CN107527212A - 企业信用动态评分系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种企业信用动态评分系统，包括输入模块、采集模块、建模模块、分类模块、输入模块、选择模块、查询模块、处理模块、输出模块。方法为利用输入模块输入评分申请，利用采集模块采集相关信息，利用建模模块建立评分模型，选择一个评分模型中未处理的评分指标；从数据库中提取该行业所有企业对应的该评分指标包含的基础指标的值及评分指标得分；利用处理模块进行相关数据处理评分模型中的所有评分指标；对待评分企业的评分指标值求和，得出该企业的最终信用评分；将评分报告发送待评分企业。本方案对企业信用评分的主要依据是其指标值在行业内的所处地位，有效避免传统评分办法无法应对行业特殊性及行业情况动态变化带来的影响。

Description

企业信用动态评分系统及方法
技术领域
本发明涉及企业信用评估技术领域，尤其涉及一种企业信用动态评分系统 及方法。
背景技术
企业信用评级又称"资信评级"或"信誉评估"是建立社会信用体系的重要内 容和基础。按照通常的定义，信用评级是信用评级服务机构以第三方的客观、 公正立场，根据规范的评估指标体系，运用科学的评估方法，履行严格的评估 程序，对企业、金融机构、债券发行者和社会组织等市场参与主体的信用记录、 企业素质、管理能力、经营水平、外部环境、财务状况、发展前景等进行全面 了解、考察调研、分析研究后，就其在未来一段时间履行承诺的能力、可能出 现的各种风险所做的综合评价，并以一定的符号表示其优劣并公布于社会公众 的一种经济活动。
信用评级业是金融体系中特殊的中介服务，信用评级是通过对企业和政府 的债务偿还风险进行评价，引导金融资本投资和经济决策，他直接关系到金融 产品的定价权，并影响一国信贷市场利率及汇率形成，与国家金融主权和经济 安全密切相关。所以从某种意义上来讲，信用评级是维护国家金融主权的重要 力量，代表了一个国家在国际金融服务体系中的国家地位，是关系到国家金融 战略安全的一项重要业务。
信用评级工作系统是为信用评级服务机构提供的、开展信用评级业务的信 息化系统，可以帮助评级机构实现对评级业务流程全过程的信息管理，同时还 为从事评级业务的工作人员提供了一种集成化的工作平台，在统一的操作界面 上集成了一系列的评级支持工具能够为工作人员提高工作效率和工作质量提供 技术支持。传统的企业信用评级的方法为：1、建立不同行业的评级模型，2、 针对不同的行业，选择出行业评级指标项，3、静态指定每个指标项的得分区间 及得分规则。其中、得分规则一般分为数值类指标和计数类指标两大类。数值 类指标:一般分为多个区间，每个区间固定不同分值，或者线性得分，具体如企 业注册资本。计数类指标：按照个数*单个分值进行计分，具体如：行政处罚项 条数。4、最后将各项指标最终得分分值求和，即为企业评级总分。
如何有效避免传统评分办法无法应对行业特殊性及行业情况动态变化带来 的影响及利用多个维度的评分指标来为企业进行信用评分，为中小微企业融资 前的信用评估提供更加准确的结论，是申请人及本领域的技术人员一致致力于 解决的问题。
发明内容
为解决现在技术存在的问题，本发明提供一种企业信用动态评分系统及方 法。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种企业信用动态评分系统， 包括：输入模块：企业提交信用评分申请及相关授权；采集模块：多渠道采集 该企业相关信息；建模模块：根据不同行业，建立评分模型基础指标项；分类 模块：对模型基础指标项进行相关性分类，相关联的基础指标分入同一类；生 成模块：根据包含的基础指标项的个数分为一元、二元至多元的评分指标项；输 入模块：根据初始值对每个评分指标指定权重分值；选择模块：确定待评分企 业所属的行业后选择前面建立的行业评分模型；查询模块：查询出数据库中所 有待评分企业所属行业的所有已评分企业，选择评分模型的一个评分指标，提取每个已评分企业对应的该评分指标项中包含的基础指标项的值以及该评分指 标得分值；处理模块：建立多元线性回归方程；将待评分企业各项基础指标值 纳入多元线性回归方程，计算分值；将待评分企业及已评分企业该评分指标得 分值进行归一化处理；所有企业归一化处理结果*该评分指标权重分值得到新的 得分，该得分更新入数据库；依次对评分模型中每个评分指标进行同样处理， 最后求和所有评分指标得分后得到企业的最终信用评分；输出模块：将评分报 告发送给待评分企业。
一种企业信用动态评分方法，包括以下步骤：
Step1:企业提交信用评分申请及相关授权；
Step2:多渠道采集该企业相关信息；
Step3：根据企业所属行业建立评分模型基础指标项；
Step4:选择一个评分模型中未处理的评分指标；
Step5:从数据库中提取该行业所有企业对应的该评分指标包含的基础指标 的值及评分指标得分；
Step6:利用Step5中取得的数据建立多元线性回归方程；
Step7:将待评分企业纳入多元线性回归方程，计算该评分指标的得分；
Step8:将Step5取得的企业的得分同Step7计算的得分一起进行归一化处 理；
Step9:每一个企业归一化处理的结果乘以该评分指标权重得分，得出企业 该评分指标新的的得分，更新进数据库；
Step10:按照Step4到Step9依次处理评分模型中的所有评分指标；
Step11:对待评分企业的评分指标值求和，得出该企业的最终信用评分；
Step12:将评分报告发送待评分企业。
采用本技术方案后，本系统及方法主要应用于企业融资前的信用评估，利 用多个维度的评分指标来为企业进行信用评分，每个维度指标评分均依据其在 同行业企业的总体位置。企业信用评分的主要依据是其指标值在行业内的所处 地位，能有效避免传统评分办法无法应对行业特殊性及行业情况动态变化带来 的影响本方法。对已评分企业的信用评分能随着评分企业的增多而动态调整， 且评分企业越多，最终结果越准确。本方法的企业的评分结果能充分利用到中 小微企业融资前的信用评估。同时，数据库中已评分企业的评分变化能实现对 融资担保企业的风险预警。
附图说明
图1为模型建立流程图。
图2是企业评分流程图。
图3是企业风险预警流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明优选的技术方案做进一步的阐述：
一种企业信用动态评分系统，包括：输入模块：企业提交信用评分申请及 相关授权；采集模块：多渠道采集该企业相关信息；建模模块：根据不同行业， 建立评分模型基础指标项；分类模块：对模型基础指标项进行相关性分类，相 关联的基础指标分入同一类；生成模块：根据包含的基础指标项的个数分为一 元、二元至多元的评分指标项；输入模块：根据初始值对每个评分指标指定权 重分值；选择模块：确定待评分企业所属的行业后选择前面建立的行业评分模 型；查询模块：查询出数据库中所有待评分企业所属行业的所有已评分企业， 选择评分模型的一个评分指标，提取每个已评分企业对应的该评分指标项中包含的基础指标项的值以及该评分指标得分值；处理模块：建立多元线性回归方 程；将待评分企业各项基础指标值纳入多元线性回归方程，计算分值；将待评 分企业及已评分企业该评分指标得分值进行归一化处理；所有企业归一化处理 结果*该评分指标权重分值得到新的得分，该得分更新入数据库；依次对评分模 型中每个评分指标进行同样处理，最后求和所有评分指标得分后得到企业的最 终信用评分；输出模块：将评分报告发送给待评分企业。
作为本方案进一步的改进，多元线性回归方程为：
y＝b0+b1x1+b2x2+…+bkxk+e
因变量y为评分指标得分，自变量x1，x2，…xk为评分指标包含的基础指标值。
作为本方案进一步的改进，评分指标的归一化处理，采用min-max标准化， 转化函数如下：
新的得分＝评分指标权重分值*X*。
作为本方案进一步的改进，还包括风险预警模块；企业所有评分指标新的 得分更新进入数据库系统；计算该企业新的最终信用得分；判断模块：判断该 企业新的最终信用得分是否低于预警阈值，是则产生风险预警告警提示，否则 进行下一步判断；判断该企业信用得分持续降低时间是否超过预警阈值，是则 产生风险预警提示，否则结束。
一种企业信用动态评分方法，包括以下步骤：
Step1:企业提交信用评分申请及相关授权；
Step2:多渠道采集该企业相关信息；
Step3：根据企业所属行业建立评分模型基础指标项；
Step4:选择一个评分模型中未处理的评分指标；
Step5:从数据库中提取该行业所有企业对应的该评分指标包含的基础指标 的值及评分指标得分；
Step6:利用Step5中取得的数据建立多元线性回归方程；
Step7:将待评分企业纳入多元线性回归方程，计算该评分指标的得分；
Step8:将Step5取得的企业的得分同Step7计算的得分一起进行归一化处 理；
Step9:每一个企业归一化处理的结果乘以该评分指标权重得分，得出企业 该评分指标新的的得分，更新进数据库；
Step10:按照Step4到Step9依次处理评分模型中的所有评分指标；
Step11:对待评分企业的评分指标值求和，得出该企业的最终信用评分；
Step12:将评分报告发送待评分企业。
还包括企业风险预警方法；企业风险预警方法包括如下步骤：
Step13:企业所有评分指标新的得分更新进入数据库系统；
Step14:计算该企业新的最终信用得分；
Step15:判断该企业新的最终信用得分是否低于预警阈值，是则产生风险 预警告警提示，否则进行下一步判断；
Step16:判断该企业信用得分持续降低时间是否超过预警阈值，是则产生 风险预警提示，否则结束。
以上实施方式只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项 技术的人了解本发明的内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围， 凡根据本发明精神实质所做的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围 内。

Claims (6)

1.一种企业信用动态评分系统，其特征在于，包括：
输入模块：企业提交信用评分申请及相关授权；
采集模块：多渠道采集该企业相关信息；
建模模块：根据不同行业，建立评分模型基础指标项；
分类模块：对模型基础指标项进行相关性分类，相关联的基础指标分入同一类；
生成模块：根据包含的基础指标项的个数分为一元、二元至多元的评分指标项；
输入模块：根据初始值对每个评分指标指定权重分值；
选择模块：确定待评分企业所属的行业后选择前面建立的行业评分模型；
查询模块：查询出数据库中所有待评分企业所属行业的所有已评分企业，选择评分模型的一个评分指标，提取每个已评分企业对应的该评分指标项中包含的基础指标项的值以及该评分指标得分值；
处理模块：建立多元线性回归方程；将待评分企业各项基础指标值纳入多元线性回归方程，计算分值；将待评分企业及已评分企业该评分指标得分值进行归一化处理；所有企业归一化处理结果*该评分指标权重分值得到新的得分，该得分更新入数据库；依次对评分模型中每个评分指标进行同样处理，最后求和所有评分指标得分后得到企业的最终信用评分；
输出模块：将评分报告发送给待评分企业。
2.根据权利要求1所述的企业信用动态评分系统，其特征在于，
多元线性回归方程为：
y＝b0+b1x1+b2x2+...+bkxk+e
因变量y为评分指标得分，自变量x1，x2，…xk为评分指标包含的基础指标值。
3.根据权利要求2所述的企业信用动态评分系统，其特征在于，
评分指标的归一化处理，采用min-max标准化，转化函数如下：
新的得分＝评分指标权重分值*X*。
4.根据权利要求1-3任一项所述的企业信用动态评分系统，其特征在于，还包括风险预警模块；企业所有评分指标新的得分更新进入数据库系统；计算该企业新的最终信用得分；
判断模块：判断该企业新的最终信用得分是否低于预警阈值，是则产生风险预警告警提示，否则进行下一步判断；判断该企业信用得分持续降低时间是否超过预警阈值，是则产生风险预警提示，否则结束。
5.一种企业信用动态评分方法，其特征在于：包括以下步骤：
Step1:企业提交信用评分申请及相关授权；
Step2:多渠道采集该企业相关信息；
Step3：根据企业所属行业建立评分模型基础指标项；
Step4:选择一个评分模型中未处理的评分指标；
Step5:从数据库中提取该行业所有企业对应的该评分指标包含的基础指标的值及评分指标得分；
Step6:利用Step5中取得的数据建立多元线性回归方程；
Step7:将待评分企业纳入多元线性回归方程，计算该评分指标的得分；
Step8:将Step5取得的企业的得分同Step7计算的得分一起进行归一化处理；
Step9:每一个企业归一化处理的结果乘以该评分指标权重得分，得出企业该评分指标新的的得分，更新进数据库；
Step10:按照Step4到Step9依次处理评分模型中的所有评分指标；
Step11:对待评分企业的评分指标值求和，得出该企业的最终信用评分；
Step12:将评分报告发送待评分企业。
6.根据权利要求5所述的企业信用动态评分方法，其特征在于：还包括企业风险预警方法；企业风险预警方法包括如下步骤：
Step13:企业所有评分指标新的得分更新进入数据库系统；
Step14:计算该企业新的最终信用得分；
Step15:判断该企业新的最终信用得分是否低于预警阈值，是则产生风险预警告警提示，否则进行下一步判断；
Step16:判断该企业信用得分持续降低时间是否超过预警阈值，是则产生风险预警提示，否则结束。
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