信息具体是将采集的电商企业的店铺、销售及商品的信息接入电商企业的工商、税务、司法、人社、行政处罚、央行征信及法定代表人的相关信息。
本实施例步骤S1中的数据处理及管理具体如下:
S101、建立数据接入API接口,并实现对API接口的灵活配置管理,同时根据电商信贷业务需求接入相应的数据;
S102、对接入的数据入库建立基础信息库,在基础信息库之上建立数据清洗及关联融合层,对数据实施全面清洗融合,处理后的数据入库到清洗层库;
S103、对清洗后的数据进行特征提取及指标加工,并建立指标加工管理机制,根据业务需要提取特征及加工指标,并将加工后的建立电商企业档案库及模型训练库,并实现对库表的管理功能。
本实施例步骤S2中的大数据特征挖掘及AI算法的智能化审批建模具体如下:
S201、基于建立的样本库,提取样本;
S202、对风险指标中缺失率较大的指标自动剔除处理,对缺失率较小的采用随机森林法自动填补后,再采用神经网络自动筛选出显著的指标;
S203、对显著的指标采用woe分析法确定准入阈值,并根据指标的重要程度,自动筛选出前30个指标作为准入模型指标,经专家***判别后,最终确定准入模型指标及阈值,并将该准入模型自动部署到电商企业智能化模型审批管理***;
S204、基于大数据特征挖掘及AI算法自动构建信用评分模型,并采用woe法划分相应的等级区间,统计各等级的违约率,确定违约率低于0.5%的阈值,并将该阈值作为准入的条件,同时确定不同等级对应的不同信用系数,将信用评分模型、评分准入策略及信用系数部署到电商企业智能化模型审批管理***;
S205、根据电商授信策略,配置授信模型,并进行部署。
本实施例步骤S3中的管理及决策的内容包括风控指标修改、阈值修改、模型运行监控、模型迭代及模型配置;
其中,风控指标修改包括指标新增及删除;阈值修改包括阈值及判断条件的修改;模型运行监控是指监控模型的运行表现情况;模型迭代是指控制模型优化及迭代策略;模型配置是指控制使用的模型情况。
本实施例步骤S4中的审批决策报告及对外输出具体如下:
S401、根据智能化模型审批决策结果,将相关风控指标及决策结果通过内部API接口传输至报告***;
S402、报告***整合相关字段,并将相关字段融合后,整合成报告所需的字段集,输入到报告前端展示***;
S403、展示***根据不同的需求,分别支持API对接、word版本生成及下载、pdf版本生成及下载,并提供对外输出服务。
实施例2:
本实施例提供了一种电商企业的智能化信贷审批***,该***包括,
数据处理及管理单元,用于获取电商企业的各维度的数据信息,并对电商企业的各维度的数据信息进行清洗、关联及融合,并提取电商企业的相关风险指标;
审批建模单元,用于基于大数据特征挖掘及AI算法自动构建智能化电商准入、反欺诈、信用评分及授信的模型,并部署到电商企业智能化模型审批管理***;
管理及决策单元,用于对智能化电商准入、反欺诈、信用评分及授信的模型及相关审批策略实施管理;
审批及输出单元,用于将电商企业的相关数据及风险指标通过接口传输到电商企业智能化模型审批管理***,电商企业智能化模型审批管理***自动完成信贷审批分析作业,并输出审批结果,形成电商企业审批报告。
本实施例中的数据处理及管理单元包括,
数据处理及管理具体如下:
接口建立模块,用于建立数据接入API接口,并实现对API接口的灵活配置管理,同时根据电商信贷业务需求接入相应的数据;
入库模块,用于对接入的数据入库建立基础信息库,在基础信息库之上建立数据清洗及关联融合层,对数据实施全面清洗融合,处理后的数据入库到清洗层库;
特征提取及指标加工模块,用于对清洗后的数据进行特征提取及指标加工,并建立指标加工管理机制,根据业务需要提取特征及加工指标,并将加工后的建立电商企业档案库及模型训练库,并实现对库表的管理功能;
本实施例中的审批建模单元包括,
样本提取模块,用于基于建立的样本库,提取样本;
剔除及筛选模块,用于对风险指标中缺失率高于设定阈值(较大)的指标自动剔除处理,对缺失率等于或低于设定阈值(较小)的指标采用随机森林法自动填补后,再采用神经网络自动筛选出显著的指标;
准入模型指标确定模块,用于对显著的指标采用woe分析法确定准入阈值,并根据指标的重要程度,自动筛选出前30个指标作为准入模型指标,经专家***判别后,最终确定准入模型指标及阈值,并将该准入模型自动部署到电商企业智能化模型审批管理***;
信用评分模型构建模块,用于基于大数据特征挖掘及AI算法自动构建信用评分模型,并采用woe法划分相应的等级区间,统计各等级的违约率,确定违约率低于0.5%的阈值,并将该阈值作为准入的条件,同时确定不同等级对应的不同信用系数,将信用评分模型、评分准入策略及信用系数部署到电商企业智能化模型审批管理***;
授信模型配置及部署模块,用于根据电商授信策略,配置授信模型,并进行授信模型的部署;
本实施例中的管理及决策单元的管理及决策的内容包括风控指标修改、阈值修改、模型运行监控、模型迭代及模型配置;
其中,风控指标修改包括指标新增及删除;阈值修改包括阈值及判断条件的修改;模型运行监控是指监控模型的运行表现情况;模型迭代是指控制模型优化及迭代策略;模型配置是指控制使用的模型情况;
本实施例中的审批及输出单元包括,
传输模块一,用于根据智能化模型审批决策结果,将相关风控指标及决策结果通过内部API接口传输至报告***;
传输模块二,用于报告***整合相关字段,并将相关字段融合后,整合成报告所需的字段集,输入到报告前端展示***;
输出模块,用于展示***根据不同的需求,分别支持API对接、word版本生成及下载、pdf版本生成及下载,并提供对外输出服务。
实施例3:
本实施例还提供了一种电子设备,包括:存储器和处理器;
其中,存储器存储计算机执行指令;
处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令,使得处理器执行本发明任一实施例中的电商企业的智能化信贷审批方法。
处理器可以是中央处理单元(CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(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。通过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。
存储器可用于储存计算机程序和/或模块,处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现电子设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序等;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器还可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,只能存储卡(SMC),安全数字(SD)卡,闪存卡、至少一个磁盘存储期间、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
实施例4:
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其中存储有多条指令,指令由处理器加载,使处理器执行本发明任一实施例中的电商企业的智能化信贷审批方法。具体地,可以提供配有存储介质的***或者装置,在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码,且使该***或者装置的计算机(或CPU或MPU)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。
在这种情况下,从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能,因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。
用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RYM、DVD-RW、DVD+RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地,可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。
此外,应该清楚的是,不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码,而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作***等来完成部分或者全部的实际操作,从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。
此外,可以理解的是,将由存储介质读出的程序代码写到***计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中,随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的CPU等来执行部分和全部实际操作,从而实现上述实施例中任一实施例的功能。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各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,或者对其中部分或者全部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范围。
Claims (10)
1.一种电商企业的智能化信贷审批方法,其特征在于,该方法具体如下:
数据处理及管理:获取电商企业的各维度的数据信息,并对电商企业的各维度的数据信息进行清洗、关联及融合,并提取电商企业的相关风险指标;
大数据特征挖掘及AI算法的智能化审批建模:基于大数据特征挖掘及AI算法自动构建智能化电商准入、反欺诈、信用评分及授信的模型,并部署到电商企业智能化模型审批管理***;
管理及决策:对智能化电商准入、反欺诈、信用评分及授信的模型及相关审批策略实施管理;
审批决策报告及对外输出:电商企业的相关数据及风险指标通过接口传输到电商企业智能化模型审批管理***,电商企业智能化模型审批管理***自动完成信贷审批分析作业,并输出审批结果,形成电商企业审批报告。
2.根据权利要求1所述的电商企业的智能化信贷审批方法及***,其特征在于,获取电商企业的各维度的数据信息具体是将采集的电商企业的店铺、销售及商品的信息接入电商企业的工商、税务、司法、人社、行政处罚、央行征信及法定代表人的相关信息。
3.根据权利要求1所述的电商企业的智能化信贷审批方法,其特征在于,数据处理及管理具体如下:
建立数据接入API接口,并实现对API接口的灵活配置管理,同时根据电商信贷业务需求接入相应的数据;
对接入的数据入库建立基础信息库,在基础信息库之上建立数据清洗及关联融合层,对数据实施全面清洗融合,处理后的数据入库到清洗层库;
对清洗后的数据进行特征提取及指标加工,并建立指标加工管理机制,根据业务需要提取特征及加工指标,并将加工后的建立电商企业档案库及模型训练库,并实现对库表的管理功能。
4.根据权利要求1所述的电商企业的智能化信贷审批方法,其特征在于,大数据特征挖掘及AI算法的智能化审批建模具体如下:
基于建立的样本库,提取样本;
对风险指标中缺失率较大的指标自动剔除处理,对缺失率较小的采用随机森林法自动填补后,再采用神经网络自动筛选出显著的指标;
对显著的指标采用woe分析法确定准入阈值,并根据指标的重要程度,自动筛选出前30个指标作为准入模型指标,经专家***判别后,最终确定准入模型指标及阈值,并将该准入模型自动部署到电商企业智能化模型审批管理***;
基于大数据特征挖掘及AI算法自动构建信用评分模型,并采用woe法划分相应的等级区间,统计各等级的违约率,确定违约率低于0.5%的阈值,并将该阈值作为准入的条件,同时确定不同等级对应的不同信用系数,将信用评分模型、评分准入策略及信用系数部署到电商企业智能化模型审批管理***;
根据电商授信策略,配置授信模型,并进行部署。
5.根据权利要求1所述的电商企业的智能化信贷审批方法,其特征在于,管理及决策的内容包括风控指标修改、阈值修改、模型运行监控、模型迭代及模型配置;
其中,风控指标修改包括指标新增及删除;阈值修改包括阈值及判断条件的修改;模型运行监控是指监控模型的运行表现情况;模型迭代是指控制模型优化及迭代策略;模型配置是指控制使用的模型情况。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的电商企业的智能化信贷审批方法,其特征在于,审批决策报告及对外输出具体如下:
根据智能化模型审批决策结果,将相关风控指标及决策结果通过内部API接口传输至报告***;
报告***整合相关字段,并将相关字段融合后,整合成报告所需的字段集,输入到报告前端展示***;
展示***根据不同的需求,分别支持API对接、word版本生成及下载、pdf版本生成及下载,并提供对外输出服务。
7.一种电商企业的智能化信贷审批***,其特征在于,该***包括,
数据处理及管理单元,用于获取电商企业的各维度的数据信息,并对电商企业的各维度的数据信息进行清洗、关联及融合,并提取电商企业的相关风险指标;
审批建模单元,用于基于大数据特征挖掘及AI算法自动构建智能化电商准入、反欺诈、信用评分及授信的模型,并部署到电商企业智能化模型审批管理***;
管理及决策单元,用于对智能化电商准入、反欺诈、信用评分及授信的模型及相关审批策略实施管理;
审批及输出单元,用于将电商企业的相关数据及风险指标通过接口传输到电商企业智能化模型审批管理***,电商企业智能化模型审批管理***自动完成信贷审批分析作业,并输出审批结果,形成电商企业审批报告。
8.根据权利要求7所述的电商企业的智能化信贷审批***,其特征在于,所述数据处理及管理单元包括,
数据处理及管理具体如下:
接口建立模块,用于建立数据接入API接口,并实现对API接口的灵活配置管理,同时根据电商信贷业务需求接入相应的数据;
入库模块,用于对接入的数据入库建立基础信息库,在基础信息库之上建立数据清洗及关联融合层,对数据实施全面清洗融合,处理后的数据入库到清洗层库;
特征提取及指标加工模块,用于对清洗后的数据进行特征提取及指标加工,并建立指标加工管理机制,根据业务需要提取特征及加工指标,并将加工后的建立电商企业档案库及模型训练库,并实现对库表的管理功能;
所述审批建模单元包括,
样本提取模块,用于基于建立的样本库,提取样本;
剔除及筛选模块,用于对风险指标中缺失率高于设定阈值的指标自动剔除处理,对缺失率等于或低于设定阈值的指标采用随机森林法自动填补后,再采用神经网络自动筛选出显著的指标;
准入模型指标确定模块,用于对显著的指标采用woe分析法确定准入阈值,并根据指标的重要程度,自动筛选出前30个指标作为准入模型指标,经专家***判别后,最终确定准入模型指标及阈值,并将该准入模型自动部署到电商企业智能化模型审批管理***;
信用评分模型构建模块,用于基于大数据特征挖掘及AI算法自动构建信用评分模型,并采用woe法划分相应的等级区间,统计各等级的违约率,确定违约率低于0.5%的阈值,并将该阈值作为准入的条件,同时确定不同等级对应的不同信用系数,将信用评分模型、评分准入策略及信用系数部署到电商企业智能化模型审批管理***;
授信模型配置及部署模块,用于根据电商授信策略,配置授信模型,并进行授信模型的部署;
所述管理及决策单元的管理及决策的内容包括风控指标修改、阈值修改、模型运行监控、模型迭代及模型配置;
其中,风控指标修改包括指标新增及删除;阈值修改包括阈值及判断条件的修改;模型运行监控是指监控模型的运行表现情况;模型迭代是指控制模型优化及迭代策略;模型配置是指控制使用的模型情况;
所述审批及输出单元包括,
传输模块一,用于根据智能化模型审批决策结果,将相关风控指标及决策结果通过内部API接口传输至报告***;
传输模块二,用于报告***整合相关字段,并将相关字段融合后,整合成报告所需的字段集,输入到报告前端展示***;
输出模块,用于展示***根据不同的需求,分别支持API对接、word版本生成及下载、pdf版本生成及下载,并提供对外输出服务。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器和至少一个处理器;
其中,所述存储器上存储有计算机程序;
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序,使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至6任一项所述的电商企业的智能化信贷审批方法。
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中存储有计算机程序,所述计算机程序可被处理器执行以实现如权利要求1至6中任一项所述的电商企业的智能化信贷审批方法。
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