一、信息收集维度
基础信息：工商注册信息、股权结构、管理层背景
财务数据：资产负债表、利润表、现金流量表（近3年）
经营信息：行业地位、供应链关系、重大合同
非财务信息：司法涉诉、征信记录、环保合规
行业数据：行业景气指数、政策导向、市场竞争格局
二、核心评价指标
财务指标：流动比率（短期偿债）、资产负债率（杠杆水平）、EBITDA利润率（盈利能力）、应收账款周转率（运营效率）
非财务指标：行业风险系数、实际控制人信用记录、担保抵押覆盖率、科技创新能力评分
组合指标：Z值模型（破产预测）、利息保障倍数
三、建模算法体系
传统方法：层次分析法（AHP）确定指标权重，专家打分卡模型
机器学习：逻辑回归（可解释性高）、XGBoost（处理非线性关系）、随机森林（特征筛选）
混合模型：将定量评分与定性评价加权融合，引入蒙特卡洛模拟压力测试
四、输出应用价值
信用评级：划分AAA~D级风险等级，对应PD（违约概率）区间
风险定价：输出差异化利率定价建议
预警信号：识别财务异常波动、关联交易风险等预警指标
额度测算：结合企业营收规模、抵质押物价值计算授信上限
该模型通过400+数据字段采集，实现客户风险画像，其输出结果作为贷前审批、贷后监控的核心依据，平均可使坏账率降低25%-40%。当前主流管理逐步迭代至"AI评分卡+专家干预"的混合智能模式。
