“税易贷”业务全线上流程模型

“税易贷”业务全线上流程模型

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、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。

准入标准 (财务报表分析) (NLP监控企业恶意信息的侦查)

(缴费情况信息)

(这里探索的是否存在,如果存在以下的行为,可以一票否决)

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；（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。

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。

四、测算模型(贷款额度的测算) (建立税收额度和贷款额度关系)

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）-Z

8、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 ＜60% 则L =，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 ＜100% 则T =，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 *T，且＜=F，最终定价：R =（R1 -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、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。

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税务数据:

甄别税务数据的真实性

通过税务数据来建立可以贷款的额度;

通过不同的税务数据的得分是不一样的

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

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/c557f62af042336c1eb91a37f111f18583d00c88.html