[發明專利]一種供應鏈金融風險控制的方法

在審

• 申請號: 202011162599.0
• 申請日: 2020-10-27
• 公開（公告）號: CN112200486A
• 公開（公告）日: 2021-01-08
• 發明（設計）人: 錢偉華;王凱;徐靚
• 申請（專利權）人: 智選（廈門）網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/06
• 代理公司: 上海思牛達專利代理事務所(特殊普通合伙) 31355
• 代理人: 雍常明

本發明公開了一種供應鏈金融風險控制的方法，涉及金融風險控制技術領域，包括以下步驟：預先獲取供應鏈風險數據，基于大數據分析的量化風險模型，標定風險場景下的預警范圍，確定供應鏈的風險指標集合，確定包含事實風險指標和預測風險指標集合；將獲取的事實風險指標和預測風險指標集合作為信息輸入，基于獲取的供應鏈風險數據，建立風險模型；將搭建風險模型作為評估模型。本發明實現對供應鏈金融風險進行控制，不僅使供應鏈金融風險更完整全面、信息提取更高效，避免人為因素干擾，為風險建模打下堅實基礎，其供應鏈金融風險體系可以確保異常情況的及時處理，另外可對目標進行實時監控，及時發現風險。

技術領域

本發明涉及金融風險控制技術領域，具體來說，涉及一種供應鏈金融風險控制的方法。

背景技術

隨著供應鏈的發展，核心企業給供應鏈上的企業提供融資服務已經越來越普遍。在此期間，被提供融資服務的企業償付能力良莠不齊，更有甚者通過欺詐的手段獲取融資服務，因此對被提供融資服務企業的償付風險的評估也變得越發的重要。

目前市場上評估企業資金償付風險的普遍的做法是通過人工線下盡職調查的方式和通過對工廠的實地勘察，以及對貨物的現場查驗來調查企業存在的資金償付風險。由于受限于高額的人力成本以及對供應鏈業務的打擾，對工廠的實地勘察不能做到頻繁進行，因而時效性無法保證。同時，對工廠的實地勘察更多獲取的是企業某個時間點的經營狀況，很難全面及時有效地獲取企業過去一段時間的經營信息，因而很難對企業的長期經營能力及償付風險進行評估。同樣，對貨物的現場查驗也不能做到頻繁進行，所查驗的也只是單點狀態，并不能全面及時有效地評估企業的經營狀況及償付風險。實際操作中，無論是對工廠的勘察還是對貨物的查驗都強依賴于企業的配合程度以及盡調人員的主觀判斷，盡調人員的主觀判斷往往存在偏差，有問題的企業更是配合意愿度低，因而目前市場上普遍的人工線下盡職調查的風險防控方式，很難全面客觀及時有效地達到金融風險防控的目的。同時，人工盡調通常周期較長，很難滿足企業急速放款的需求。

檢索中國發明專利CN109272159A公開了一種金融數據分析的平臺風險控制方法，屬于平臺風險控制領域，一種金融數據分析的平臺風險控制方法，由數據產生層產生數據，數據產生層將數據傳輸至數據交換層，數據交換層將數據傳輸至數據計算層，數據計算層將數據傳輸至數據應用層，數據應用層將數據傳輸至用戶訪問層，以上層級共同組成數據管控層，由組織架構、評價與考核、管控流程、管控工具這四個域相互作用、相互支撐，提供對數據管控層各信息系統數據的管控，可以實現通過數據分析平臺的建設，金融集團或企業將搭建統一的大數據共享和分析平臺，對各類業務進行前瞻性預測及分析，為集團各層次用戶提供統一的決策分析支持，便于提升數據共享與流轉能力。但其很難全面客觀及時有效地達到金融風險防控的目的，同時，人工盡調通常周期較長，很難滿足企業急速放款的需求，因此亟需一種供應鏈金融風險控制的方法。

針對相關技術中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

針對相關技術中的問題，本發明提出一種供應鏈金融風險控制的方法，以克服現有相關技術所存在的上述技術問題。

本發明的技術方案是這樣實現的：

一種供應鏈金融風險控制的方法，包括以下步驟：

步驟S1，預先獲取供應鏈風險數據，基于大數據分析的量化風險模型，標定風險場景下的預警范圍，確定供應鏈的風險指標集合，確定包含事實風險指標和預測風險指標集合；

步驟S2，將獲取的事實風險指標和預測風險指標集合作為信息輸入，基于獲取的供應鏈風險數據，建立風險模型；

步驟S3，將搭建風險模型作為評估模型，并對目標所處供應鏈的整體風險、目標自身風險和目標關聯風險進行評估，確定目標償付風險。