[发明专利]一种全流程模型规则商业银行个贷逾期催收管理系统

说明书

技术领域

本发明涉及软件开发技术领域，具体地说是一种全流程模型规则商业银行个贷逾期催收管理系统。

背景技术

个人消费贷款是指银行向个人客户发放的有指定消费用途的人民币贷款业务，用途主要有个人住房、汽车、一般助学贷款等消费性个人贷款。在我国，加快发展个人消费信贷被寄予了拉动内需，刺激经济回升的重大厚望，而且也是我国商业银行着力开发的增加利润增长点之一。

但由于国内外经济形势依然错综复杂，积极因素和隐忧并存。国内经济结构调整稳中有进，但经济回升的基础尚不牢固，周期性风险、结构性风险、系统性风险盘根错节，各类风险呈现前所未有的多样化、复杂化特征，银行资产质量劣变压力增大，逾期贷款和不良贷款率逐年上升。截至2014年末，商业银行不良贷款率1.29%，达到近一段时间以来的高点。在这种形势下，严格控制经营风险，将逾期后的损失降到最低将是一项长期任务，银行业金融机构亟需一套行之有效的逾期催收规则模型。

发明内容

本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种全流程模型规则商业银行个贷逾期催收管理系统，实现催收流程模型的制作，客户活动数据收集，通过积累数据进行客户逾期行为分析，客户逾期行为规则以及催收催收规则更新。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种全流程模型规则商业银行个贷逾期催收管理系统，借助于IT系统的计算辅助，通过贷款风险控制模型对每一笔贷款的还款情况进行识别，系统自动判断最合理的贷款催收方式，并通过催收执行、催收调整督办、催收历史查询和催收统计报表规范化、智能化管理模块实现对逾期交易有效处理，有层次、有目的的推进催收工作，保障信贷资金的安全回收；

系统根据客户相关的逾期状态，每日在逾期催收人员桌面对催收任务进行处理，并在催收时提供专业的催收信息界面，逾期催收人员只需将交互获得的信息进行勾勾选选，即完成了催收信息的记录，并将成为下一次催收的重要依据；

催收配置管理，为逾期催收管理功能模块中各项子菜单项下功能提供运行参数，参数管理涉及的参数设置包括催收对象、催收方式、催收结果、逾期天数、还款意愿和还款金额，系统用户根据行内业务运营特点灵活配置；逾期处置登记功能主要是为了将贷款装入清收状态，不在“自动”执行逾期催收动作。因此本菜单功能是改变贷款是否进入清收状态，即是否已经移交信贷监控部门进行清收或因特殊原因终止进行催收，其包括对贷款状态的设定、取消及历史记录的查询。

模式匹配算法足规则引擎最核心的算法逻辑部分，根据不同的业务需要选择特定的模式匹配推理算法，在银行催收系统应用中规则引擎模块主要负责对催收案件的评分及分类，以案件评分为例，规则引擎通过判断该账户当前欠款数额来给该账户赋予特定的风险值，显然这是一个正向推理过程。数据驱动的正向推理过程从事实被加入到工作空间刚开始。经过模式匹配、规则引发、工作空间更新的工作循环，直到满足特定条件退出推理，至此流程结束。

输入规则引擎并对其进行规则运算的数据称为事实。事实是代表现实世界的某一状态的数据结构。规则引擎的核心工作在于确定哪些事实满足了那些规则。发现该满足关系的过程就是模式匹配的过程。

模式就是规则里的条件元素，每一个模式都由一个或者多个约束条件组成。规则可以分为条件和结论两部分。条件部分称为LHS，结论部分称为RHS。将事实与条件进行匹配，以确定某一事实所能满足的条件集合或某条件下所有使之满足的事实的集台的过程被称为模式匹配。

进行模式匹配有两个思路。一种方法为从已有的事实出发，查询该事实满足的条件，称之为正向推理。另一种方法为从需要满足的结论开始查找所有符合条件的事实，称之为逆向推理。正向推理是数据驱动的，从事实开始，传递事实，最后后得到一个结论。事实被传递到工作空间中，一个或多个规则与这些事实匹配，并由执行调度模块安排匹配成功的规则的执行。

逆向推理是由目标驱动的，从一个需要满足的结论开始进行推理。在这个结论不能满足时，将搜索其他能够满足的结论来推理称为子目标，这些子目标将帮助完成当前目标的某些未知部分—推理引擎持续这个过程，直到最初的结论被证明或没有可证明的子目标。

规则引擎的系统中，规则模块的结构分为转换接口、信息元、队列管理器和规则引擎四个部分：

引擎调用接口是规则引擎数据的输入接口，负责将案件信息转换成规则引擎所要处理的组织形式，也是外部模块调用规则引擎的接口，系统其它模块调用引擎接口把需要进行规则运算的案件传入规则引擎，引擎调用接口将接收到的数据进行解析和包装处理，转化为规则引擎可以处理的案件包装器对象；