本申請涉及跨境電商風控，尤其涉及一種基于店鋪資產測評的風控方法、裝置、系統和存儲介質。

背景技術：

1、隨著跨境電商的不斷發展，其企業對于資金的需求呈現出日益增長的態勢。在跨境電商領域，中小企業的運營模式和資金流轉狀況具有一定的特殊性。其流動資金量有限，貨款回籠速度緩慢，在貨幣交易中易受匯兌因素影響產生損失，出口退稅流程耗時較長，同時電商平臺的運營模式還會導致資金被占用。另外，金融機構無法掌握跨境電商企業在海外電商平臺的實際經營數據，而跨境電商平臺由于各國的隱私數據保護政策，也不能直接將原始數據傳給境內。

2、基于上述情況，金融機構在面對跨境電商企業時，往往會發現對其還款能力的把控處于一種不可控的狀態，金融機構難以準確地評估和預測跨境電商企業的未來收益及還款能力。同時，貸中風險管理的監控也變得極為困難。

技術實現思路

1、本申請提供了一種基于店鋪資產測評的風控方法、裝置、系統和存儲介質，以解決現有技術存在的對跨境電商企業的資產評估困難，導致對跨境電商企業的貸中風險難以監控的問題。

2、第一方面，本申請提供了一種基于店鋪資產測評的風控方法，包括：

3、通過api接口從電商平臺獲取目標用戶的店鋪數據；

4、對所述店鋪數據進行衍生指標計算，以生成測評數據；

5、根據所述測評數據和預設算法，得到資產測評值；

6、若所述資產測評值小于所述目標用戶的在貸金額，則將所述目標用戶標識為風險貸用戶，并生成對應的風控管理策略。

7、進一步的，所述預設算法為：

8、資產測評值＝(s1+s2*a+s3*b+m1)*c+m2+m3，其中，

9、s1為當前測評店鋪所有商品庫齡在0-90天的庫存價值總和，所述當前測評店鋪為目標用戶名下的一家或多家店鋪；

10、s2為當前測評店鋪所有商品庫齡在91-180天的庫存價值總和；

11、s3為當前測評店鋪所有商品庫齡在181-270天的庫存價值總和；

12、a和b為常數，a＝0.8，b＝0.5；

13、m1為待回款銷售額，表示已產生發貨訂單但還未回款的銷售金額；

14、c為以當前時間起算近6個自然月的回款率；

15、m2為在途金額，表示電商平臺已打款但還未進入目標用戶的收款賬戶的金額；

16、m3為預留儲備金額，表示預留在目標用戶的收款賬戶中的金額，以備支付潛在的或已有的交易爭議相關款項。

17、進一步的，所述店鋪數據至少包括庫存報表、銷售訂單和回款記錄，所述衍生指標計算包括：

18、從所述庫存報表中統計每個商品編碼的庫存數量，進而匯總得到店鋪總商品編碼的庫存數據；

19、根據時間維度計算所有與數量相關的指標，至少包括以當前時間起算近6個自然月的回款金額；

20、根據用戶維度進行匯總，至少包括：計算目標用戶名下授權的所有店鋪以當前時間起算近6個自然月的總回款金額和目標用戶所有庫存的庫存價值。

21、進一步的，所述通過api接口從電商平臺獲取目標用戶的店鋪數據之后，還包括：

22、對所述店鋪數據進行數據清洗，以去除無效數據和異常數據；

23、將經過數據清洗之后的數據轉化成易解讀和易存儲的數據格式。

24、進一步的，所述若所述資產測評值小于所述目標用戶的在貸金額，則將所述目標用戶標識為風險貸用戶，并生成對應的風控管理策略，包括：

25、根據所述資產測評值與所述在貸金額的比值大小將所述目標用戶標識為不同風險級別，并根據不同風險級別生成不同的風控管理策略。

26、進一步的，所述根據所述資產測評值與所述在貸金額的比值大小將所述目標用戶標識為不同風險級別，并根據不同風險級別生成不同的風控管理策略，包括：

27、若所述資產測評值與所述在貸金額的比值小于第一預設值，則將所述目標用戶標識為高風險用戶，并生成重度管理策略。

28、進一步的，所述根據所述資產測評值與所述在貸金額的比值大小將所述目標用戶標識為不同風險級別，并根據不同風險級別生成不同的風控管理策略，包括：

29、若所述資產測評值與所述在貸金額的比值小于第二預設值，則將所述目標用戶標識為中風險用戶，并生成中度管理策略，其中，所述第二預設值大于第一預設值，所述中度管理策略的管控力度弱于所述重度管理策略。

30、第二方面，本申請提供了一種基于店鋪資產測評的風控裝置，包括：

31、數據獲取模塊，用于通過api接口從電商平臺獲取目標用戶的店鋪數據；

32、衍生指標計算模塊，用于對所述店鋪數據進行衍生指標計算，以生成測評數據；

33、資產測評模塊，用于根據所述測評數據和預設算法，得到資產測評值；

34、風控模塊，用于若所述資產測評值小于所述目標用戶的在貸金額，則將所述目標用戶標識為風險貸用戶，并生成對應的風控管理策略。

35、第三方面，本申請提供了一種基于店鋪資產測評的風控系統，包括api接口調用模塊，主控模塊和金融機構對接模塊，其中，

36、所述api接口調用模塊通過與電商平臺的api數據接口對接，以獲取電商平臺的店鋪數據；

37、所述主控模塊執行前述第一方面提供的任一技術處理步驟；

38、所述金融機構對接模塊用于向目標用戶貸款的金額機構發送風控管理策略。

39、第四方面，本申請還提供了一種計算機存儲介質，存儲有計算機可執行指令，所述計算機可執行指令用于執行本申請所述的基于店鋪資產測評的風控方法。

40、本申請實施例提供的方法，通過api接口從電商平臺獲取目標用戶的店鋪數據，將店鋪數據加工成衍生指標，進而通過可被金融機構采納的店鋪資產價值測評模型(預設算法)得到目標用戶的資產測評值，最后通過資產測評值和目標用戶的在貸金額之間的比例，生成目標用戶(跨境電商賣家/企業)的貸中風控管理策略，以解決對跨境電商企業的資產評估困難，從而導致對跨境電商企業的貸中風險難以監控的問題。

技術特征：

1.一種基于店鋪資產測評的風控方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設算法為：

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述店鋪數據至少包括庫存報表、銷售訂單和回款記錄，所述衍生指標計算包括：

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過api接口從電商平臺獲取目標用戶的店鋪數據之后，還包括：

5.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，所述若所述資產測評值小于所述目標用戶的在貸金額，則將所述目標用戶標識為風險貸用戶，并生成對應的風控管理策略，包括：

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述資產測評值與所述在貸金額的比值大小將所述目標用戶標識為不同風險級別，并根據不同風險級別生成不同的風控管理策略，包括：

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述資產測評值與所述在貸金額的比值大小將所述目標用戶標識為不同風險級別，并根據不同風險級別生成不同的風控管理策略，包括：

8.一種基于店鋪資產測評的風控裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種基于店鋪資產測評的風控系統，其特征在于，所述系統包括api接口調用模塊，主控模塊和金融機構對接模塊，其中，

10.一種存儲介質，其特征在于，存儲有計算機可執行指令，所述計算機可執行指令用于執行權利要求1-7任一項所述的方法。

技術總結
本申請涉及一種基于店鋪資產測評的風控方法，通過API接口從電商平臺獲取目標用戶的店鋪數據，將店鋪數據加工成衍生指標，進而通過可被金融機構采納的店鋪資產價值測評模型(預設算法)得到目標用戶的資產測評值，最后通過資產測評值和目標用戶的在貸金額之間的比例，生成目標用戶(跨境電商賣家/企業)的貸中風控管理策略，以解決對跨境電商企業的資產評估困難，從而導致對跨境電商企業的貸中風險難以監控的問題。

技術研發人員：卓亮亮
受保護的技術使用者：邁豹云數（深圳）科技有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28