本发明涉及数据分析领域,特别涉及一种基于大数据的信贷评估授信方法。
背景技术:
据官方不完全统计数据,全国智能工程行业每年市场规模高达3万亿,而且年增长率超15%,其中中小企业占据着将近90%的市场份额。
中小企业在工程项目上往往需要大量垫资,由于自身融资能力弱、轻资产,导致资金短缺,融资难、融资成本高成为中小企业的行业通病。对中小企业来说,即使企业经营状况良好并且有大量高质量订单,也无法转化为融资信用,必须依赖固定资产或者核心企业信用,无法将企业信用回归到企业经营状况本身。
技术实现要素:
为解决上述问题,本发明提供了一种基于大数据的信贷评估授信方法。
本发明采用以下技术方案:
一种基于大数据的信贷评估授信方法,包括以下步骤:
s1、获得企业信息数据;
s2、建立企业信用评估模型,并基于企业信息数据计算企业信用得分,生成企业信用报告;
s3、企业发布融资需求,金融机构发布信贷产品信息;
s4、基于企业信用得分和融资需求,为企业匹配符合条件的信贷产品,并将企业信息和企业信用报告推送给相应的金融机构。
优选地,所述企业信息数据包括企业基本信息、工商信息、经营状态、资质证书、荣誉证书、技术人员、信用信息、知识产权、企业年报、中标项目信息。
优选地,所述企业信用评估模型基于多维度体系实现,所述多维度体系包括企业背景、运营状况、创新能力、信用历史、行业实力、履约情况。
优选地,所述步骤s2还包括基于所述多维度体系生成企业画像。
优选地,所述企业信用评估模型基于赋值法对每个维度进行赋值,同时不同维度赋予不同的权重。
采用上述技术方案后,本发明与背景技术相比,具有如下优点:
本发明基于大数据的有效利用,建立企业信用评估模型,企业信用回归到企业经营状况本身,辅助金融机构完成贷前评估授信,帮助中小企业解决了融资难融资贵的难题。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例
参考图1所示,本发明公开了一种基于大数据的信贷评估授信方法,包括以下步骤:
s1、获得企业信息数据,企业信息数据包括企业基本信息、工商信息、经营状态、资质证书、荣誉证书、技术人员、信用信息、知识产权、企业年报、中标项目信息。
s2、建立企业信用评估模型,并基于企业信息数据计算企业信用得分,生成企业信用报告和企业画像。企业信用评估模型基于多维度体系实现,所述多维度体系包括企业背景、运营状况、创新能力、信用历史、行业实力、履约情况。企业信用评估模型基于赋值法对每个维度进行赋值,同时不同维度赋予不同的权重。
s3、企业发布融资需求,金融机构发布信贷产品信息。
s4、基于企业信用得分和融资需求,为企业匹配符合条件的信贷产品,并将企业信息和企业信用报告推送给相应的金融机构。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
1.一种基于大数据的信贷评估授信方法,其特征在于,包括以下步骤:
s1、获得企业信息数据;
s2、建立企业信用评估模型,并基于企业信息数据计算企业信用得分,生成企业信用报告;
s3、企业发布融资需求,金融机构发布信贷产品信息;
s4、基于企业信用得分和融资需求,为企业匹配符合条件的信贷产品,并将企业信息和企业信用报告推送给相应的金融机构。
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的信贷评估授信方法,其特征在于,所述企业信息数据包括企业基本信息、工商信息、经营状态、资质证书、荣誉证书、技术人员、信用信息、知识产权、企业年报、中标项目信息。
3.如权利要求1所述的一种基于大数据的信贷评估授信方法,其特征在于:所述企业信用评估模型基于多维度体系实现,所述多维度体系包括企业背景、运营状况、创新能力、信用历史、行业实力、履约情况。
4.如权利要求3所述的一种基于大数据的信贷评估授信方法,其特征在于:所述步骤s2还包括基于所述多维度体系生成企业画像。
5.如权利要求3所述的一种基于大数据的信贷评估授信方法,其特征在于:所述企业信用评估模型基于赋值法对每个维度进行赋值,同时不同维度赋予不同的权重。