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申请/专利权人：中国银行股份有限公司

摘要：本发明公开了一种小微企业的贷款方法及装置，可应用于人工智能领域、区块链领域以及金融领域。预先将各个企业与信贷关联的企业数据上传至区块链，确定每个企业的信贷风险系数，在接收到当前企业的贷款请求的情况下，在区块链中获取当前企业的企业数据；将企业数据传递给贷款风险预测模型，确定当前企业的预测信贷风险系数，贷款风险预测模型基于机器学习算法构建，将预测信贷风险系数和当前企业的信贷风险系数中较大的一个作为目标信贷风险数据；基于目标信贷风险系数，确实是否对当前企业贷款。上述过程，基于区块链对企业数据进行存储，保证了企业数据的可靠性，采用机器学习算法对信贷风险预测进行建模，提高了审批的效率和准确性。

主权项：1.一种小微企业的贷款方法，其特征在于，预先将各个企业与信贷关联的企业数据上传至区块链，对所述企业数据进行共识处理，确定每个企业的信贷风险系数，所述方法包括：在接收到当前企业的贷款请求的情况下，在所述区块链中获取所述当前企业的企业数据；将所述企业数据传递给贷款风险预测模型，确定所述当前企业的预测信贷风险系数，其中，所述贷款风险预测模型基于机器学习算法构建，所述贷款风险预测模型采用预设的训练方法训练得到；将所述预测信贷风险系数和所述当前企业的信贷风险系数中较大的一个作为目标信贷风险系数；基于所述目标信贷风险系数，确定是否对所述当前企业贷款；其中，所述预先将各个企业与信贷关联的企业数据上传至区块链，对所述企业数据进行共识处理，确定每个企业的信贷风险系数，具体包括：所述企业数据包括：企业法人个人信息、企业纳税情况、公司经营数据、公司水电使用情况以及物流仓库信息，为了实现对所述企业数据的共识处理，所述区块链中银行、监管部门、税务机关、国家电网、自来水厂建立区块链平台，第三方物流机构和小微企业数据均加入区块链网络上，共识处理的过程主要是对企业数据的真实性进行判断，共识处理过程包括：所述区块链上的银行、税务机关、国家电网、自来水厂、监管部分以及第三方物流仓库平台对所述企业数据中的各个数据进行验证和共识，若所述企业数据真实，则与所述企业数据对应的企业的信贷风险系数为初始信贷风险系数，其中，所述初始信贷风险系数是银行的信贷部门基于当前企业的历史还款情况给定的，若共识通过将对应的企业数据进行上链存储，若所述企业数据不真实，则与所述企业数据对应的信贷风险系数为第一信贷风险系数，其中，所述第一信贷风险系数大于所述初始信贷风险系数。

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