[发明专利]一种信用评估方法及系统在审
申请号: | 201711349198.4 | 申请日: | 2017-12-15 |
公开(公告)号: | CN109934431A | 公开(公告)日: | 2019-06-25 |
发明(设计)人: | 陆建南 | 申请(专利权)人: | 上海特易信息科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q40/02 |
代理公司: | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人: | 郑立 |
地址: | 200233 上海*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 信用评估 评估对象 信用评级 评估结果 评估体系 评级结果 前景预测 数据类型 外贸企业 信息收集 信用能力 运营指标 大数据 全面性 构建 运算 真实性 存储 分类 认可 评估 信用 运营 交易 贸易 银行 分析 帮助 保证 | ||
本发明涉及一种信用评估方法及系统,包括:获取与评估对象相关的数据;对所获取的数据进行分类和存储;基于所获取的数据并根据预先设定的信用评估模型,对评估对象进行评估运算和/或分析;最终形成评估结果。本发明依托外贸大数据平台,构建企业征信评估体系,并提升信用评级信息收集的全面性和信用评级结果的精确性,让国外的交易企业对我国的外贸企业有全面的征信了解,同时由于运营指标等多项信用指标得到银行的认可,而用以帮助企业进行无抵押融资贷款。由于各数据类型之间可以相互佐证,从而确保参评数据的真实性以及保证评级结果的准确性。并通过行业的贸易情况进而体现企业的运营和竞争力,达成其前景预测,更深入地体现企业的信用能力。
技术领域
本发明涉及征信评估领域,尤其涉及针对外贸大数据平台的外贸企业信用评估方法及系统。
背景技术
现代市场经济是信用经济,没有成熟的信用社会就没有成熟的市场经济。企业信用不仅在金融市场被投资人或贷款人所关注,而且在一般交易市场上也被多方重视。随着经济契约化的发展,企业信用将成为合作与交易的先决条件。尤其在对外贸易领域,国外的交易企业尤其关注和迫切地需要了解外贸企业的信用。
当前,银行会针对贷款的各企业或个人进行一系列的信用评估,但这种评估主要是通过财务状况来评估企业或个人的经营能力和还款能力,通常只是针对银行所关心的内容进行的评估,并不太考虑其他方面的内容或因素,如外贸企业的实际对外贸易情况等。并且,银行通常也只会针对向其申请贷款的对象进行评估,这种评估往往只是在银行体系内部使用,因此,不论是评估的内容还是使用的范围都具有较大的局限性。
当前还没有专门针对外贸企业的信用评估,无法从外贸企业的实际的对外贸易情况并结合企业财务数据及其它信息,来完成针对外贸领域的专项或综合性的信用评估,并且缺少实际的数据信息保证评估结果的精准性。同时,由于没有可相互佐证的数据,来确认用于评估的数据是否精准或者是否有实际的评估价值,通常只能从单一的某一方面完成对评估对象的信用评估。
因此,一方面,需要针对某个行业或领域的特点和需求,对评估对象进行某个方面的专项评估;一方面,需要从多方面对评估对象进行全面性的综合评估;另一方面,还需要确保评估结果的正确性及具备公信力。
发明内容
鉴于现有技术的上述缺陷,本发明提供一种信用评估方法及系统,可以依托外贸大数据平台,构建企业征信评估体系,并提升信用评级信息收集的全面性和信用评级结果的精确性。通过本发明提供的评估方法及系统所得到的信用评级结果,可以让国外的交易企业对我国的外贸企业有全面的征信了解,同时由于运营指标等多项信用指标得到银行的认可,而用以帮助企业进行无抵押融资贷款。并且,由于各数据类型之间可以相互佐证,从而确保参评数据的真实性以及保证评级结果的准确性。并通过行业的贸易情况进而体现企业的运营和竞争力,达成其前景预测,更深入地体现企业的信用能力。
一方面,本发明提供一种信用评估方法,包括以下步骤:S1、获取与评估对象相关的数据;S2、对所获取的数据进行分类和存储;S3、基于所获取的数据并根据预先设定的信用评估模型,对评估对象进行评估运算和/或分析;S4、形成评估结果。
本发明的一个实施例中,所述评估对象为外贸企业。
本发明的另一个实施例中,步骤S1中:通过初始登记和实时更新,获取所述评估对象的以下一个或多个数据:成立年限、出口年限、是否自主生产、是否国营、经营年限、经营场所、实际控制人年龄及从业年限、财报及财务情况、司法信息、产品认证情况、知识产权情况、高新技术情况;和/或通过海关进出口数据,获取所述评估对象的以下一个或多个数据:出口总额、出口总额占比、同比增幅、与行业同比增幅、月度趋势、与行业环比差值、排名异动、排名、主市场量、市场异动;和/或通过国外进口数据获取所述评估对象的采购商的以下一个或多个数据:所述采购商的交易数据、所述采购商的供应链情况。
本发明的另一个实施例中,将与所述采购商相关的数据作为参考数据,而不作为评定分值。
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