[发明专利]基于物联网的金融贷后监管系统与监管方法

说明书

本发明提供一种基于物联网的金融贷后监管系统，包括：数据采集层，用于收集与企业运营相关的特征数据，作为评价企业运营状况的指标；数据存储层，用于存储所收集的与企业运营相关的特征数据至数据仓库，供数据分析层调用、分析处理；数据分析层，包括主成分分析单元和建立的多元线性回归模型；主成分分析单元，提取重要性最大的第一主成分；将第一主成分作为多元线性回归模型的因变量，收集的指标作为自变量，计算出多元线性回归模型中的回归系数，然后得到评分模型；将监测得到的特征数据代入所述评分模型，得到与统计时段相应的企业综合评分；本发明能够为金融机构贷后监管提供实时有效的数据支撑。

技术领域

本发明涉及一种基于物联网的监管系统，尤其是一种基于物联网传感器数据分析建模用于企业运营状况监控和告警的贷后监管系统。

背景技术

随着政府对于民营经济营造更好发展环境，帮助民营经济解决发展中的困难，支持民营企业改革发展的推进需求，解决好融资难问题，让民营企业“敢贷、能贷、愿贷”，以及物联网技术的飞速发展，利用物联网技术，实时准确的收集企业实际运营数据，使得金融贷款机构对于企业实时运营状况的掌握有了可能。

目前金融机构贷后监管的现状主要还是通过传统的人工监控录入的方式，通过预先设计的excel表格，定期派人到相关企业收集数据，实时性以及准确性不够，人工成本大；并且通过人工观察收集的数据，格式多样，结构复杂，通过人力整理和分析，往往得不到有效实时的信息。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供一种基于物联网的金融贷后监管系统与监管方法，通过安装传感器设备等手段收集与企业运营相关的特征数据，然后分析建模得出企业综合评分；为金融机构贷后监管提供实时有效的数据支撑，能够大大减少人力物力。本发明采用的技术方案是：

一种基于物联网的金融贷后监管系统，包括：

数据采集层，用于收集与企业运营相关的特征数据，作为评价企业运营状况的指标；

数据存储层，用于存储所收集的与企业运营相关的特征数据至数据仓库，供数据分析层调用、分析处理；

数据分析层，包括主成分分析单元和建立的多元线性回归模型；

主成分分析单元，对于评价企业运营状况的各指标，将各指标的多个线性组合所构成的综合指标作为主成分，然后基于相关系数矩阵方法进行主成分提取，并且提取重要性最大的第一主成分；

将第一主成分作为多元线性回归模型的因变量，收集的指标作为自变量，计算出多元线性回归模型中的回归系数，然后得到评分模型；将监测得到的特征数据代入所述评分模型，得到与统计时段相应的企业综合评分；

应用层，通过web服务为金融机构提供贷后监管相关的服务。

进一步地，主成分分析单元，进行主成分分析具体包括：

假设有p个指标，把这p个指标看作p个随机变量，记为X₁，X₂，…，X_p，主成分分析就是要把这p个指标的问题，转变为讨论p个指标的线性组合的问题，而这些新的综合指标F₁，F₂，…，F_k(k≤p)，按照保留主要信息量的原则充分反映原指标的信息，并且相互独立；主成分分析做法是，寻求原指标的线性组合F_i

F₁＝U₁₁X₁+U₂₁X₂+…+U_p1X_p

F₂＝U₁₂X₁+U₂₂X₂+…+U_p2X_p