税易贷业务全线上流程模型

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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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