本發(fā)明涉及電子商務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及電商貸款管理方法和電商貸款管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

目前大型跨境電商的大部分融資為股權(quán)融資，而中小跨境電商的融資較為困難。近幾年互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展迅速，模式漸漸成熟，存貨也能拿到有效融資。但這種方式對于中小電商商戶零散和量小的現(xiàn)狀必然導(dǎo)致貸款成本高，可貸款金額小。但這些企業(yè)交易流水真實(shí)可靠，并且較為穩(wěn)定，基于電商交易數(shù)據(jù)的信用貸款需求較為迫切?；诮灰讛?shù)據(jù)驅(qū)動的跨境電商商戶貸款平臺深得用戶青睞。在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，從事跨境電商的中小賣家商戶，有著很多顯著的特點(diǎn)。他們商戶數(shù)量眾多，有時一個賣家可能有多個賬號，也可能在多個平臺上有經(jīng)營，并且有多個店鋪；賣家的經(jīng)營數(shù)據(jù)以及交易數(shù)據(jù)比較分散，但這些經(jīng)營和交易數(shù)據(jù)卻是真實(shí)有效的，可以如實(shí)反映賣家的信譽(yù)度。而對我們的征信系統(tǒng)來說，如何收集這些分散的數(shù)據(jù)，并將這些經(jīng)營或交易的數(shù)據(jù)整合在一起，進(jìn)而評價賣家的征信等級將是至關(guān)重要的；這就要求我們必須通過不斷的探索和創(chuàng)新，來開發(fā)一套針對中小賣家貸款的評估方法和系統(tǒng)方便中小型電商進(jìn)行融資。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在至少解決中小賣家融資困難的問題，提出了一種基于純交易數(shù)據(jù)的電商貸款管理方法和系統(tǒng)。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種電商貸款管理方法，包括：從多個數(shù)據(jù)源采集用戶的交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、個人信息并以其中的一項(xiàng)或多項(xiàng)作為主要參考依據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析結(jié)合風(fēng)控模型，進(jìn)行用戶評估；經(jīng)用戶授權(quán)，獲取用戶的多個賬號的經(jīng)營數(shù)據(jù)，對多個賬號進(jìn)行賬戶關(guān)聯(lián)分析，其中，多個賬號歸屬于同一實(shí)體；根據(jù)用戶評估情況和賬戶關(guān)聯(lián)分析情況評定用戶的授信分值和額度；根據(jù)用戶的用款申請結(jié)合授信分值和額度，對用戶放款并自動生成還款計劃。

通過對用戶進(jìn)行全方位數(shù)據(jù)收集和分析完成用戶畫像并將與用戶存在法律關(guān)系的多個賬號進(jìn)行關(guān)聯(lián)評估，考慮到了賣家客戶的真實(shí)特點(diǎn)以及在貸款過程中面臨的問題，盡可能大而全的收集賣家的全部交易數(shù)據(jù)，包括關(guān)聯(lián)賬號，其它平臺的多店鋪，多平臺等交易數(shù)據(jù)等，既反映了賣家用戶的真實(shí)信用，同時也提供了準(zhǔn)確度性，降低了貸款風(fēng)險，提升用戶的貸款額度，盡量滿足用戶的用款需求。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理方法，優(yōu)選地，所述從多個數(shù)據(jù)源采集用戶的交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、個人信息并以其中的一項(xiàng)或多項(xiàng)作為主要參考依據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析結(jié)合風(fēng)控模型，進(jìn)行用戶評估，具體包括：采集多方數(shù)據(jù)，獲取平臺tns數(shù)據(jù)、crm數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、工商數(shù)據(jù)、公檢法數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、反欺詐數(shù)據(jù)、逾期數(shù)據(jù)和銀聯(lián)消費(fèi)數(shù)據(jù)，其中，交易數(shù)據(jù)包括，用戶在多個平臺上的交易數(shù)據(jù)；采用一票否決制和量化打分制對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深加工。

采集多方數(shù)據(jù)(內(nèi)部數(shù)據(jù)有：平臺tns數(shù)據(jù)、crm數(shù)據(jù)、賣家交易數(shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)有：其它跨境平臺交易數(shù)據(jù)，工商數(shù)據(jù)，公檢法數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、反欺詐數(shù)據(jù)和逾期數(shù)據(jù)，銀聯(lián)消費(fèi)數(shù)據(jù)等)進(jìn)行加工，生成評分結(jié)果和貸前風(fēng)控報告，完成全方位用戶畫像，供審核參考，在審核過程中主要涉及如下原則：一票否決制。對黑名單，白名單，反欺詐數(shù)據(jù)，犯罪數(shù)據(jù)、以及關(guān)聯(lián)用戶信用數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析，對惡劣記錄類數(shù)據(jù)進(jìn)行零容忍度，即一票否決；打分卡模型(非關(guān)鍵類信用數(shù)據(jù)，我們會進(jìn)行打分，根據(jù)匯總的信用分?jǐn)?shù)進(jìn)行梯度評定)，比如銀行貸款逾期，信用卡還款，飛機(jī)出行數(shù)據(jù)等；對數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)化，分類深加工，同時考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時性，打標(biāo)簽，提高了數(shù)據(jù)處理的效率。具體的風(fēng)控模型(數(shù)據(jù)分析和評分規(guī)則)如表1所示：

表1：信用數(shù)據(jù)采集和分析規(guī)則表

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理方法，優(yōu)選地，所述經(jīng)用戶授權(quán)，獲取用戶的多個賬號的經(jīng)營數(shù)據(jù)，對多個賬號進(jìn)行賬戶關(guān)聯(lián)分析，具體包括：用戶使用多家電商平臺上進(jìn)行經(jīng)營的情況下，通過平臺的開放api獲取用戶在多家電商平臺上的經(jīng)營和交易數(shù)據(jù)，進(jìn)行匯總分析；用戶在同一家電商平臺下使用多個賬號進(jìn)行經(jīng)營的情況下，整合多個賬號進(jìn)行評估。

針對不同電商平臺的數(shù)據(jù)，我們可以通過對方平臺的開放平臺api，經(jīng)過賣家用戶的授權(quán)，獲取對象平臺中的該賣家交易數(shù)據(jù)。例如，敦煌的賣家賬號，申請授信，這時我們可以通過阿里速賣通，或者亞馬遜等跨境電商平臺的開放平臺api接口并經(jīng)賣家同意來獲取該賣家在這些平臺的經(jīng)營和交易數(shù)據(jù)，并將這些不同平臺的經(jīng)營交易數(shù)據(jù)匯總起來，就可以參與評估賣家的授信分值和額度，此外，將同一個實(shí)體及與其有相關(guān)法律關(guān)系實(shí)體的電商平臺的多個賬戶進(jìn)行整合(并不是簡單的綁定，是主從賬號關(guān)系)；絕大多數(shù)的賣家，隨著經(jīng)營范圍的不斷擴(kuò)大，不僅僅是自身個人在經(jīng)營，會招聘很多運(yùn)營人員，這樣不止一個賬戶，往往存在主從賬號，即一個主賬號，下面還對應(yīng)大量從賬號，幾個甚至幾十上百，根據(jù)經(jīng)營規(guī)模不同而不同。實(shí)際上這些賣家貸款的主體是一個，但經(jīng)營數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)比較分散；此種情況下，將賣家的交易數(shù)據(jù)整合在一起；一方面提升貸款授信額度，另一方面有效避免同一實(shí)體從多方賬戶申請借款的麻煩，有效地提升用戶貸款及還款體驗(yàn)。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理方法，優(yōu)選地，所述根據(jù)用戶的用款申請結(jié)合授信分值和額度，對用戶放款并自動生成還款計劃，具體包括：用戶在獲得授信額度后能夠發(fā)起多次用款申請，并被允許實(shí)施多種還款方式和分期分批次還款；支持用戶隨借隨還，支持自動還款、扣款和關(guān)聯(lián)賬戶轉(zhuǎn)賬還款；記錄用戶的還款信息、違約信息和逾期信息形成征信數(shù)據(jù)。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理方法，優(yōu)選地，還包括：跟蹤放款記錄，將數(shù)據(jù)反饋到風(fēng)控模型并參與用戶評估。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理方法，優(yōu)選地，還包括：將逾期多次的用戶加入征信黑名單并影響所有相關(guān)聯(lián)賬號；逾期未還資金從其它賬號扣除并通知用戶。

平臺的一個實(shí)體賣家申請授信，經(jīng)過實(shí)名認(rèn)證，即可進(jìn)入信用評估環(huán)節(jié)。同一時間段，這個賣家僅能有一次有效的申請；當(dāng)通過授信評估獲得授信額度后，可以發(fā)起多次用款申請，系統(tǒng)支持不同的貸款產(chǎn)品，不同的用款期限，不同的還款方式和分期分批次還款。賣家的多批次還款信息、違約以及逾期信息，將實(shí)時進(jìn)入采集與分析系統(tǒng)，將形成征信數(shù)據(jù)，方便進(jìn)行跟蹤評估。逾期多次將直接進(jìn)入我們系統(tǒng)的征信黑名單。同時該信息也將影響到跟該賣家賣家實(shí)體賬號關(guān)聯(lián)的所有賬號；若有逾期未還的資金，將從其它關(guān)聯(lián)賬號扣除，并通知賣家。多次逾期將會進(jìn)行一定的懲罰措施；這樣既保證了資金的安全性，也提高了賣家逾期的成本。又能實(shí)時將賣家的最新信用數(shù)據(jù)反饋給我們的平臺。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理方法，優(yōu)選地，采用php+ajax+java的開發(fā)框架進(jìn)行技術(shù)支持，將與貸款流程相關(guān)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分為用戶基本信用數(shù)據(jù)整合分析模塊、用戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合模塊和用戶授信申請流程功能模塊。

將該貸款流程相關(guān)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分為三大模塊，相互隔離但有彼此關(guān)聯(lián)，并基于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)上建立起邏輯業(yè)務(wù)功能模塊，三部分之間逐層深入，環(huán)環(huán)相扣貫穿了整個客戶貸款流程生命周期。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理方法，優(yōu)選地，集成單點(diǎn)登錄實(shí)現(xiàn)多賬號互通，支持分布式部署。

電商金融項(xiàng)目作為互聯(lián)網(wǎng)金融的很重要的一部分。在充分考慮并支持跨境電商業(yè)務(wù)特性的同時，必然需要后臺強(qiáng)有力的技術(shù)支持，支持大客戶量的高并發(fā)，高可用，和高穩(wěn)定性；同時與現(xiàn)有的其它金融產(chǎn)品相互融合又相互隔離。

根據(jù)本發(fā)明的再一個方面，提供了一種電商貸款管理系統(tǒng)，包括：評估單元，從多個數(shù)據(jù)源采集用戶的交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、個人信息并以其中的一項(xiàng)或多項(xiàng)作為主要參考依據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析結(jié)合風(fēng)控模型，進(jìn)行用戶評估；關(guān)聯(lián)單元，經(jīng)用戶授權(quán)，獲取用戶的多個賬號的經(jīng)營數(shù)據(jù)，對多個賬號進(jìn)行賬戶關(guān)聯(lián)分析，其中，多個賬號歸屬于同一實(shí)體；授信單元，根據(jù)用戶評估情況和賬戶關(guān)聯(lián)分析情況評定用戶的授信分值和額度；放款單元，根據(jù)用戶的用款申請結(jié)合授信分值和額度，對用戶放款并自動生成還款計劃。

通過對用戶進(jìn)行全方位數(shù)據(jù)收集和分析完成用戶畫像并將與用戶存在法律關(guān)系的多個賬號進(jìn)行關(guān)聯(lián)評估，考慮到了賣家客戶的真實(shí)特點(diǎn)以及在貸款過程中面臨的問題，盡可能大而全的收集賣家的全部交易數(shù)據(jù)，包括關(guān)聯(lián)賬號，其它平臺的多店鋪，多平臺等交易數(shù)據(jù)等，既反映了賣家用戶的真實(shí)信用，同時也提供了準(zhǔn)確度性，降低了貸款風(fēng)險，提升用戶的貸款額度，盡量滿足用戶的用款需求。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)，優(yōu)選地，所述評估單元具體用于：采集多方數(shù)據(jù)，獲取平臺tns數(shù)據(jù)、crm數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、工商數(shù)據(jù)、公檢法數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、反欺詐數(shù)據(jù)、逾期數(shù)據(jù)和銀聯(lián)消費(fèi)數(shù)據(jù)，其中，交易數(shù)據(jù)包括，用戶在多個平臺上的交易數(shù)據(jù)；采用一票否決制和量化打分制對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深加工。

采集多方數(shù)據(jù)(內(nèi)部數(shù)據(jù)有：平臺tns數(shù)據(jù)、crm數(shù)據(jù)、賣家交易數(shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)有：其它跨境平臺交易數(shù)據(jù)，工商數(shù)據(jù)，公檢法數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、反欺詐數(shù)據(jù)和逾期數(shù)據(jù)，銀聯(lián)消費(fèi)數(shù)據(jù)等)進(jìn)行加工，生成評分結(jié)果和貸前風(fēng)控報告，完成全方位用戶畫像，供審核參考，在審核過程中主要涉及如下原則：一票否決制。對黑名單，白名單，反欺詐數(shù)據(jù)，犯罪數(shù)據(jù)、以及關(guān)聯(lián)用戶信用數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析，對惡劣記錄類數(shù)據(jù)進(jìn)行零容忍度，即一票否決；打分卡模型(非關(guān)鍵類信用數(shù)據(jù)，我們會進(jìn)行打分，根據(jù)匯總的信用分?jǐn)?shù)進(jìn)行梯度評定)，比如銀行貸款逾期，信用卡還款，飛機(jī)出行數(shù)據(jù)等；對數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)化，分類深加工，同時考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時性，打標(biāo)簽，提高了數(shù)據(jù)處理的效率。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)，優(yōu)選地，所述關(guān)聯(lián)單元，具體用于：用戶使用多家電商平臺上進(jìn)行經(jīng)營的情況下，通過平臺的開放api獲取用戶在多家電商平臺上的經(jīng)營和交易數(shù)據(jù)，進(jìn)行匯總分析；用戶在同一家電商平臺下使用多個賬號進(jìn)行經(jīng)營的情況下，整合多個賬號進(jìn)行評估。

針對不同電商平臺的數(shù)據(jù)，我們可以通過對方平臺的開放平臺api，經(jīng)過賣家用戶的授權(quán)，獲取對象平臺中的該賣家交易數(shù)據(jù)。例如，敦煌的賣家賬號，申請授信，這時我們可以通過阿里速賣通，或者亞馬遜等跨境電商平臺的開放平臺api接口并經(jīng)賣家同意來獲取該賣家在這些平臺的經(jīng)營和交易數(shù)據(jù)，并將這些不同平臺的經(jīng)營交易數(shù)據(jù)匯總起來，就可以參與評估賣家的授信分值和額度，此外，將同一個實(shí)體及與其有相關(guān)法律關(guān)系實(shí)體的電商平臺的多個賬戶進(jìn)行整合(并不是簡單的綁定，是主從賬號關(guān)系)；絕大多數(shù)的賣家，隨著經(jīng)營范圍的不斷擴(kuò)大，不僅僅是自身個人在經(jīng)營，會招聘很多運(yùn)營人員，這樣不止一個賬戶，往往存在主從賬號，即一個主賬號，下面還對應(yīng)大量從賬號，幾個甚至幾十上百，根據(jù)經(jīng)營規(guī)模不同而不同。實(shí)際上這些賣家貸款的主體是一個，但經(jīng)營數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)比較分散；此種情況下，將賣家的交易數(shù)據(jù)整合在一起；一方面提升貸款授信額度，另一方面有效避免同一實(shí)體從多方賬戶申請借款的麻煩，有效地提升用戶貸款及還款體驗(yàn)。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)，優(yōu)選地，所述放款單元，具體用于：用戶在獲得授信額度后能夠發(fā)起多次用款申請，并被允許實(shí)施多種還款方式和分期分批次還款；支持用戶隨借隨還，支持自動還款、扣款和關(guān)聯(lián)賬戶轉(zhuǎn)賬還款；記錄用戶的還款信息、違約信息和逾期信息形成征信數(shù)據(jù)。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)，優(yōu)選地，還包括：跟蹤單元，跟蹤放款記錄，將數(shù)據(jù)反饋到風(fēng)控模型并參與用戶評估。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)，優(yōu)選地，還包括：逾期單元，將逾期多次的用戶加入征信黑名單并影響所有相關(guān)聯(lián)賬號；逾期未還資金從其它賬號扣除并通知用戶。

平臺的一個實(shí)體賣家申請授信，經(jīng)過實(shí)名認(rèn)證，即可進(jìn)入信用評估環(huán)節(jié)。同一時間段，這個賣家僅能有一次有效的申請；當(dāng)通過授信評估獲得授信額度后，可以發(fā)起多次用款申請，系統(tǒng)支持不同的貸款產(chǎn)品，不同的用款期限，不同的還款方式和分期分批次還款。賣家的多批次還款信息、違約以及逾期信息，將實(shí)時進(jìn)入采集與分析系統(tǒng)，將形成征信數(shù)據(jù)，方便進(jìn)行跟蹤評估。逾期多次將直接進(jìn)入我們系統(tǒng)的征信黑名單。同時該信息也將影響到跟該賣家賣家實(shí)體賬號關(guān)聯(lián)的所有賬號；若有逾期未還的資金，將從其它關(guān)聯(lián)賬號扣除，并通知賣家。多次逾期將會進(jìn)行一定的懲罰措施；這樣既保證了資金的安全性，也提高了賣家逾期的成本。又能實(shí)時將賣家的最新信用數(shù)據(jù)反饋給我們的平臺。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)，優(yōu)選地，采用php+ajax+java的開發(fā)框架進(jìn)行技術(shù)支持，將與貸款流程相關(guān)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分為用戶基本信用數(shù)據(jù)整合分析模塊、用戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合模塊和用戶授信申請流程功能模塊。

將該貸款流程相關(guān)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分為三大模塊，相互隔離但有彼此關(guān)聯(lián)，并基于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)上建立起邏輯業(yè)務(wù)功能模塊，三部分之間逐層深入，環(huán)環(huán)相扣貫穿了整個客戶貸款流程生命周期。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)，優(yōu)選地，集成單點(diǎn)登錄實(shí)現(xiàn)多賬號互通，支持分布式部署。

電商金融項(xiàng)目作為互聯(lián)網(wǎng)金融的很重要的一部分。在充分考慮并支持跨境電商業(yè)務(wù)特性的同時，必然需要后臺強(qiáng)有力的技術(shù)支持，支持大客戶量的高并發(fā)，高可用，和高穩(wěn)定性；同時與現(xiàn)有的其它金融產(chǎn)品相互融合又相互隔離。

通過上述技術(shù)方案，能夠解決電商行業(yè)無動產(chǎn)抵押貸款難的問題，借款人不需要提供擔(dān)保。依據(jù)用戶經(jīng)營/交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、個人信息等其特征為主要參考依據(jù)，采用創(chuàng)新的數(shù)據(jù)采集以及處理方法，為用戶提供一種無抵押無擔(dān)保，并以借款人信用度作為還款保證的一種貸款產(chǎn)品。能夠更精準(zhǔn)全面的評估賣家的信用度，以滿足跨境電商中小賣家的資金需求，使商戶能按自身的經(jīng)營實(shí)力申請貸款，按資金周轉(zhuǎn)情況選擇還款方式，貸款快，成本低。加速商戶的經(jīng)營發(fā)展，刺激出口額。此外，依賴分布式的技術(shù)框架支撐，再對賣家的還款風(fēng)險進(jìn)行及時預(yù)警，以便風(fēng)控人員能及時跟蹤，降低貸款不良率。

附圖說明

圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的電商貸款管理方法的示意流程圖。

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的電商貸款管理系統(tǒng)的示意框圖。

圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的貸款審批系統(tǒng)邏輯流程圖。

圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的系統(tǒng)架構(gòu)示意圖。

圖5示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的系統(tǒng)部署示意圖。

具體實(shí)施方式

為了能夠更清楚地理解本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步的詳細(xì)描述。

在下面的描述中闡述了很多具體細(xì)節(jié)以便于充分理解本發(fā)明，但是，本發(fā)明還可以采用其他不同于在此描述的其他方式來實(shí)施，因此，本發(fā)明并不限于下面公開的具體實(shí)施例的限制。

圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的電商貸款管理方法的示意流程圖。

如圖1所示，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的電商貸款管理方法，包括：步驟102，從多個數(shù)據(jù)源采集用戶的交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、個人信息并以其中的一項(xiàng)或多項(xiàng)作為主要參考依據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析結(jié)合風(fēng)控模型，進(jìn)行用戶評估；步驟104，經(jīng)用戶授權(quán)，獲取用戶的多個賬號的經(jīng)營數(shù)據(jù)，對多個賬號進(jìn)行賬戶關(guān)聯(lián)分析，其中，多個賬號歸屬于同一實(shí)體；步驟106，根據(jù)用戶評估情況和賬戶關(guān)聯(lián)分析情況評定用戶的授信分值和額度；步驟108，根據(jù)用戶的用款申請結(jié)合授信分值和額度，對用戶放款并自動生成還款計劃。

在該實(shí)施例中，通過對用戶進(jìn)行全方位數(shù)據(jù)收集和分析完成用戶畫像并將與用戶存在法律關(guān)系的多個賬號進(jìn)行關(guān)聯(lián)評估，考慮到了賣家客戶的真實(shí)特點(diǎn)以及在貸款過程中面臨的問題，盡可能大而全的收集賣家的全部交易數(shù)據(jù)，包括關(guān)聯(lián)賬號，其它平臺的多店鋪，多平臺等交易數(shù)據(jù)等，既反映了賣家用戶的真實(shí)信用，同時也提供了準(zhǔn)確度性，降低了貸款風(fēng)險，提升用戶的貸款額度，盡量滿足用戶的用款需求。

此外，在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，本發(fā)明提供的電商貸款管理方法還能夠具備以下附加的技術(shù)特征：

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理方法，優(yōu)選地，步驟102具體包括：采集多方數(shù)據(jù)，獲取平臺tns數(shù)據(jù)、crm數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、工商數(shù)據(jù)、公檢法數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、反欺詐數(shù)據(jù)、逾期數(shù)據(jù)和銀聯(lián)消費(fèi)數(shù)據(jù)，其中，交易數(shù)據(jù)包括，用戶在多個平臺上的交易數(shù)據(jù)；采用一票否決制和量化打分制對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深加工。

在該實(shí)施例中，采集多方數(shù)據(jù)(內(nèi)部數(shù)據(jù)有：平臺tns數(shù)據(jù)、crm數(shù)據(jù)、賣家交易數(shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)有：其它跨境平臺交易數(shù)據(jù)，工商數(shù)據(jù)，公檢法數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、反欺詐數(shù)據(jù)和逾期數(shù)據(jù)，銀聯(lián)消費(fèi)數(shù)據(jù)等)進(jìn)行加工，生成評分結(jié)果和貸前風(fēng)控報告，完成全方位用戶畫像，供審核參考，在審核過程中主要涉及如下原則：一票否決制。對黑名單，白名單，反欺詐數(shù)據(jù)，犯罪數(shù)據(jù)、以及關(guān)聯(lián)用戶信用數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析，對惡劣記錄類數(shù)據(jù)進(jìn)行零容忍度，即一票否決；打分卡模型(非關(guān)鍵類信用數(shù)據(jù)，我們會進(jìn)行打分，根據(jù)匯總的信用分?jǐn)?shù)進(jìn)行梯度評定)，比如銀行貸款逾期，信用卡還款，飛機(jī)出行數(shù)據(jù)等；對數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)化，分類深加工，同時考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時性，打標(biāo)簽，提高了數(shù)據(jù)處理的效率。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理方法，優(yōu)選地，步驟104具體包括：用戶使用多家電商平臺上進(jìn)行經(jīng)營的情況下，通過平臺的開放api獲取用戶在多家電商平臺上的經(jīng)營和交易數(shù)據(jù)，進(jìn)行匯總分析；用戶在同一家電商平臺下使用多個賬號進(jìn)行經(jīng)營的情況下，整合多個賬號進(jìn)行評估。

在該實(shí)施例中，針對不同電商平臺的數(shù)據(jù)，我們可以通過對方平臺的開放平臺api，經(jīng)過賣家用戶的授權(quán)，獲取對象平臺中的該賣家交易數(shù)據(jù)。例如，敦煌的賣家賬號，申請授信，這時我們可以通過阿里速賣通，或者亞馬遜等跨境電商平臺的開放平臺api接口并經(jīng)賣家同意來獲取該賣家在這些平臺的經(jīng)營和交易數(shù)據(jù)，并將這些不同平臺的經(jīng)營交易數(shù)據(jù)匯總起來，就可以參與評估賣家的授信分值和額度，此外，將同一個實(shí)體及與其有相關(guān)法律關(guān)系實(shí)體的電商平臺的多個賬戶進(jìn)行整合(并不是簡單的綁定，是主從賬號關(guān)系)；絕大多數(shù)的賣家，隨著經(jīng)營范圍的不斷擴(kuò)大，不僅僅是自身個人在經(jīng)營，會招聘很多運(yùn)營人員，這樣不止一個賬戶，往往存在主從賬號，即一個主賬號，下面還對應(yīng)大量從賬號，幾個甚至幾十上百，根據(jù)經(jīng)營規(guī)模不同而不同。實(shí)際上這些賣家貸款的主體是一個，但經(jīng)營數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)比較分散；此種情況下，將賣家的交易數(shù)據(jù)整合在一起；一方面提升貸款授信額度，另一方面有效避免同一實(shí)體從多方賬戶申請借款的麻煩，有效地提升用戶貸款及還款體驗(yàn)。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理方法，優(yōu)選地，步驟106具體包括：用戶在獲得授信額度后能夠發(fā)起多次用款申請，并被允許實(shí)施多種還款方式和分期分批次還款；支持用戶隨借隨還，支持自動還款、扣款和關(guān)聯(lián)賬戶轉(zhuǎn)賬還款；記錄用戶的還款信息、違約信息和逾期信息形成征信數(shù)據(jù)。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理方法，優(yōu)選地，還包括：跟蹤放款記錄，將數(shù)據(jù)反饋到風(fēng)控模型并參與用戶評估。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理方法，優(yōu)選地，還包括：將逾期多次的用戶加入征信黑名單并影響所有相關(guān)聯(lián)賬號；逾期未還資金從其它賬號扣除并通知用戶。

在上述實(shí)施例中，平臺的一個實(shí)體賣家申請授信，經(jīng)過實(shí)名認(rèn)證，即可進(jìn)入信用評估環(huán)節(jié)。同一時間段，這個賣家僅能有一次有效的申請；當(dāng)通過授信評估獲得授信額度后，可以發(fā)起多次用款申請，系統(tǒng)支持不同的貸款產(chǎn)品，不同的用款期限，不同的還款方式和分期分批次還款。賣家的多批次還款信息、違約以及逾期信息，將實(shí)時進(jìn)入采集與分析系統(tǒng)，將形成征信數(shù)據(jù)，方便進(jìn)行跟蹤評估。逾期多次將直接進(jìn)入我們系統(tǒng)的征信黑名單。同時該信息也將影響到跟該賣家賣家實(shí)體賬號關(guān)聯(lián)的所有賬號；若有逾期未還的資金，將從其它關(guān)聯(lián)賬號扣除，并通知賣家。多次逾期將會進(jìn)行一定的懲罰措施；這樣既保證了資金的安全性，也提高了賣家逾期的成本。又能實(shí)時將賣家的最新信用數(shù)據(jù)反饋給我們的平臺。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理方法，優(yōu)選地，采用php+ajax+java的開發(fā)框架進(jìn)行技術(shù)支持，將與貸款流程相關(guān)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分為用戶基本信用數(shù)據(jù)整合分析模塊、用戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合模塊和用戶授信申請流程功能模塊。

在該實(shí)施例中，將該貸款流程相關(guān)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分為三大模塊，相互隔離但有彼此關(guān)聯(lián)，并基于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)上建立起邏輯業(yè)務(wù)功能模塊，三部分之間逐層深入，環(huán)環(huán)相扣貫穿了整個客戶貸款流程生命周期。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理方法，優(yōu)選地，集成單點(diǎn)登錄實(shí)現(xiàn)多賬號互通，支持分布式部署。

在該實(shí)施例中，電商金融項(xiàng)目作為互聯(lián)網(wǎng)金融的很重要的一部分。在充分考慮并支持跨境電商業(yè)務(wù)特性的同時，必然需要后臺強(qiáng)有力的技術(shù)支持，支持大客戶量的高并發(fā)，高可用，和高穩(wěn)定性；同時與現(xiàn)有的其它金融產(chǎn)品相互融合又相互隔離。

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的電商貸款管理系統(tǒng)的示意框圖。

如圖2所示，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的電商貸款管理系統(tǒng)200，包括：評估單元202，從多個數(shù)據(jù)源采集用戶的交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、個人信息并以其中的一項(xiàng)或多項(xiàng)作為主要參考依據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析結(jié)合風(fēng)控模型，進(jìn)行用戶評估；關(guān)聯(lián)單元204，經(jīng)用戶授權(quán)，獲取用戶的多個賬號的經(jīng)營數(shù)據(jù)，對多個賬號進(jìn)行賬戶關(guān)聯(lián)分析，其中，多個賬號歸屬于同一實(shí)體；授信單元206，根據(jù)用戶評估情況和賬戶關(guān)聯(lián)分析情況評定用戶的授信分值和額度；放款單元208，根據(jù)用戶的用款申請結(jié)合授信分值和額度，對用戶放款并自動生成還款計劃。

在該實(shí)施例中，通過對用戶進(jìn)行全方位數(shù)據(jù)收集和分析完成用戶畫像并將與用戶存在法律關(guān)系的多個賬號進(jìn)行關(guān)聯(lián)評估，考慮到了賣家客戶的真實(shí)特點(diǎn)以及在貸款過程中面臨的問題，盡可能大而全的收集賣家的全部交易數(shù)據(jù)，包括關(guān)聯(lián)賬號，其它平臺的多店鋪，多平臺等交易數(shù)據(jù)等，既反映了賣家用戶的真實(shí)信用，同時也提供了準(zhǔn)確度性，降低了貸款風(fēng)險，提升用戶的貸款額度，盡量滿足用戶的用款需求。

此外，在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)200還能夠具備以下附加的技術(shù)特征：

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)200，優(yōu)選地，評估單元202具體用于：采集多方數(shù)據(jù)，獲取平臺tns數(shù)據(jù)、crm數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、工商數(shù)據(jù)、公檢法數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、反欺詐數(shù)據(jù)、逾期數(shù)據(jù)和銀聯(lián)消費(fèi)數(shù)據(jù)，其中，交易數(shù)據(jù)包括，用戶在多個平臺上的交易數(shù)據(jù)；采用一票否決制和量化打分制對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深加工。

采集多方數(shù)據(jù)(內(nèi)部數(shù)據(jù)有：平臺tns數(shù)據(jù)、crm數(shù)據(jù)、賣家交易數(shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)有：其它跨境平臺交易數(shù)據(jù)，工商數(shù)據(jù)，公檢法數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、反欺詐數(shù)據(jù)和逾期數(shù)據(jù)，銀聯(lián)消費(fèi)數(shù)據(jù)等)進(jìn)行加工，生成評分結(jié)果和貸前風(fēng)控報告，完成全方位用戶畫像，供審核參考，在審核過程中主要涉及如下原則：一票否決制。對黑名單，白名單，反欺詐數(shù)據(jù)，犯罪數(shù)據(jù)、以及關(guān)聯(lián)用戶信用數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析，對惡劣記錄類數(shù)據(jù)進(jìn)行零容忍度，即一票否決；打分卡模型(非關(guān)鍵類信用數(shù)據(jù)，我們會進(jìn)行打分，根據(jù)匯總的信用分?jǐn)?shù)進(jìn)行梯度評定)，比如銀行貸款逾期，信用卡還款，飛機(jī)出行數(shù)據(jù)等；對數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)化，分類深加工，同時考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時性，打標(biāo)簽，提高了數(shù)據(jù)處理的效率。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)200，優(yōu)選地，關(guān)聯(lián)單元204，具體用于：用戶使用多家電商平臺上進(jìn)行經(jīng)營的情況下，通過平臺的開放api獲取用戶在多家電商平臺上的經(jīng)營和交易數(shù)據(jù)，進(jìn)行匯總分析；用戶在同一家電商平臺下使用多個賬號進(jìn)行經(jīng)營的情況下，整合多個賬號進(jìn)行評估。

針對不同電商平臺的數(shù)據(jù)，我們可以通過對方平臺的開放平臺api，經(jīng)過賣家用戶的授權(quán)，獲取對象平臺中的該賣家交易數(shù)據(jù)。例如，敦煌的賣家賬號，申請授信，這時我們可以通過阿里速賣通，或者亞馬遜等跨境電商平臺的開放平臺api接口并經(jīng)賣家同意來獲取該賣家在這些平臺的經(jīng)營和交易數(shù)據(jù)，并將這些不同平臺的經(jīng)營交易數(shù)據(jù)匯總起來，就可以參與評估賣家的授信分值和額度，此外，將同一個實(shí)體及與其有相關(guān)法律關(guān)系實(shí)體的電商平臺的多個賬戶進(jìn)行整合(并不是簡單的綁定，是主從賬號關(guān)系)；絕大多數(shù)的賣家，隨著經(jīng)營范圍的不斷擴(kuò)大，不僅僅是自身個人在經(jīng)營，會招聘很多運(yùn)營人員，這樣不止一個賬戶，往往存在主從賬號，即一個主賬號，下面還對應(yīng)大量從賬號，幾個甚至幾十上百，根據(jù)經(jīng)營規(guī)模不同而不同。實(shí)際上這些賣家貸款的主體是一個，但經(jīng)營數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)比較分散；此種情況下，將賣家的交易數(shù)據(jù)整合在一起；一方面提升貸款授信額度，另一方面有效避免同一實(shí)體從多方賬戶申請借款的麻煩，有效地提升用戶貸款及還款體驗(yàn)。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)200，優(yōu)選地，放款單元208，具體用于：用戶在獲得授信額度后能夠發(fā)起多次用款申請，并被允許實(shí)施多種還款方式和分期分批次還款；支持用戶隨借隨還，支持自動還款、扣款和關(guān)聯(lián)賬戶轉(zhuǎn)賬還款；記錄用戶的還款信息、違約信息和逾期信息形成征信數(shù)據(jù)。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)200，優(yōu)選地，還包括：跟蹤單元，跟蹤放款記錄，將數(shù)據(jù)反饋到風(fēng)控模型并參與用戶評估。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)200，優(yōu)選地，還包括：逾期單元，將逾期多次的用戶加入征信黑名單并影響所有相關(guān)聯(lián)賬號；逾期未還資金從其它賬號扣除并通知用戶。

平臺的一個實(shí)體賣家申請授信，經(jīng)過實(shí)名認(rèn)證，即可進(jìn)入信用評估環(huán)節(jié)。同一時間段，這個賣家僅能有一次有效的申請；當(dāng)通過授信評估獲得授信額度后，可以發(fā)起多次用款申請，系統(tǒng)支持不同的貸款產(chǎn)品，不同的用款期限，不同的還款方式和分期分批次還款。賣家的多批次還款信息、違約以及逾期信息，將實(shí)時進(jìn)入采集與分析系統(tǒng)，將形成征信數(shù)據(jù)，方便進(jìn)行跟蹤評估。逾期多次將直接進(jìn)入我們系統(tǒng)的征信黑名單。同時該信息也將影響到跟該賣家賣家實(shí)體賬號關(guān)聯(lián)的所有賬號；若有逾期未還的資金，將從其它關(guān)聯(lián)賬號扣除，并通知賣家。多次逾期將會進(jìn)行一定的懲罰措施；這樣既保證了資金的安全性，也提高了賣家逾期的成本。又能實(shí)時將賣家的最新信用數(shù)據(jù)反饋給我們的平臺。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)200，優(yōu)選地，采用php+ajax+java的開發(fā)框架進(jìn)行技術(shù)支持，將與貸款流程相關(guān)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分為用戶基本信用數(shù)據(jù)整合分析模塊、用戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合模塊和用戶授信申請流程功能模塊。

將該貸款流程相關(guān)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分為三大模塊，相互隔離但有彼此關(guān)聯(lián)，并基于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)上建立起邏輯業(yè)務(wù)功能模塊，三部分之間逐層深入，環(huán)環(huán)相扣貫穿了整個客戶貸款流程生命周期。

根據(jù)本發(fā)明提供的電商貸款管理系統(tǒng)200，優(yōu)選地，集成單點(diǎn)登錄實(shí)現(xiàn)多賬號互通，支持分布式部署。

電商金融項(xiàng)目作為互聯(lián)網(wǎng)金融的很重要的一部分。在充分考慮并支持跨境電商業(yè)務(wù)特性的同時，必然需要后臺強(qiáng)有力的技術(shù)支持，支持大客戶量的高并發(fā)，高可用，和高穩(wěn)定性；同時與現(xiàn)有的其它金融產(chǎn)品相互融合又相互隔離。

下面結(jié)合圖3至圖5詳細(xì)說明本發(fā)明的電商貸款評審方案以及技術(shù)框架的一種具體實(shí)現(xiàn)方式：

圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的貸款審批系統(tǒng)邏輯流程圖。

如圖3所示，本發(fā)明采基于大數(shù)據(jù)分析，風(fēng)控模型，風(fēng)控管理三管齊下方針，建立數(shù)據(jù)+技術(shù)+人的更高效更安全的信用貸款管理體系，包括：

大數(shù)據(jù)分析，通過進(jìn)行方數(shù)據(jù)收集(內(nèi)部數(shù)據(jù)有：dhgate平臺tns數(shù)據(jù)、crm數(shù)據(jù)、賣家交易數(shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)有：其它跨境平臺交易數(shù)據(jù)，工商數(shù)據(jù)，公檢法數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、反欺詐數(shù)據(jù)和逾期數(shù)據(jù)，銀聯(lián)消費(fèi)數(shù)據(jù)等)進(jìn)行加工，生成評分結(jié)果和貸前風(fēng)控報告，完成全方位用戶畫像，供審核參考。

關(guān)聯(lián)實(shí)體賬戶，將同一個實(shí)體及與其有相關(guān)法律關(guān)系實(shí)體的多個電商平臺的多個賬戶進(jìn)行整合，一方面提升貸款授信額度，另一方面有效避免同一實(shí)體從多方賬戶申請借款的麻煩，有效提升用戶貸款及還款體驗(yàn)。

風(fēng)控審核，對于可以量化的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)按配置的對比值進(jìn)行比較后以決定將該申請信息是否升級處理。自動審核包括實(shí)名認(rèn)證，系統(tǒng)評級。人工審核包括初審，終審，復(fù)核三個環(huán)節(jié)完成。其中，授信初審分3步進(jìn)行，分別是信息初步審核；身份核驗(yàn)；企業(yè)信息及固話核驗(yàn)，手機(jī)及聯(lián)系人核驗(yàn)，貸款及店鋪信息核驗(yàn)。申請信息初審是人工依據(jù)申請人所提交的信息判斷其借款意愿度，主要是看所填寫的信息看起來是否真實(shí)。所提交的圖片是否滿足附件清單的要求及圖片是否清楚。如果不符合要求直接拒絕，前端申請列表中告知申請人審核不通過的原因是因?yàn)橘Y料不滿足要求。身份核驗(yàn)是驗(yàn)證申請人背后的真實(shí)身份與提交申請材料時提交的身份是否一致。企業(yè)信息及固話核驗(yàn)，手機(jī)及聯(lián)系人核驗(yàn)，貸款及店鋪信息核驗(yàn)包括申請人本人的手機(jī)，留下的聯(lián)系人的信息。還有企業(yè)信息和網(wǎng)店及貸款信息調(diào)研。手機(jī)核驗(yàn)包括對申請人本人的手機(jī)信息核驗(yàn)及聯(lián)系人及手機(jī)信息檢驗(yàn)。終審是對用戶進(jìn)行授信，對于超過授信閥值的申請，授信終審?fù)ㄟ^后進(jìn)行超額授信復(fù)核環(huán)節(jié)，復(fù)核授信金額、期限，復(fù)核通過授信成功?？梢园从脩粜枨筮M(jìn)行放款。

規(guī)則模型，將系列規(guī)則進(jìn)行組合，選擇優(yōu)質(zhì)客戶。

還款模型，支持不同用戶，不同貸款產(chǎn)品，不同的用款期限，不同的還款方式進(jìn)行自定義，放款自動生成還款計劃，支持隨借隨還減少用戶的利息負(fù)擔(dān)，同時該模型接口標(biāo)準(zhǔn)化，支持多方資產(chǎn)端對接，支持自動還款、扣款和關(guān)聯(lián)賬戶轉(zhuǎn)賬還款。

貸后監(jiān)控，監(jiān)控已放款用戶的所有相關(guān)店鋪的經(jīng)營情況，企業(yè)經(jīng)營情況，個人社會行為，隨時與授信時數(shù)據(jù)對比，生成監(jiān)控報告，部分變動超過一定范圍的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警，啟動催收模型。依據(jù)不良率的統(tǒng)計結(jié)果調(diào)整規(guī)則模型和還款模型，讓不良達(dá)到企業(yè)可授受的范圍。

圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的系統(tǒng)架構(gòu)示意圖。

如圖4所示，在該實(shí)施例中，基于降低研發(fā)成本以及系統(tǒng)穩(wěn)定性和擴(kuò)展性的考慮，充分發(fā)揮當(dāng)前資源的最大潛力，本發(fā)明提出的電商貸款管理系統(tǒng)采用php+ajax+java的開發(fā)框架，充分保證實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求和系統(tǒng)穩(wěn)定性的同時，最低限度的降低硬件和軟件開發(fā)成本，并保證系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，使得系統(tǒng)能夠迅速建成并投入使用。

圖5示出了根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的系統(tǒng)部署示意圖。

如圖5所示，在該實(shí)施例中，跨境電商金融項(xiàng)目作為互聯(lián)網(wǎng)金融的很重要的一部分。在充分考慮并支持跨境電商業(yè)務(wù)特性的同時，必然需要后臺強(qiáng)有力的技術(shù)支持，支持大客戶量的高并發(fā)，高可用，和高穩(wěn)定性；同時與現(xiàn)有的其它金融產(chǎn)品相互融合又相互隔離，并集成單點(diǎn)登錄實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)有平臺賣家系統(tǒng)賬號互通，并支持分布式部署結(jié)構(gòu)，將分布在各處的資源綜合利用，壓縮單個業(yè)務(wù)的執(zhí)行時間，提高系統(tǒng)運(yùn)行效率。

根據(jù)本發(fā)明的上述各個實(shí)施例，能夠解決電商行業(yè)無動產(chǎn)抵押貸款難的問題，借款人不需要提供擔(dān)保。依據(jù)用戶交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、個人信息等其特征為主要參考依據(jù)，為用戶提供一種無抵押無擔(dān)保，并以借款人信用程度作為還款保證的一種貸款產(chǎn)品，使商戶能按自身的經(jīng)營實(shí)力申請貸款，按資金周轉(zhuǎn)情況選擇還款方式，貸款快，成本低。加速商戶經(jīng)營發(fā)展，刺激出口額。對于放款方，數(shù)據(jù)和各模型的結(jié)合對貸前和貸后各環(huán)節(jié)進(jìn)行嚴(yán)格把控，貸前風(fēng)控模型甄選有資格的貸款用戶進(jìn)入貸款申請審批流程；貸后模型監(jiān)控還款中用戶的可能存在的還款風(fēng)險進(jìn)行及時預(yù)警，以便風(fēng)控人員能及時作出催收決策，降低貸款不良率。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解，實(shí)現(xiàn)上述方法實(shí)施例的全部或部分步驟可以通過程序指令相關(guān)的硬件來完成，前述的程序可以存儲于一計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，執(zhí)行包括上述方法實(shí)施例的步驟；而前述的存儲介質(zhì)包括：rom、ram、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)，此外，以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。