一种快农贷业务授信额度核定方法、系统、设备和介质

摘要

本发明提供一种快农贷业务授信额度核定方法、系统、设备和介质，方法包括：贷款农户数据采集，将数据进行上传，之后对数据进行验证；建立以授信模型，授信额度＝基础额度+追加额度；基础额度L由农户种植或养殖面积S、农产品单位生产经营成本C、农户信贷记录K1、区域系数N、产业系数M计算得出；L＝(S*C*m％)*K1*N*M；所述m大于0且小于等于1；所述追加额度根据客户最近n个月的日均金融资产的20％，n为正整数；所述日均金融资产为不含贷款，用X表示；根据授信模型的授信额度进行放款，使得农户贷款的放贷效率，并且降低了银行贷款不良率。

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种快农贷业务授信额度核定方法、系统、设备和介质。

背景技术

现有的贷款中，对于农民贷款而言，比较难，原因如下：

一、农村地区广大农户普遍缺乏有效抵押物，农户在生产经营过程中，信贷资金获得性普遍较低；

二、农村地区农户分布区域广、户数多，农户获得信贷资金的便利性较低；

三、传融金融服务，贷款需要层层审核、审批，贷款流程链条较长，信贷资金获取速度较为缓慢。

并且，有部分银行给农民发放贷款，但是该部分贷款的不良率较高；这就导致了恶性循环，使得农民贷款越来越难；为增强农户贷款便利性、可得性，提高放贷效率，亟需推出一种快农贷产品。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种方法、系统、设备和介质，使得农户贷款的放贷效率，并且降低了银行贷款不良率。

第一方面，本发明提供了一种快农贷业务授信额度核定方法，包括：

步骤1、贷款农户数据采集，将数据进行上传，之后对数据进行验证；

步骤2、建立以授信模型，授信额度＝基础额度+追加额度；基础额度L由农户种植或养殖面积S、农产品单位生产经营成本C、农户信贷记录K1、区域系数N、产业系数M计算得出；L＝(S*C*m％)*K1*N*M；所述m大于0且小于等于1；所述追加额度根据客户最近n个月的日均金融资产的20％，n为正整数；所述日均金融资产为不含贷款，用X表示；

步骤3、根据授信模型的授信额度进行放款。

进一步地，所述授信模型进一步具体为：所述授信额度＝基础额度+追加额度-扣减额度；所述扣减额度为贷款农户在金融机构信用贷款余额以及对外担保余额。

进一步地，所述农户信贷记录K1，取农户最近2年在的还款记录；

若农户近2年在我行有贷款，无逾期记录，K1赋值1.1；

若农户近2年在我行无贷款，K1赋值1；

若农户近2年在我行有贷款，存在1期逾期记录，K1赋值0.9；

若农户近2年在我行有贷款，存在2期逾期记录，K1赋值0.7；

若农户近2年在我行有贷款，存在3期或3期以上逾期记录，K1赋值0。

所述区域系统N的设定：

若该区域该农产品市场列入国家地理标志保护产品、农产品地理标志产品、获得国家原产地证明商标或者中国驰名商标，N赋值1.1；

若该区域该农产品市场获得省级及以上政府主管部门认定的特色产业或省级及以上国家非物质文化遗产的特色产业，N赋值1；

若该区域该农产品市场获得县、市级地方政府主管部门认定的特色产业，N赋值0.9；

其他情况，则N赋值0.8；

产业系数M的设定：

若该区域特色农产品年产值10亿元及以上，M赋值1.1；

若该区域特色农产品年产值2亿元寄以上，M赋值1；

若该区域特色农产品年产值2亿元以下，M赋值0.9。

进一步地，所述步骤1进一步具体为：贷款农户数据采集，将数据进行上传，之后对数据进行验证；

设定数据来源的4个顺位并制定采信规则：内部数据为第一顺位；从政府相关部门获取的公信力高的外部数据为第二顺位；农资公司、产业链农业产业化企业、行业协会、专业合作社、第三方公司获取的其它外部数据为第三顺位；经村两委盖章确认的农户生产经营等情况为第四顺位；

对采取整村推进建档方式批量采集农户数据的，开展实地调查，实地调查采集的数据信息包括：农户基本情况、经营品种、经营规模、经营情况、经营年限、家庭资产、家庭负债、家庭年收入、家庭年支出；同时，引入PAD移动作业系统，采用人脸识别技术，通过上传实时定位和拍照；

数据比对验证，比对是对不同数据来源进行核对、勾稽、校验，验证是通过客户经理逐户实地验证、走访村两委、致富带头人、其他农户、市场方、核心企业或政府增信单位的方式核实客户信息真实性、有效性。

第二方面，本发明提供了一种快农贷业务授信额度核定系统，包括：

采集上传模块，贷款农户数据采集，将数据进行上传，之后对数据进行验证；

建立模型模块，建立以授信模型，授信额度＝基础额度+追加额度；基础额度L由农户种植或养殖面积S、农产品单位生产经营成本C、农户信贷记录K1、区域系数N、产业系数M计算得出；L＝(S*C*m％)*K1*N*M；所述m大于0且小于等于1；所述追加额度根据客户最近n个月的日均金融资产的20％，n为正整数；所述日均金融资产为不含贷款，用X表示；

放款模块，根据授信模型的授信额度进行放款。

进一步地，所述授信模型进一步具体为：所述授信额度＝基础额度+追加额度-扣减额度；所述扣减额度为贷款农户在金融机构信用贷款余额以及对外担保余额。

进一步地，所述农户信贷记录K1，取农户最近2年在的还款记录；

若农户近2年在我行有贷款，无逾期记录，K1赋值1.1；

若农户近2年在我行无贷款，K1赋值1；

若农户近2年在我行有贷款，存在1期逾期记录，K1赋值0.9；

若农户近2年在我行有贷款，存在2期逾期记录，K1赋值0.7；

若农户近2年在我行有贷款，存在3期或3期以上逾期记录，K1赋值0。

所述区域系统N的设定：

若该区域该农产品市场列入国家地理标志保护产品、农产品地理标志产品、获得国家原产地证明商标或者中国驰名商标，N赋值1.1；

若该区域该农产品市场获得省级及以上政府主管部门认定的特色产业或省级及以上国家非物质文化遗产的特色产业，N赋值1；

若该区域该农产品市场获得县、市级地方政府主管部门认定的特色产业，N赋值0.9；

其他情况，则N赋值0.8；

产业系数M的设定：

若该区域特色农产品年产值10亿元及以上，M赋值1.1；

若该区域特色农产品年产值2亿元寄以上，M赋值1；

若该区域特色农产品年产值2亿元以下，M赋值0.9。

进一步地，所述采集上传模块进一步具体为：贷款农户数据采集，将数据进行上传，之后对数据进行验证；

设定数据来源的4个顺位并制定采信规则：内部数据为第一顺位；从政府相关部门获取的公信力高的外部数据为第二顺位；农资公司、产业链农业产业化企业、行业协会、专业合作社、第三方公司获取的其它外部数据为第三顺位；经村两委盖章确认的农户生产经营等情况为第四顺位；

对采取整村推进建档方式批量采集农户数据的，开展实地调查，实地调查采集的数据信息包括：农户基本情况、经营品种、经营规模、经营情况、经营年限、家庭资产、家庭负债、家庭年收入、家庭年支出；同时，引入PAD移动作业系统，采用人脸识别技术，通过上传实时定位和拍照；

数据比对验证，比对是对不同数据来源进行核对、勾稽、校验，验证是通过客户经理逐户实地验证、走访村两委、致富带头人、其他农户、市场方、核心企业或政府增信单位的方式核实客户信息真实性、有效性。

第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的方法。

第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。

本发明实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供的方法、系统、设备和介质，把传统金融服务与互联网大数据技术结合起来，运用互联网、大数据、人工智能等金融科技手段，提前采集内外部有效数据，建立客户信息档案，在系统嵌入授信模型，系统自动核定授信额度，系统自动审查审批，主要采用信用方式，快速放款，贷款自助可循环，利率优惠，有效解决了农户贷款难、贷款慢、贷款贵的问题。至2020年7月末，福建农行快农贷服务农户19万户，授信额度357亿元，贷款余额290亿元，覆盖全省所有县域、乡镇和85％的行政村，不良率0.027％，资产质量良好。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。

图1为本发明实施例一中方法中的流程图；

图2为本发明实施例二中系统的结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种快农贷业务授信额度核定方法、系统、设备和介质，解决了农户贷款难的，银行不良率高的问题，使得放款效率大大增加，并且使得银行贷款不良率大大降低。

本发明一种实施方式：福建农行结合自身业务特点，加强顶层设计，制定业务操作规程、贷后管理实施细则等制度办法，在业务管理上，严格执行“三真”管理要求，以产业农户为真主体，以符合行业需求的资金额度为真需求，以用于开展生产的资金用途为真用途，严格把好产业准入、授信模型、数据采集、白名单审核等准入关口。

(一)把好项目准入关。每个项目开办前，经营行对辖内特色产业规模、发展前景、目标客户群体等进行深入调研，做好项目可行性分析。在深入调研产业发展情况的基础上，确定业务模式，制定整体金融服务方案，报备省分行同意后实施，从源头上把好项目准入关。

(二)把好授信模型关。一是根据业务模式设计授信模型。结合客户资产、收入、现金流等要素合理建立授信模型，设定测算公式和核定规则，并在授信模型中设置扣减额度，对农户在金融机构信用(保证)贷款余额、对外担保余额等进行相应扣减，确保合理授信，不超量，防范多头授信风险。具体授信模型如下：授信额度＝基础额度+追加额度-扣减额度。

1.基础额度L由农户种植(养殖)面积S、农产品单位生产经营成本C、农户信贷记录K1、区域系数N、产业系数M计算得出。农产品种植(养殖)面积S由经营行客户经理采集实地调查确认的数据；农产品单位经营成本由当地农业局、渔业局等部门提供并经我行实地调研测算得出农产品种植(养殖)行业平均成本，农产品单位授信折率取值60％。L＝(S*C*60％)*K1*N*M。

(1)用系数K1量化信贷记录。用系数K1量化农户在我行的信贷记录情况，取农户近2年在我行的还款记录。

a.农户近2年在我行有贷款，无逾期记录，K1赋值1.1；

b.农户近2年在我行无贷款，K1赋值1；

c..农户近2年在我行有贷款，存在1期逾期记录，K1赋值0.9；

d.农户近2年在我行有贷款，存在2期逾期记录，K1赋值0.7。

(2)用系数N量化区域农产品市场竞争优势。用系数N量化不同区域农产品知名度、美誉度、市场竞争优势等情况。

a.该区域该农产品市场知名度和美誉度极高，列入国家地理标志保护产品、农产品地理标志产品或获得国家原产地证明商标、中国驰名商标等，N赋值1.1；

b.该区域该农产品市场知名度和美誉度高，获得省级及以上政府主管部门认定的特色产业或省级及以上国家非物质文化遗产涉及的特色产业，N赋值1；

c.该区域该农产品市场知名度和美誉度较高，获得县、市级地方政府主管部门认定的特色产业，N赋值0.9；

d.该区域该农产品市场知名度和美誉度一般，N赋值0.8。

农产品区域系数N可根据不同区域情况进行设置和调整。

(3)用系数M量化特色农产品产业规模情况。

a.该区域特色农产品年产值10(含)亿元以上，M赋值1.1；

b.该区域特色农产品年产值2(含)亿元以上，M赋值1；

c..该区域特色农产品年产值2亿元以下，M赋值0.9。

2、追加额度.追加额度根据客户近12个月日均金融资产(不含贷款)的20％确定，用X表示。客户年金融资产包括理财产品、基金、贵金属、活期存款、定期存款、大额存单。追加额度X＝客户年金融资产*20％追加额度不大于基础额度，最高取值不超过5万元。

二是规范授信模型审批流程。前台客户部门在对产行业市场情况、风险因素认真研究的基础上，制定整体金融服务方案，设计授信模型。服务方案由二级分行信用管理部审查，同级贷审会审批审议，经有权审批人审批通过后，报备省分行同意后实施。三是授信模型维护更新。省、市分行定期收集、整理辖内惠农e贷模型行业数据，比较、分析同一产行业在不同区域行业参数的差异及原因，及时调整授信模型。

(三)把好数据采集关。一是数据采集。明确数据来源的4个顺位并制定采信规则：内部数据为第一顺位；从政府相关部门获取的公信力高的外部数据为第二顺位；农资公司、产业链农业产业化企业、行业协会、专业合作社、第三方公司等获取的其它外部数据为第三顺位；经村两委盖章确认的农户生产经营等情况为第四顺位。对采取整村推进建档方式批量采集农户数据的，由支行领导班子带队开展实地调查。实地调查采集的数据信息主要包括：农户基本情况、经营品种、经营规模、经营情况、经营年限、家庭资产、家庭负债、家庭年收入、家庭年支出等数据。同时，引入PAD移动作业系统，采用人脸识别技术，通过上传实时定位和拍照，落实实地入户调查。二是数据比对验证。比对是对不同数据来源进行核对、勾稽、校验的过程，验证是通过客户经理逐户实地验证、走访村两委、致富带头人、其他农户、市场方、核心企业或政府增信单位等方式核实客户信息真实性、有效性。

(四)把好白名单准入和审核关。一是明确客户准入条件。根据业务模式特点、目标客户生产经营特征、风险共性等实际情况，明确各业务模式目标客户准入条件。二是运用总行反欺诈系统筛除高风险客户。指定专人定期从反洗钱系统提取出高风险客户清单，上传至“快农贷业务管理平台”，系统在白名单准入环节对这些洗钱高风险客户精准剔除。四是明确白名单审批流程。白名单必须经过实地上门调查，数据采集、比对、验证、审核审批后，才能进行导入、授信，不得逆程序操作。五是建立白名单核查机制。支行和二级分行对白名单按规定比例进行电话或实地核查。

实施例一

如图1所示，本实施例提供一种快农贷业务授信额度核定方法，包括：

步骤1、贷款农户数据采集，将数据进行上传，之后对数据进行验证；

设定数据来源的4个顺位并制定采信规则：内部数据为第一顺位；从政府相关部门获取的公信力高的外部数据为第二顺位；农资公司、产业链农业产业化企业、行业协会、专业合作社、第三方公司获取的其它外部数据为第三顺位；经村两委盖章确认的农户生产经营等情况为第四顺位；

对采取整村推进建档方式批量采集农户数据的，开展实地调查，实地调查采集的数据信息包括：农户基本情况、经营品种、经营规模、经营情况、经营年限、家庭资产、家庭负债、家庭年收入、家庭年支出；同时，引入PAD移动作业系统，采用人脸识别技术，通过上传实时定位和拍照；

数据比对验证，比对是对不同数据来源进行核对、勾稽、校验，验证是通过客户经理逐户实地验证、走访村两委、致富带头人、其他农户、市场方、核心企业或政府增信单位的方式核实客户信息真实性、有效性；

步骤2、建立以授信模型，授信额度＝基础额度+追加额度-扣减额度；所述扣减额度为贷款农户在金融机构信用贷款余额以及对外担保余额；基础额度L由农户种植或养殖面积S、农产品单位生产经营成本C、农户信贷记录K1、区域系数N、产业系数M计算得出；L＝(S*C*m％)*K1*N*M；所述m大于0且小于等于1；所述追加额度根据客户最近n个月的日均金融资产的20％，n为正整数；所述日均金融资产为不含贷款，用X表示；

步骤3、根据授信模型的授信额度进行放款。

所述农户信贷记录K1，取农户最近2年在的还款记录；

若农户近2年在我行有贷款，无逾期记录，K1赋值1.1；

若农户近2年在我行无贷款，K1赋值1；

若农户近2年在我行有贷款，存在1期逾期记录，K1赋值0.9；

若农户近2年在我行有贷款，存在2期逾期记录，K1赋值0.7；

若农户近2年在我行有贷款，存在3期或3期以上逾期记录，K1赋值0。

所述区域系统N的设定：

若该区域该农产品市场列入国家地理标志保护产品、农产品地理标志产品、获得国家原产地证明商标或者中国驰名商标，N赋值1.1；

若该区域该农产品市场获得省级及以上政府主管部门认定的特色产业或省级及以上国家非物质文化遗产的特色产业，N赋值1；

若该区域该农产品市场获得县、市级地方政府主管部门认定的特色产业，N赋值0.9；

其他情况，则N赋值0.8；

产业系数M的设定：

若该区域特色农产品年产值10亿元及以上，M赋值1.1；

若该区域特色农产品年产值2亿元寄以上，M赋值1；

若该区域特色农产品年产值2亿元以下，M赋值0.9。

基于同一发明构思，本申请还提供了与实施例一中的方法对应的系统，详见实施例二。

实施例二

如图2所示，在本实施例中提供一种快农贷业务授信额度核定系统，包括：

采集上传模块，贷款农户数据采集，将数据进行上传，之后对数据进行验证；

设定数据来源的4个顺位并制定采信规则：内部数据为第一顺位；从政府相关部门获取的公信力高的外部数据为第二顺位；农资公司、产业链农业产业化企业、行业协会、专业合作社、第三方公司获取的其它外部数据为第三顺位；经村两委盖章确认的农户生产经营等情况为第四顺位；

对采取整村推进建档方式批量采集农户数据的，开展实地调查，实地调查采集的数据信息包括：农户基本情况、经营品种、经营规模、经营情况、经营年限、家庭资产、家庭负债、家庭年收入、家庭年支出；同时，引入PAD移动作业系统，采用人脸识别技术，通过上传实时定位和拍照；

数据比对验证，比对是对不同数据来源进行核对、勾稽、校验，验证是通过客户经理逐户实地验证、走访村两委、致富带头人、其他农户、市场方、核心企业或政府增信单位的方式核实客户信息真实性、有效性；

建立模型模块，建立以授信模型，授信额度＝基础额度+追加额度-扣减额度；所述扣减额度为贷款农户在金融机构信用贷款余额以及对外担保余额；基础额度L由农户种植或养殖面积S、农产品单位生产经营成本C、农户信贷记录K1、区域系数N、产业系数M计算得出；L＝(S*C*m％)*K1*N*M；所述m大于0且小于等于1；所述追加额度根据客户最近n个月的日均金融资产的20％，n为正整数；所述日均金融资产为不含贷款，用X表示；

放款模块，根据授信模型的授信额度进行放款。

所述农户信贷记录K1，取农户最近2年在的还款记录；

若农户近2年在我行有贷款，无逾期记录，K1赋值1.1；

若农户近2年在我行无贷款，K1赋值1；

若农户近2年在我行有贷款，存在1期逾期记录，K1赋值0.9；

若农户近2年在我行有贷款，存在2期逾期记录，K1赋值0.7；

若农户近2年在我行有贷款，存在3期或3期以上逾期记录，K1赋值0。

所述区域系统N的设定：

若该区域该农产品市场列入国家地理标志保护产品、农产品地理标志产品、获得国家原产地证明商标或者中国驰名商标，N赋值1.1；

若该区域该农产品市场获得省级及以上政府主管部门认定的特色产业或省级及以上国家非物质文化遗产的特色产业，N赋值1；

若该区域该农产品市场获得县、市级地方政府主管部门认定的特色产业，N赋值0.9；

其他情况，则N赋值0.8；

产业系数M的设定：

若该区域特色农产品年产值10亿元及以上，M赋值1.1；

若该区域特色农产品年产值2亿元寄以上，M赋值1；

若该区域特色农产品年产值2亿元以下，M赋值0.9。

由于本发明实施例二所介绍的系统，为实施本发明实施例一的方法所采用的系统，故而基于本发明实施例一所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该系统的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本发明实施例一的方法所采用的系统都属于本发明所欲保护的范围。

基于同一发明构思，本申请提供了实施例一对应的电子设备实施例，详见实施例三。

实施例三

本实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时，可以实现实施例一中任一实施方式。

由于本实施例所介绍的电子设备为实施本申请实施例一中方法所采用的设备，故而基于本申请实施例一中所介绍的方法，本领域所属技术人员能够了解本实施例的电子设备的具体实施方式以及其各种变化形式，所以在此对于该电子设备如何实现本申请实施例中的方法不再详细介绍。只要本领域所属技术人员实施本申请实施例中的方法所采用的设备，都属于本申请所欲保护的范围。

基于同一发明构思，本申请提供了实施例一对应的存储介质，详见实施例四。

实施例四

本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可以实现实施例一中任一实施方式。

本申请实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本申请实施例提供的方法系统、设备及介质，

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是熟悉本技术领域的技术人员应当理解，我们所描述的具体的实施例只是说明性的，而不是用于对本发明的范围的限定，熟悉本领域的技术人员在依照本发明的精神所作的等效的修饰以及变化，都应当涵盖在本发明的权利要求所保护的范围内。