汽车金融业务二级经销商监控系统及监控方法

技术领域

本申请涉及监控系统及监控方法，具体而言，涉及一种汽车金融业务二级经销商监控系统和监控方法。

背景技术

在当前的汽车金融业务中，银行或其他金融机构更加关注的是个人用户的资质审核，通过个人用户的基本信息、央行征信报告、外部评分等数据，对个人用户做出是否放款的判断。在贷款的全流程中，缺少对商户资质的评判。以银行为例，银行主要的合作商户为4S店及二级经销商。4S店一般来说是属于地方省或市的一级代理商，具有品牌优势、完整和规范的服务系统、多种多样的增值服务、较好的客户互动性等独特优势。而二级经销商不受厂家直接控制，没有一个系统的管理，往往规模较小，如果购车过程出现问题，不容易解决。所以针对二级经销商的商户监控方案比较迫切。

发明内容

为了解决现有技术的不足之处，本申请提供了一种汽车金融业务二级经销商监控系统，包括：业务信息子系统，用于存储和处理与二级经销商业务信息数据以输出第一类预警数据；工商信息子系统，用于存储和处理二级经销商的工商或/和发明信息数据以输出第二类预警数据；其中，所述业务信息子系统至少具有一个人工神经网络模型，所述人工神经网络模型的输入数据包括：申请订单、交易订单、贷后逾期、车价、首付比例、发票高开、订单办理节点，所述人工神经网络模型的输出数据为预警数据，所述预警数据包括订单状态、数目以及判断数据。

进一步地，所述业务信息子系统包括：申请订单模块，用于统计预设时间段内所述二级经销商申请的订单数占整体二级经销商申请订单数目的百分比。

进一步地，所述业务信息子系统还包括：交易订单模块，用于统计并存储预设时间段内所述二级经销商申请的订单数以及占整体二级经销商申请订单数目的百分比。

进一步地，所述业务信息子系统还包括：贷后逾期模块，用于统计二级经销商贷后逾期订单数及贷后逾期率。

进一步地，所述业务信息子系统还包括：车价模块，用于统计并存储预设时间段内二级经销商交易的设定车价条件下的订单数以及占整体二级经销商申请订单数目的百分比。

进一步地，所述业务信息子系统还包括：首付比例模块，用于统计并存储预设时间段内二级经销商交易的设定首付比例条件下的订单数以及占整体二级经销商申请订单数目的百分比。

进一步地，所述业务信息子系统还包括：发票高开模块，用于统计并存储预设时间段内二级经销商交易的订单对应的发票高开的订单数及占整体二级经销商申请订单数目的百分比。

进一步地，所述业务信息子系统还包括：订单办理节点模块，用于统计并存储预设时间段内二级经销商交易的符合订单状态的订单数以及占整体二级经销商申请订单数目的百分比。

进一步地，所述工商信息子系统包括：经营稳定性模块，用于获取并存储二级经销商的工商信息数据；所述工商信息数据包括：企业经营状态、税务数据。

进一步地，所述业务信息子系统还包括：信用风险模块，用于获取并存储二级经销商的法律信息数据；所述法律信息数据包括：被执行信息、失信信息或诉讼判决信息。

作为本申请的另一方面，本申请还提供一种汽车金融业务二级经销商监控方法，其包括：

构建如前所述的业务信息子系统；

构建如前所述的工商信息子系统；

利用所述业务信息子系统和所述工商信息子系统进行监控预警。

本申请的有益之处在于：提供了一种采用人工智能方案从而提高了监控效率和准确率的汽车金融业务二级经销商监控系统及监控方法。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请一种实施例的汽车金融业务二级经销商监控系统的模块组成示意图；

图2是根据本申请一种实施例的汽车金融业务二级经销商监控系统中人工神经网络模型构建方法的步骤示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

参照图1和图2所示，本申请的汽车金融业务二级经销商监控系统包括：业务信息子系统和工商信息子系统。

其中，业务信息子系统用于存储和处理与二级经销商业务信息数据以输出第一类预警数据；工商信息子系统，用于存储和处理二级经销商的工商或/和发明信息数据以输出第二类预警数据。

更具体而言，本申请提供了一种汽车二级经销商监控系统方案，通过对策略命中的二级经销商做出预警，提示业务人员在实际工作中对预警的二级经销商重点观察，业务人员可通过线下访问等方式，判断预警的二级经销商是否需要停止合作。在这个过程中，由于提取告知业务人员二级经销商可能存在的风险，规避了二级经销商向下的个人用户违约的风险。

为实现能够提示业务人员在实际工作中对预警的二级经销商重点观察，让业务人员判断二级经销商的风险性，规避二级经销商向下的个人用户违约的风险。

作为具体方案，业务信息子系统包括了申请订单模块、交易订单模块、贷后逾期模块、车价模块、首付比例模块、发票高开模块、订单办理节点模块；工商信息子系统包括经营稳定性模块、信用风险模块。

业务信息子系统可以用于采集个人用户在办理车贷业务过程中，需要填写的基本信息，及用户放款后，贷款的还款和逾期情况。

申请订单模块负责统计和存储近期二级经销商申请的订单数及申请的订单数占比，如近3天申请订单数，近3天申请订单数占近7天申请订单数的比例等。

交易订单模块负责统计和存储近期二级经销商交易的订单数及交易的订单数占比，如近7天交易订单数，近7天交易订单数据占近15天交易订单数的比例等。

贷后逾期模块负责统计和存储二级经销商贷后逾期订单数及贷后逾期率，如首期15+逾期订单数，前6期30+逾期订单数，首期30+逾期率等。

车价模块负责统计和存储近期二级经销商交易的订单对应的车价在一定范围的订单数及占比，如近15天交易订单的车价<10万的订单数，近15天交易订单的车价<10万的订单数占近15天交易订单数的比例等。

首付比例模块负责统计和存储近期二级经销商交易的订单对应的首付比例在一定范围的订单数及占比，如近7天交易订单对应的首付比例<20%的订单数，近7天交易订单对应的首付比例<20%的订单数占近7天交易订单数的比例等。

发票高开模块负责统计和存储近期二级经销商交易的订单对应的发票高开的订单数及占比，如近30天交易订单对应的发票高开的订单数，近30天交易订单对应的发票高开的订单数占近30天交易订单数的比例等。其中，发票高开指的是发票价格大于车价的情况。

订单办理节点模块统计和存储近期二级经销商申请订单对应状态为“尚未提交申请”、“已放款”、“已拒绝”等的订单数及占比，如近3天申请订单对应状态为“尚未提交申请”的订单数，近3天申请订单对应状态为“尚未提交申请”的订单数占近3天申请订单数的比例。

以上的业务信息子系统，构建监控策略的过程包括如下步骤：

S1.通过业务数据采集二级经销商向下的个人用户的申请订单、交易订单、贷后逾期、车价、首付比例、发票高开、订单办理节点等数据；

S2.通过收集到的数据集对数据进行清洗，对于命名不规范的商户予以清除，确保商户命名的规范性；

S3.对二级经销商进行打标，对于二级经销商向下的个人用户逾期严重的（如逾期率>8%），定义为“坏”，其余为“好”，将其记为目标值y，并基于处理后的数据，进行特征工程，特征工程包括特征衍生，缺失值处理，异常值处理等；

S4.将以上模块收集的数据集按一定比例划分为训练集和测试集，比如以上模块收集的数据集的80%作为训练集，余下的20%作为测试集；

S5.基于训练集，将处理后的特征作为X，结合目标值y，采用决策树算法，训练模型；

S6.基于测试集，评判模型效果，并迭代优化模型，直到模型效果符合需求，结合训练集和测试集，最终输出策略集；

S7.在具体应用时，风控策略为：

R1.近7天订单状态为“尚未提交申请”的申请订单数>=9，进行预警；

R2.近30天订单状态为“取消订单”的申请订单数占近60天订单状态为“取消订单”的申请订单数的比例>0.52，且近30天车价低于30万的交易订单数>0，进行预警；

R3.近3天订单状态为“行内已拒绝”的申请订单数占近3天的申请订单数的比例>0.42，且近3天的申请订单数>4，进行预警；

R4.近7天状态为“取消订单”的申请订单数>=5，进行预警；

R5.近15天车小于10万的交易订单数/近15天交易订单数>0.82，且近15天交易订单数>=2，进行预警；

R6.近7天命中区域高风险车型交易订单数/近7天交易订单数>=75%，且近7天命中区域高风险车型交易订单数>=3, 进行预警；

R7.近30天交易订单数/近60天交易订单数<=0.2，且近30天交易订单数>=4, 进行预警。

以上R1至R7以及预警数据即为第一类预警数据。

作为具体方案，工商信息子系统是根据企业的工商信息、司法诉讼等信息，对二级经销商的企业经营状况、信用风险等做出判断。

具体而言，经营稳定性模块指的是企业经营状态、税务等。具体地，风控策略设置为，二级经销商的企业状态为"停业"、"清算"、"注销"、"吊销"，进行预警；二级经销商命中严重税务违规或命中严重工商违规，进行预警。

信用风险模块指的是被执行信息、失信信息或诉讼判决信息。具体地，风控策略设置为，在一个月内，二级经销商新增被执行信息，或新增失信信息，或新增限高信息，进行预警。以上经营稳定性模块和信用风险模块输出预警数据内容即为第二类预警数据。

作为本申请的另一方面，本申请还提供一种汽车二级经销商监控方法，具体而言，该方法包括两个部分，一是针对二级经销商的业务信息模块，给出具体的策略监控方案；二是针对二级经销商的工商信息子系统，给出了具体的策略监控方案。

二级经销商的业务信息模块包括了申请订单模块、交易订单模块、贷后逾期模块、车价模块、首付比例模块、发票高开模块、订单办理节点模块。

基于二级经销商的业务信息模块构建监控策略的过程包括如下步骤：

S1.通过业务数据采集二级经销商向下的个人用户的申请订单、交易订单、贷后逾期、车价、首付比例、发票高开、订单办理节点等数据；

S2.通过收集到的数据集对数据进行清洗，对于命名不规范的二级经销商予以清除，确保二级经销商命名的规范性；

S3.对二级经销商进行打标，对于二级经销商向下的个人用户逾期严重的（如逾期率>8%），定义为“坏”，其余为“好”；

S4.将数据集按一定比例划分为训练集和测试集；

S5.基于训练集，采用决策树算法，训练模型；

S6.基于测试集，评判模型效果，并迭代优化模型，直到模型效果符合需求；

S7.基于以上步骤，得到的策略为：R1.近7天订单状态为“尚未提交申请”的申请订单数>=9，进行预警；R2. 近30天订单状态为“取消订单”的申请订单数占近60天订单状态为“取消订单”的申请订单数的比例>0.52，且近30天车价低于30万的交易订单数>0，进行预警；R3.近3天订单状态为“行内已拒绝”的申请订单数占近3天的申请订单数的比例>0.42，且近3天的申请订单数>4，进行预警；R4.近7天状态为“取消订单”的申请订单数>=5，进行预警；R5.近15天车小于10万的交易订单数/近15天交易订单数>0.82，且近15天交易订单数>=2，进行预警；R6.近7天命中区域高风险车型交易订单数/近7天交易订单数>=75%，且近7天命中区域高风险车型交易订单数>=3,进行预警；R7.近30天交易订单数/近60天交易订单数<=0.2，且近30天交易订单数>=4,进行预警。

基于二级经销商的工商信息子系统构建监控策略，采用的是专家经验：

S8.具体地，监控策略为，二级经销商的企业状态为"停业"、"清算"、"注销"、"吊销"，进行预警；二级经销商命中严重税务违规或命中严重工商违规，进行预警；在一个月内，二级经销商新增被执行信息，或新增失信信息，或新增限高信息，进行预警。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。