[发明专利]基于授信模型的数据处理方法、系统、设备、存储介质

权利要求书

1.一种基于授信模型的数据处理方法，其特征在于，本方法包括以下步骤：

步骤S1、获取请求人的订单数据及企业数据，根据样本抽取规则从所述订单数据与企业数据中筛选出样本数据；所述订单数据通过外部综合服务平台的得到，所述订单数据包括外部综合服务平台的实际订单信息、物流信息；

步骤S2、将样本数据输入授信模型，所述授信模型根据样本数据计算出请求人对应的授信结果，所述授信结果包括放款结果、授信金额数据。

2.如权利要求1所述的一种基于授信模型的数据处理方法，其特征在于，所述授信模型为：

根据抽取后的样本数据后得到的目标对象的训练集、目标对象的测试集中的建模变量训练通过岭回归方法建立的线性回归模型，得到额度模型；

根据预设的模型评价条件对额度模型进行评价验证，在评价验证通过后，根据预先设置的调整条件调整额度模型，调整后得到授信模型。

3.如权利要求2所述的一种基于授信模型的数据处理方法，其特征在于，所述根据预先设置的调整条件调整额度模型，具体为：

预先设定基础分、得分项及扣分项，以及所述得分项及扣分项的积分规则；历遍对应维度的样本数据，根据所述得分项及扣分项的积分规则，在所述基础分上进行加分或减分或不计分，得到最后累计分；根据所述累计分调整请求人授信结果。

4.如权利要求3所述的一种基于授信模型的数据处理方法，其特征在于，所述根据预先设置的调整条件调整额度模型，还包括：

根据测算出提供给客户的账期数据与企业的实际授信行为、履约、违约数据进行比对验证，在比对结果数据达不到预设要求时，调整所述授信模型的参数或调整所述授信结果。

5.如权利要求3所述的一种基于授信模型的数据处理方法，其特征在于，根据所述累计分确定请求人授信结果，具体为，

所述基础分为80分，在所述累计分不大于80分时，所述授信结果为不放款；

在所述累计分大于80分时，所述授信结果为放款，根据请求人的订单数据确定放款金额、贷款利率。

6.如权利要求5所述的一种基于授信模型的数据处理方法，其特征在于，所述根据请求人的订单数据确定放款金额、贷款利率，具体为，

当所述累计分大于80分时，且小于90分时，所述放款金额为上一年度外部综合服务平台内出口订单金额的10％，且贷款利率为第一预设倍数；

当所述累计分大于90分时，且小于95分时，所述放款金额为上一年度外部综合服务平台内出口订单金额的30％，且贷款利率为第二预设倍数；

当所述累计分大于95分时，所述放款金额为上一年度外部综合服务平台内出口金额的50％，且贷款利率为第三预设倍数。

7.如权利要求1所述的一种基于授信模型的数据处理方法，其特征在于，所述实际订单信息包括出口订单的、延期缴费信息；所述企业数据包括基础工商信息、投资信息、年报信息、处罚信息、经营信息。

8.一种授信模型计算系统，其特征在于，包括，

样本获取模块，获取请求人的订单数据及企业数据，根据不同维度从所述订单数据与企业数据中抽取对应维度的样本数据；所述订单数据通过外部综合服务平台的得到；

授信模型计算模块，将所述对应维度的样本数据输入授信模型，所述授信模型根据样本数据计算出请求人对应的授信结果，所述授信结果包括放款结果、授信金额数据。

9.一种设备，其特征在于，其包括处理器、存储器及存储于所述存储器上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权利要求1～7任一所述一种基于授信模型的数据处理方法。

10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1～7任一所述一种基于授信模型的数据处理方法。