[发明专利]一种基于大数据的信贷评估授信方法

说明书

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；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。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。

技术领域

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。

发明内容

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。