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1、Document number: WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT“税易贷”业务全线上流程模型一、模型总体设计模型总体分为四大部分：准入标准、反欺诈筛查、测算模型、预警模型。准入标准主要用于客户准入筛选，只有通过筛选的客户才具备办理业务的资格， 主要对客户行业、征信情况、负面信息进行筛选，触发红线的客户将被剔除信贷资 格。（针对企业的征信）反欺诈筛查主要用于核实在客户端或网页端操作人的真实性，杜绝羊毛党，黑名 单申请人以及高风险账户的网上申请。 （针对个人的欺诈征信）预算模型主要用于预算客户贷款额度的大小，风险定价，根据相关数据的一定比 例，权重计算，包括客户税务数据
2、、家庭资产数据，我行存量交易数据等。（从这里才涉及到税务数据）预警模型主要用于贷后的客户行为，风险信息的预警，贷款额度、风险定价的调 整，以及退出机制启动。二、准入标准（财务报表分析）（NLP监控企业恶意信息的侦査） （缴费情况信息）涉及技术: NLP 网络爬虫 财务报表审查准入标准信息包括：1、行业信息：不属于总行行业政策禁入的行业；数据来源：外部公司。2、征信信息：非恶意拖欠不超过临界值。（1）企业近 5年无不良信用记录；2）企业当前贷款分类为正常类；（3）企业主及其配偶近2年个人逾期或欠息在30 天（含）以内的次数不超过 6次；（4）企业主及其配偶无逾期或欠息在 30天以上的信用记录；（
3、5）企业主及其配偶名下信用卡额度使用率近 6个月月均不超过 80%； 数据来源：个行征信，外部公司提供爬虫技术。3、成立年限：3年以上；数据来源：外部公司。4、关联企业信息：在建设银行无信贷余额；数据来源：外部公司提供关联企业 信息，内部系统查询后导出信息。5、工商信息：无负面信息；数据来源：外部公司。6、法院信息：无涉诉信息，未列入失信名单等；数据来源”外部公司。7、环保信息：无负面信息；数据来源：外部公司。8、海关信息：无负面信息；数据来源：外部公司。9、民间借贷信息：无涉及P2P贷款记录；数据来源：外部公司。10、税务信息：无负面信息，纳税等级为A、B级；数据来源：外部公司。11、银行负
4、债率：（短期借款+长期借款）/上年销售收入30% ；数据来源：外 部公司；采用纳税报表数据。12、其他互联网核查：无相关负面信息；数据来源：外部公司，核实是否可获得 以下信息：公安、外管局、水电、社保、公积金、劳动局、电话费等。三、反欺诈筛查 （动态行为数据机器学习模型的侦查）运用外部公司的反欺诈技术手段，对于客户端、网页端的操作人的真实性进行筛 查、杜绝羊毛党、黑名单申请人以及高风险账户的网上申请、包括申请人的使用设备 ID、手机号码、IP地址、HTTP代理等是否存在多次、频繁发起网络贷款申请、是否 列入诈骗黑名单，是否存在高风险的网络操作行为。、测算模型（贷款额度的测算） （建立税收额度和
5、贷款额度关系）1、纳税等级：A 级-A1 =5, A2 =7，- B 级-B1 =7, B2 =9。2、是否建行基本户：是-A1，A2 ；否-B1，B2。3、税易贷最高额度：X =（年均增值税+年均营业税）* （A1或B1） +年均所得 税*（A2 或 B2）增值税、营业税、所得税数据来源：外部公司；加计减、免、退税额；采用近三 年年均税额。4、销售收入最高额度： Y =上年销售收入*30% 上年销售收入数据来源：外部公司；采用纳税报表数据。5、企业目前银行负债总额： Z =企业贷款余额 +企业主个人经营性贷款余额 +企业 对外担保余额 +企业主个人对外担保余额。数据来源：人行征信，外部公司提
6、供爬虫技术。6、产品额度上限： F =500万元。7、基础信贷额度:G1 =（X与Y低值）-Z8、基础定价： R1 =9%9、调整因素1 ）额度调整因素业系数B :优先支持行业，选择支持行业，审慎支持行业，数据来源：内部 行业划分初始化。科技企业系数K:科技企业，非科技企业，数据来源：外部公司，知识产权 数量；按照技术浅评分区分是否科技企业。建行日均金融资产系数：L =日均金融资产/G1,如L 130%则L =，日均金融资产包括企业日均存款和企业主及配偶个人月日均AUM,数据来源；内部系统查询后导出信息。建行代发工资系数M :有代发公司，无代发工资；数据来源：内部系 统查询后导出信息。 企业主
7、个人金融资产系数： T =（企业主个人金融资产 -企业主在建设 银行的个人月日均AUM） /G1 *，如T 130%则T =；数据来源：外部公司，采用个人金融资产画像。2 ）定价调整因素收益贡献：N =当年中间业务收入/G1 * +近12个月日均金融资产*存款内转 价格/G1 * ；数据来源：内部系统查询后导出信息；数据包括企业及企业 主贡献。代发工资贡献P:有代发工资，无代发工资；数据来源：内部系统查询后导 出信息。质量调整Q：根据产品当期质量水平设定调整系统，实现收益覆盖风险和成 本，初始值为。10、最终信贷额度：G =G1 *H *K *L*M *匚且 =F,最终定价：R = （R1 -
8、N） *P *Q。五、预警模型（贷款后监控）1、纳税偏高度，月均税额偏高度超过20%；数据来源；外部公司；原理：根据企业前3-5年每月纳税额变动形成销售淡旺季模型，与当月纳税额对比，计算偏高 度；措施：系统自动冻结额度。2、企业及关联企业负面信息，包括：1）企业出现欠息、贷款逾期超过 30天或当年发生超过 2次，或出现分类下调、 展期；数据来源：个行征信，外部公司提供爬虫技术；措施：系统自动冻 结额度。2）企业主个人经营性贷款出现欠息、贷款逾期超过 30天或当年发生超过 2次， 或出现分类下调、展期；数据来源：个行征信，外部公司提供爬虫技术； 措施：系统自动冻结额度。3 ）企业及企业主对外担保
9、出现分类下调；数据来源：个行征信，外部公司提供爬 虫技术；措施：系统自动冻结额度。4 ）企业主及配偶个人信用卡近三个月，月均透支额度使用率超过 80% ；数据来 源：个行征信，外部公司提供爬虫技术；措施：系统自动冻结额度。5 ）企业新增涉诉、海关、税务、工商、环保的负面信息；数据来源：外部公司； 措施；系统自动冻结额度。6 ）企业出现其他互联网负面信息；数据来源：外部公司；措施：早期预警人工判 断是否属于负面信息，如是则冻结额度。3、新增负债、担保、企业，企业主新增他行贷款或对外担保；数据来源：人行 征信，外部公司提供爬虫技术；措施：系统重新计算最终信贷额度G,如低于当前额 度则自动调整。4、
10、代发公司变动，近三个月代发工资额减少20%或当月代发工资额减少50%以上；数据来源：内部系统查询后导出信息；措施：系统自动冻结额度5、资金流向，资金流向基金、证劵、担保、小额贷款公司、典当行、财务公 司、投资公司、房地产公司（缴纳物业管理费、水电费的另行判断筛查）；数据来 源：内部系统查询后导出信息；措施：系统自动冻结额度。6、建行日均金融资产变动，近 6个月增加或减少超过15%的，触发系统重新计算额度G和定价R,并自动调整；数据来源：内部系统查询后导出信息。7、企业主联系，95533每月定期呼叫企业主，如三次无人应答，通知客户经理联 系企业主，核实是否失联、无法联系的人工触发冻结额度。8、企业股权变动，实际控制人或个人最大股东变更；数据来源：外部公司；措施：系统自动冻结额度。税务数据:1. 甄别税务数据的真实性2. 通过税务数据来建立可以贷款的额度;3. 通过不同的税务数据的得分是不一样的4. 税务数据是基本的数据,其他数据是作为调整,调整的数据:公司的日常开销：这些都是体现在公司财务上面
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