【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于债务管理领域，尤其涉及基于大数据的债权债务台账管理系统及方法。
技术介绍
1、债权债务台账管理是指对债权债务关系进行记录、管理和跟踪的过程。它涉及到对债务人和债权人的信息、债务金额、债务期限、还款情况等进行记录和维护，以确保债务关系的清晰性、透明性和及时性。
2、债权债务台账管理的主要目的是为了确保债权人能够及时了解债务人的还款情况，从而采取相应的措施以保护自身的利益。通过建立和维护债权债务台账，债权人可以有效地跟踪债务的还款进度、风险状况和逾期情况，及时采取催收措施或进行风险评估。
3、以前的系统可能仅依靠人工主观评估债权人和债务人的信用状况，这种评估往往受到主观因素的影响，容易出现不准确的情况。同时在债权债务案件中，存在大量的信息和数据，而以往的系统可能无法准确判断这些信息与案件的关联性，导致分析困难。可能只依赖于单一指标，无法全面考虑债权债务案件的各个方面因素。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于大数据的债权债务台账管理系统及方法，旨在解决
技术介绍
中确定的现有技术存在的技术问题。
2、本专利技术是这样实现的，基于大数据的债权债务台账管理系统，所述系统包括：
3、信息采集模块，用于采集各方提供的数据，包括债权人、债务人的基本信息、债权债务关系以及合同约定，并对所采集到的数据进行整理、归档及核验，同时根据债权人的类型要求对服务配置进行调整；
4、关联对比模块，用于与机构的数据库建立数据通信，并从
5、风险评估模块，用于设定关联度阈值，当信息关联度超过关联度阈值时，结合债权人、债务人的综合信用数据、当前债务的处理情况以及此次债权债务案件，对此次债权债务案件的当前风险进行评估；
6、事件追踪模块，用于实时跟踪债权债务的状态变化，包括还款进度和合同履行状态，当出现异常状态时，向债务人发送提醒通知，并对事件进行记录；
7、后续处理模块，用于待债权债务案件完结后，对此次案件中的全部数据和信息进行分析，判断出该案件中的潜在风险和已发生风险，并生成风险分析及改进报告。
8、作为本专利技术更进一步的方案，所述关联对比模块包括：
9、数据通信单元，用于与机构数据库建立数据通信连接，并从机构数据库中调取案件当事人的权威类信用数据和参考类信用数据，包括债权人和债务人的信用记录、还款历史、借贷行为；
10、风险计算单元，用于基于获取的信用数据对债权人和债务人的综合信用数据进行评估和验证，判断该债权人或债务人参与该事件的风险概率；
11、关联计算单元，用于设定风险概率阈值，当任一一方的风险概率超过风险概率阈值时，分析导致超过风险概率阈值的异常数据，并判断异常数据与此次债权债务案件之间的信息关联度。
12、作为本专利技术更进一步的方案，所述风险评估模块包括：
13、关联分析单元，用于设定关联度阈值，并判断信息关联度是否超过该关联度阈值；
14、二次计算单元，用于当信息关联度超过关联度阈值时，获取债权人和债务人的信用记录、还款历史、借贷行为以及当前存在的债务信息和债务状态，并结合信息对债权人和债务人在此次债权债务案件中的风险值进行二次计算，获取风险评分。
15、作为本专利技术更进一步的方案，所述事件追踪模块包括：
16、信息追踪单元，用于实时获取债权债务时间的状态更新信息，包括还款进度以及合同履行状态；
17、还款比对单元，用于比对实际还款与预期还款计划，并跟踪还款记录，检测是否存在逾期；
18、履行状态追踪单元，用于监测合同履行状态，包括合同执行状况、交付进度、合同变更内容；
19、警示提醒单元，用于设定异常状态规则和提醒策略，当债权债务事件出现异常时，依据异常状态规则和提醒策略向债务人和债权人分别发送通知。
20、作为本专利技术更进一步的方案，所述后续处理模块包括：
21、后续检测单元，用于待案件结束后，对债权债务案件的数据进行探索和检测，发现可能存在的潜在风险因素；
22、结果分析单元，用于根据债权债务案件的实际情况，结合完整的数据和信息，对已经发生的风险进行分析和评估；
23、二次改进单元，用于将潜在风险和已发生风险的评估结果进行整理和归纳，生成风险分析报告，包括风险概述、风险等级、影响因素、建议措施。
24、本专利技术的另一目的在于提供基于大数据的债权债务台账管理方法，所述方法包括：
25、采集各方提供的数据，包括债权人、债务人的基本信息、债权债务关系以及合同约定，并对所采集到的数据进行整理、归档及核验，同时根据债权人的类型要求对服务配置进行调整；
26、与机构的数据库建立数据通信，并从机构数据库中获取权威类信用数据和参考类信用数据，并基于该数据对债权人、债务人的综合信用数据进行评估和验证，且当任一一方的评估验证结果出现异常时，对异常信息进行分析，判断异常信息与此次债权债务案件的信息关联度；
27、设定关联度阈值，当信息关联度超过关联度阈值时，结合债权人、债务人的综合信用数据、当前债务的处理情况以及此次债权债务案件，对此次债权债务案件的当前风险进行评估；
28、实时跟踪债权债务的状态变化，包括还款进度和合同履行状态，当出现异常状态时，向债务人发送提醒通知，并对事件进行记录；
29、待债权债务案件完结后，对此次案件中的全部数据和信息进行分析，判断出该案件中的潜在风险和已发生风险，并生成风险分析及改进报告。
30、作为本专利技术更进一步的方案，所述对异常信息进行分析，判断异常信息与相应债权债务案件的信息关联度，具体包括：
31、与机构数据库建立数据通信连接，并从机构数据库中调取案件当事人的权威类信用数据和参考类信用数据，包括债权人和债务人的信用记录、还款历史、借贷行为；
32、基于获取的信用数据对债权人和债务人的综合信用数据进行评估和验证，判断该债权人或债务人参与该事件的风险概率；
33、设定风险概率阈值，当任一一方的风险概率超过风险概率阈值时，分析导致超过风险概率阈值的异常数据，并判断异常数据与此次债权债务案件之间的信息关联度。
34、作为本专利技术更进一步的方案，所述对此次债权债务案件的当前风险进行评估，具体包括：
35、设定关联度阈值，并判断信息关联度是否超过该关联度阈值；
36、当信息关联度超过关联度阈值时，获取债权人和债务人的信用记录、还款历史、借贷行为以及当前存在的债务信息和债务状态，并结合信息对债权人和债务人在此次债权债务案件中的风险值进行二次计算，获取风险评分。
37、作为本发本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的债权债务台账管理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的债权债务台账管理方法，其特征在于，在基于获取的信用数据对债权人和债务人的综合信用数据进行评估和验证，判断该债权人或债务人参与该事件的风险概率的步骤中，债权人或债务人参与该事件的风险概率的计算公式表示为：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的债权债务台账管理方法，其特征在于，在设定风险概率阈值，当任一一方的风险概率超过风险概率阈值时，分析导致超过风险概率阈值的异常数据，并判断异常数据与此次债权债务案件之间的信息关联度的步骤中，判断异常数据与此次债权债务案件之间的信息关联度的步骤包括如下子步骤：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的债权债务台账管理方法，其特征在于，所述对此次债权债务案件的当前风险进行评估，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的债权债务台账管理方法，其特征在于，在当信息关联度超过关联度阈值时，获取债权人和债务人的信用记录、还款历史、借贷行为以及当前存在的债务信息和债务状态，并结合信息对债权人和债务人
6.根据权利要求5所述的基于大数据的债权债务台账管理方法，其特征在于，所述实时跟踪债权债务的状态变化，具体包括：
7.根据权利要求6所述的基于大数据的债权债务台账管理方法，其特征在于，对于异常状态规则，对应的函数表达式为：
8.根据权利要求7所述的基于大数据的债权债务台账管理方法，其特征在于，所述判断出该案件中的潜在风险和已发生风险，并生成风险分析及改进报告，具体包括：
9.一种基于大数据的债权债务台账管理系统，其特征在于，应用权利要求1至8任意一项所述的基于大数据的债权债务台账管理方法，所述系统包括：
10.根据权利要求9所述的基于大数据的债权债务台账管理系统，其特征在于，所述关联对比模块包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的债权债务台账管理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的债权债务台账管理方法，其特征在于，在基于获取的信用数据对债权人和债务人的综合信用数据进行评估和验证，判断该债权人或债务人参与该事件的风险概率的步骤中，债权人或债务人参与该事件的风险概率的计算公式表示为：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的债权债务台账管理方法，其特征在于，在设定风险概率阈值，当任一一方的风险概率超过风险概率阈值时，分析导致超过风险概率阈值的异常数据，并判断异常数据与此次债权债务案件之间的信息关联度的步骤中，判断异常数据与此次债权债务案件之间的信息关联度的步骤包括如下子步骤：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的债权债务台账管理方法，其特征在于，所述对此次债权债务案件的当前风险进行评估，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的债权债务台账管理方法，其特征在于，在当信息关联度超过关联度阈值时，获取...
【专利技术属性】
技术研发人员：尚红涛，朱萌，
申请(专利权)人：江西达途数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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