[发明专利]一种基于企业工资总额的贷款及风险代偿方法及系统

权利要求书

1.一种基于企业工资总额的贷款及风险代偿方法，其特征在于包括：

获取贷款企业上一年度内的工资总额及缴纳社保总额，将上述数据采用工资及社保预测模型，并根据贷款企业的贷款年限，获得企业的周期数n和贷款额度，设定总贷款上限，所述总贷款上限＝αn·贷款额度，所述α为总额度系数；

从第2周期开始，每个周期开始前对贷款额度进行修正，按照修正后的贷款额度发放下个周期的贷款，所有周期的贷款总数额不超过总贷款上限；

实时获取当前周期企业的工资总额及缴纳社保总额，将上述数据采用浮动利率计算模型，得到当前周期浮动利率，将银行基准利率与当前周期浮动利率之和作为当前周期贷款利率，根据贷款额度和当前周期贷款利率计算当前周期的利息；

建立贷款企业的本金风险池，监测贷款企业的还款情况，在出现坏账情况时，用本金风险池内的资金弥补坏账。

2.根据权利要求1所述的基于企业工资总额的贷款及风险代偿方法，其特征在于：所述方法还包括获取贷款企业的企业信息，包括企业工商信息、股东信息、企业信用信息、企业风险信息和高管个人信用信息，用于确定贷款企业的贷款资格。

3.根据权利要求1所述的基于企业工资总额的贷款及风险代偿方法，其特征在于：所述工资及社保预测模型采用以下步骤获得：获取贷款企业历年的工资总额及缴纳社保总额，用第n年的工资总额及缴纳社保总额作为输入的训练样本，第n+1年的工资总额作为输出的训练样本，根据训练样本进行模型训练得到工资及社保预测模型。

4.根据权利要求3所述的基于企业工资总额的贷款及风险代偿方法，其特征在于：所述贷款额度为预测下一年度的工资总额，周期数为贷款年限，每个周期为一年。

5.根据权利要求1所述的基于企业工资总额的贷款及风险代偿方法，其特征在于：所述对贷款额度进行修正采用以下步骤：获取贷款企业当前周期内工资发放数据、社会保险缴纳数据，将上述数据输入工资及社保预测模型，获得下个周期的贷款额度。

6.根据权利要求1所述的基于企业工资总额的贷款及风险代偿方法，其特征在于：所述浮动利率计算模型采用以下步骤获得：获取贷款企业历年的工资总额、缴纳社保总额及利润增长率，用第n年的工资总额及缴纳社保总额作为输入的训练样本，将企业n+1年的利润增长率作为输出的训练样本，根据训练样本进行模型训练得到浮动利率计算模型。

7.根据权利要求1所述的基于企业工资总额的贷款及风险代偿方法，其特征在于：所述本金风险池用于计算并存放本金风险金，所述本金风险金采用以下公式计算：

所述国家财政补贴资金由国家政策决定；

所述银行让利资金由银行根据国家政策决定。

8.一种基于企业工资总额的贷款及风险代偿系统，其特征在于包括：

贷款额度模块，用于获取贷款企业上一年度内的工资总额及缴纳社保总额，将上述数据采用工资及社保预测模型，并根据贷款企业的贷款年限，获得企业的周期数和贷款额度，并设定总贷款上限，所述总贷款上限＝αn·贷款额度，所述α为系数；

修正模块，用于从第2周期开始，每个周期开始前对贷款额度进行修正，按照修正后的贷款额度发放下个周期的贷款，所有周期的贷款总数额不超过总贷款上限；

利息模块，用于实时获取当前周期企业的工资总额及缴纳社保总额，将上述数据采用浮动利率计算模型，得到当前周期浮动利率，将银行基准利率与当前周期浮动利率之和作为当前周期贷款利率，根据贷款总额和当前周期贷款利率计算当前周期的利息；

本金风险池模块，用于计算并存放本金风险金；

监控模块，用于监测贷款企业的还款情况，在出现坏账情况时，用本金风险池模块内的资金弥补坏账。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的方法的步骤。