[发明专利]科创贷款的风险评估方法及装置

权利要求书

1.一种科创贷款的风险评估方法，其特征在于，包括：

获取与待评估企业关联的数据信息，并对所述数据信息进行信息拆解以得到第一级评价指标和第二级评价指标；所述第二级评价指标包括技术特征指标、财务特征指标和企业特征状态指标；

将所述第一级评价指标与预设准入规则进行匹配以确定符合评估准入要求，当所述待评估企业符合准入要求时，执行下一步；

将所述第二级评价指标输入至预先构建完成的风险识别模型中相应模型处以确定相应的风险系数；其中，所述风险识别模型通过如下步骤构建得到：

获取历史企业数据；

确定与所述历史企业数据中各项特征参数相关联的评价模型在贷款风险中的权重系数；

根据所述权重系数以及历史企业数据构造训练样本，并将所述训练样本输入到待训练模型进行训练以得到风险识别模型，当准确率达到设定值时完成相应的模型训练；

根据所述风险系数来确定待评估企业的风险等级，并对所述风险等级进行展示操作。

2.如权利要求1所述科创贷款的风险评估方法，其特征在于，在所述获取与待评估企业关联的数据信息之前，还包括：

获取待评估企业的运营年限，当所述运营年限大于三年时，则执行下一步；

所述将所述第一级评价指标与预设准入规则进行匹配以确定符合评估准入要求，包括：

获取待评估企业过去连续三年的财务数据，所述财务数据会计数值和审计数值；

基于所述会计数值和审计数值来确定连续三年的财务失真值，当所述财务失真值均小于第一设定值时，则直接输出贷款风险等级；

基于所述财务数据以及状态计算公式确定待评估企业过去连续三年的财务状态数值，所述状态计算公式为：Z＝1.2X+1.4Y+3.3K+0.6M+1.0N；其中，Z为财务状态数值，X代表营运资本占总资产比率，Y代表留存收益占总资产比率，K代表营业利润占总资产比率，M代表公司市值与有息债务比率，N代表总销售额与总资产比率；

当所述财务状态数值均小于第二设定值时，则直接输出贷款风险等级，否则执行下一步。

3.如权利要求2所述科创贷款的风险评估方法，其特征在于，在所述将所述第一级评价指标与预设准入规则进行匹配以确定符合评估准入要求之后，还包括：

确定待评估企业的企业信息以及实际控制人信息；

根据所述企业信息以及实际控制人信息与预先构建的行为数据库以进行匹配以确定是否存在不良操作行为，当存在不良操作行为时，则直接输出贷款风险等级，其中，所述不良操作行为包括是否有不良信用记录、是否涉及非法集资行为、否发生重大违法违规案件，是否介入国家产业政策明确限制和禁止的行业、企业或者实际控制人是否列入限制高消费或失信被执行人名单。

4.如权利要求1所述科创贷款的风险评估方法，其特征在于，在所述根据所述风险系数来确定待评估企业的风险等级之后，还包括：

获取与待评估企业关联的贷款额度信息以及抵押物信息；

基于所述抵押物信息确定相应的抵押物额度信息；

根据所述抵押物额度信息与贷款额度信息确定押品覆盖率；

当所述押品覆盖率超过第三设定值时，则调整待评估企业的风险等级。

5.如权利要求1所述科创贷款的风险评估方法，其特征在于，所述风险识别模型包括技术评价模型、财务评价模型以及企业状态评价模型，所述历史企业数据为第一级指标、第二级别指标和第三级指标；其中，所述第三级指标为技术评价模型、财务评价模型以及企业状态评价模型的输出值；

所述确定与所述历史企业数据中各项特征参数相关联的评价模型在贷款风险中的权重系数，包括：

通过一级子模型的训练得到多个第一级指标的第一权重系数；其中，第一级指标为一级子模型的输入数据，第二级指标为一级子模型的输出数据；

通过对技术评价模型、财务评价模型以及企业状态评价模型的训练，得到第二级指标的第二权重系数；其中，第二级指标为技术评价模型、财务评价模型以及企业状态评价模型的输入数据，第三级指标为技术评价模型、财务评价模型以及企业状态评价模型的输出数据；

通过风险识别模型以及第三级指标得到风险识别模型中各个子模型的第三权重系数；其中，第三级指标为风险识别模型的输入数据，风险系数为风险识别模型的输出数据。