CN107622432A - 商户评价方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本说明书实施例提供了一种商户评价方法，首先，通过设置多个维度的评价指标，可以对待评价商户进行全方位的评价；其次，从数据分析出发，比如，基于标准正态分布计算得出待评价商户的健康画像、基于平均几何数计算得出待评价商户的健康分值，从而强化对数据的驱动作用，弱化人为经验，使得评价结果更可信；另外，不仅给出健康分值，还给出基于正态分布的健康画像，可以更直观的了解商户在历史评价结果中的分布。

Description

商户评价方法及系统
技术领域
本说明书实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种商户评价方法及系统。
背景技术
随着智能终端的普及，人们越来越依赖电商足不出户进行购物。为了提高用户满意度，尽量避免虚假商品，以及为了保证电商平台的安全运营，电商对商家的选择和认证至关重要。因此，需要对商户进行评价，从而为商户的认证提供依据。
发明内容
本说明书实施例提供及一种商户评价方法及系统。
第一方面，本说明书实施例提供一种商户评价方法，包括：获取待评价商户的多维度评价指标数据；针对所述多维度评价指标数据，基于标准正态分布计算得出所述待评价商户的健康画像，以及，基于平均几何数计算得出所述待评价商户的健康分值；输出所述待评价商户的健康画像和健康分值。
第二方面，本说明书实施例提供一种商户评价系统，包括：数据获取模块，用于获取待评价商户的多维度评价指标数据；画像评价模块，用于针对所述多维度评价指标数据，基于标准正态分布计算得出所述待评价商户的健康画像；分值评价模块，用于基于平均几何数计算得出所述待评价商户的健康分值；输出模块，用于输出所述待评价商户的健康画像和健康分值。
本说明书实施例有益效果如下：
首先，通过设置多个维度的评价指标，可以对待评价商户进行全方位的评价；其次，从数据分析出发，比如，基于标准正态分布计算得出待评价商户的健康画像、基于平均几何数计算得出待评价商户的健康分值，从而强化对数据的驱动作用，弱化人为经验，使得评价结果更可信；另外，不但给出健康分值，还给出健康画像，可以更直观的查看各个评价指标的健康情况，而且，由于是基于商户历史数据(例如，黑样本和白样本)进行的评价，可以体现出待评价商户在历史商户中的数据分布情况，可依据商户在分数分布中的位置来衡量商户的健康程度。
附图说明
图1为本说明书实施例提供的商户评价系统框架示意图；
图2本说明书实施例第一方面的商户评价方法流程图；
图3本说明书实施例第一方面的商户评价方法中商户健康画像示意图；
图4本说明书实施例第二方面的商户评价方法流程图；
图5本说明书实施例第三方面的商户评价系统结构示意图；
图6本说明书实施例第四方面的商户评价系统结构示意图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本说明书实施例的技术方案做详细的说明，应当理解本说明书实施例以及实施例中的具体特征是对本说明书实施例技术方案的详细的说明，而不是对本说明书技术方案的限定，在不冲突的情况下，本说明书实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
参见图1，为本说明书实施例提供的商户评价系统框架示意图。概括而言，商户评价系统包括输入、第一层、第二层、第三层、输出五个部分，其中，输入是商户相关数据，第一层主要对商户相关数据进行计算和处理，第二层是得到商户健康画像，第三层是得到商户健康分值，第四层是输出商户健康画像和商户健康分值。
其中，商户健康画像，顾名思义，可以理解为是直观描述商户“健康情况”的图像，其中，商户健康情况，是对商户各方面数据综合考量的结果，是反映商户被认证通过的可能性大小的重要依据，“健康情况”可涉及多个方面，比如商户背景、经营历史、运营能力、商脉关系及经营特征等。商户健康分值，是给出的一个简单易于参考的数值，通过该数值大小，即可一目了然确定商户可信度的高低。
第一方面，本说明书实施例提供一种商户评价方法，请参考图2，包括步骤S201-S203。
S201：获取待评价商户的多维度评价指标数据。
商户是指实际从事销售业务的、直接面对外部客户的实体单位，比如支付宝口碑的商户，线下支付宝扫码付的商户。例如，耐克是一家公司，属于企业，但是耐克上海南京西路店属于商户。为了多商户进行全方位评价，可设置多个评价指标。可以理解，评价指标越多，对商户评价的结果越可信。也就是，设置多个维度的评价指标，通过多维度指标数据的分析和处理，最终得到可信度较高的评价结果。
在一个可选实现方式中，上述多维度评价指标数据包括商户背景身份评价指标数据、商户经营历史评价指标数据、商户运营能力评价指标数据、商户商脉关系评价指标数据、商户经营特征评价指标数据中多项的任意组合。
其中，各个维度评价指标数据是通过用于描述该指标的原始信息得到的、用以衡量该指标程度的数据，一种实现方式中，将原始评价指标描述信息输入到预先为该指标设置的指标模型中，得到用于描述该指标分值的评价指标数据，通过各个指标的分值来体现评价指标数据。例如，以商户背景身份这个指标为例子，该指标的原始描述信息包括：商户认证等级/经营证照完备性、商户是否涉黑/灰信息、商户成熟性/价值信息等，通过将这些原始描述信息输入到预置的该指标模型中，可以得到评价该指标的分值，即，得到该评价指标数据。
商户背景身份评价指标数据可以通过商户背景身份描述信息得到。商户背景身份描述信息可以是：商户认证等级/经营证照完备性：商户资质是否健全，工商备案等资料是否齐全；商户是否涉黑/灰：商户及商户背后的自然人是否有涉黑和涉灰的行为；商户成熟性/价值：商户是否平台上的成熟商户，商户账户的价值。
商户经营历史评价指标数据可以通过商户经营历史描述信息得到。商户经营历史描述信息可以是：可信经营累计：商户历史的成交金额，用户数和经营时长；历史被投诉情况：商户历史上的交易涉及投诉的占比；历史买家评价：商户在平台上获得的用户好评，差评个数，总体评价分值。
商户运营能力评价指标数据可以通过商户运营能力描述信息得到。商户运营能力描述信息可以是：商户规模：商户下的门店个数，日均金额，日均交易用户数；资金周转能力：商户收支金额差值，负债以及履约能力；商户经营优势：商户交易额的同比环比增长量，同类商户中，商户交易额所处的分位数。
商户商脉关系评价指标数据可以通过商户商脉关系描述信息得到。商户商脉关系描述信息可以是：资金关系：与商户有过资金往来的用户中，涉黑/灰用户占比，高价值用户占比；社交关系：社交好友中，涉黑/灰用户占比，高价值用户占比；商户通讯录：商户手机通讯录中，涉黑/灰用户占比，高价值用户占比。
商户经营特征评价指标数据可以通过商户经营特征描述信息得到。商户经营特征描述信息可以是：商户下买家特征：买家中新增用户占比，复购用户占比；经营内容风险性：经验内容的关键词中近期被投诉的占比，是否包含违规违禁关键词；地址/时段稳定性：商户是否在其常用地理位置上经营，经营时段是否稳定。
S202：针对多维度评价指标数据，基于标准正态分布计算得出待评价商户的健康画像。
标准正态分布(Standard Normal Distribution)中，期望值μ＝0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ＝1条件下的正态分布，记为N(0，1)。本说明书实施例中，利用历史商户数据作为评价基础，计算待评价商户各个指标在历史上述数据中的分布情况，由此得出待评价商户的健康画像。该健康画像从各个维度以直观图像的方式体现该商户在历史商户数据分布中的位置。
S203：基于平均几何数计算得出待评价商户的健康分值。
为了避免健康画像的各个维度对应的指标个数分布不均匀，且要保证最终的商户健康分值能对商户健康画像某一个维度的极其异常情况作出敏捷反应，商户健康分值不是简单的采用直接加和的方式，而是采用几何平均数的方式。几何平均数(geometric mean)是指n个观察值连乘积的n次方根。具体的，对待评价商户的各评价指标的概率值作几何平均数，得到待评价上述的健康分值。
S204：输出待评价商户的健康画像和健康分值。
在一个可选的方式中，可通过预先建立商户评价模型、将待评价商户的数据输入到该模型中的方式，实现对商户的评价。
因此，上述商户评价方法还可包括：
(1)确定多维度评价指标，并获取商户黑样本和商户白样本；
(2)基于商户黑样本和商户白样本，针对多维度评价指标，建立逻辑回归的商户评价模型，其中，利用商户评价模型得到所述待评价商户的健康画像和健康分值。
其中，基于标准正态分布计算得出待评价商户的健康画像包括：将多维度评价指标数据输入到商户评价模型中，基于标准正态分布计算得出各维度评价指标数据的概率值，综合各维度评价指标数据的概率值得出待评价商户的健康画像，其中，待评价商户的健康画像体现待评价商户在商户评价历史数据中的正态分布。
其中，基于平均几何数计算得出待评价商户的健康分值包括：将待评价商户的各维度评价指标数据的概率值，利用评价几何数的方法，得出待评价商户的健康分值。
例如，在建立商户评价模型过程中，采用“有监督”(黑样本和白样本分别作为参考)的方法，将历史被清退和被投诉查实的商户作为黑样本，成熟的无投诉记录的商户做为白样本，建立逻辑回归模型，并确定各个评价指标的权重，进而得到商户在健康画像各维度的绝对分值，同时分别计算商户健康画像各维度的分值分别对应分数分布的位置，得出相对得分值。
下面举例说明。
如商户“西安经典小吃”根据逻辑回归模型，得到健康画像5个维度的分值为：背景身份85分，经营历史71，运营能力83，商脉关系90，经营特征66，而从整体商户上看，背景身份(平均分值μ：72，标准差δ：15)，则转为标准正态分布：根据标准正态分布求出，此时的概率值为0.8501；经营历史(平均分值μ：68，标准差δ：30)，则转为标准正态分布：此时的概率值为0.5398；依次类推，分别求出运营能力的概率值为0.8340，商脉关系的概率值为0.9535，经营特征的概率值为0.5120。最终，商户“西安经典小吃”健康画像结果如图3所示。通过图3的健康画像，可以直观的看出该商户的背景身份、商脉关系和运营能力三个指标情况良好，而经营特征和经营历史两个指标情况一般。
接下来，在计算待评价商户的健康分值时，如前所述，为了避免健康画像的各个维度对应的指标个数分布不均匀，且要保证最终的商户健康分值对商户健康画像某一个维度的极其异常情况作出敏捷反应，商户健康分值不是简单的采用直接加和的方式，而是采用几何平均数，具体公式如下。
通过求几何平均数，避免了各个维度对应的指标个数分布不均匀引起的不公平情况。
以相乘的方式，可以对各个维度出现的极异常行为，作出敏捷反应，比如查出商户无执照经营，健康画像中“身份背景”给出0分，如果加和，商户依然会因为其他模块，输出一个较大得分，但是几何平均后，也会输出0分。
举例说明，还是以上面“西安经典小吃”为例，其商户健康分值计算如下。
在上述通过图3得到的健康画像以及该健康分值(0.7150)，可以综合对商户进行全方位的评价，这种方式不仅仅给出一个健康分值，还给出健康画像，可以更直观的查看各个评价指标的健康情况，而且，由于是基于商户历史数据进行的评价，可以体现出待评价商户在历史商户中的数据分布。
可见，本说明书实施例提供的商户评价方法中，首先，通过设置多个维度的评价指标，可以对待评价商户进行全方位的评价；其次，从数据分析出发，比如，基于标准正态分布计算得出待评价商户的健康画像、基于平均几何数计算得出待评价商户的健康分值，从而强化对数据的驱动作用，弱化人为经验，使得评价结果更可信；另外，不但给出健康分值，还给出健康画像，可以更直观的查看各个评价指标的健康情况，而且，由于是基于商户历史数据(例如，黑样本和白样本)进行的评价，可以体现出待评价商户在历史商户中的数据分布情况，可依据商户在分数分布中的位置来衡量商户的健康程度。
第二方面，基于同一发明构思，本说明书实施例提供一种商户评价方法，请参考图4，包括：
S401：确定多维度评价指标，并获取商户黑样本和商户白样本。
商户是指实际从事销售业务的、直接面对外部客户的实体单位，比如支付宝口碑的商户，线下支付宝扫码付的商户。例如，耐克是一家公司，属于企业，但是耐克上海南京西路店属于商户。为了多商户进行全方位评价，可设置多个评价指标。可以理解，评价指标越多，对商户评价的结果越可信。也就是，设置多个维度的评价指标，通过多维度指标数据的分析和处理，最终得到可信度较高的评价结果。
在一个可选实现方式中，上述多维度评价指标包括商户背景身份、商户经营历史、商户运营能力、商户商脉关系、商户经营特征中多项的任意组合。
为了实现所建立的商户评价模型是“有监督”的，需要预先获取黑样本和白样本。例如，将历史被清退和被投诉查实的商户作为黑样本，成熟的无投诉记录的商户做为白样本。
S402：基于商户黑样本和商户白样本，针对多维度评价指标，建立逻辑回归的商户评价模型。
逻辑(logistic回归)是一种广义线性回归(generalized linear model)，与多重线性回归分析有很多相同之处。Logistic回归实质是发生概率除以没有发生概率再取对数。这个变换改变了取值区间的矛盾和因变量自变量间的曲线关系。究其原因，是发生和未发生的概率成为了比值，这个比值就是一个缓冲，将取值范围扩大，再进行对数变换，整个因变量改变。
在本说明书实施例中，针对多维度评价指标，基于商户黑样本和商户白样本，建立逻辑回归的商户评价模型，也即，参考商户黑样本和商户白样本中各个评价指标的发生概率，得出各个评价指标的逻辑回归模型。
S403：将待评价商户的多维度评价指标数据输入到商户评价模型，输出待评价商户的健康画像和健康分值。
在一个可选方式中，上述方法还可包括：针对多维度评价指标数据，基于标准正态分布计算得出待评价商户的健康画像，以及，基于平均几何数计算得出待评价商户的健康分值。
具体的，基于标准正态分布计算得出待评价商户的健康画像包括：将多维度评价指标数据输入到商户评价模型中，基于标准正态分布计算得出各维度评价指标数据的概率值，综合各维度评价指标数据的概率值得出待评价商户的健康画像，其中，待评价商户的健康画像体现待评价商户在商户评价历史数据中的正态分布。
具体的，基于平均几何数计算得出所述待评价商户的健康分值包括：将待评价商户的各维度评价指标数据的概率值，利用评价几何数的方法，得出待评价商户的健康分值。
第三方面，基于同一发明构思，本说明书实施例提供一种商户评价系统，请参考图5，为该商户评价系统结构示意图。
该商户评价系统包括：
数据获取模块501，用于获取待评价商户的多维度评价指标数据；
画像评价模块502，用于针对所述多维度评价指标数据，基于标准正态分布计算得出所述待评价商户的健康画像；
分值评价模块503，用于基于平均几何数计算得出所述待评价商户的健康分值；
输出模块504，用于输出所述待评价商户的健康画像和健康分值。
在一个可选方式中，所述系统还包括：
指标确定模块505，用于确定多维度评价指标；
样本获取模块506，用于获取商户黑样本和商户白样本；
模型建立模块507，用于基于所述商户黑样本和商户白样本，针对所述多维度评价指标，建立逻辑回归的商户评价模型。
在一个可选方式中，所述画像评价模块502具体用于，将所述多维度评价指标数据输入到所述商户评价模型中，基于标准正态分布计算得出各维度评价指标数据的概率值，综合各维度评价指标数据的概率值得出所述待评价商户的健康画像，其中，所述待评价商户的健康画像体现所述待评价商户在商户评价历史数据中的正态分布。
在一个可选方式中，所述分值评价模块503具体用于，将所述待评价商户的各维度评价指标数据的概率值，利用评价几何数的方法，得出所述待评价商户的健康分值。
在一个可选方式中，所述多维度评价指标数据包括商户背景身份数据、商户经营历史数据、商户运营能力数据、商户商脉关系数据、商户经营特征数据中多项的任意组合。
第四方面，基于同一发明构思，本说明书实施例提供一种商户评价系统，请参考图6，为该商户评价系统结构示意图。
该商户评价系统包括：
指标确定模块601，用于确定多维度评价指标；
样本获取模块602，用于获取商户黑样本和商户白样本；
模型建立模块603，用于基于所述商户黑样本和商户白样本，针对所述多维度评价指标，建立逻辑回归的商户评价模型；
模型输出模块604，用于将待评价商户的多维度评价指标数据输入到所述商户评价模型，输出待评价商户的健康画像和健康分值。
在一个可选方式中，还包括：
画像评价模块605，用于针对所述多维度评价指标数据，基于标准正态分布计算得出所述待评价商户的健康画像；
分值评价模块606，用于基于平均几何数计算得出所述待评价商户的健康分值。
在一个可选方式中，所述画像评价模块605具体用于，将所述多维度评价指标数据输入到所述商户评价模型中，基于标准正态分布计算得出各维度评价指标数据的概率值，综合各维度评价指标数据的概率值得出所述待评价商户的健康画像，其中，所述待评价商户的健康画像体现所述待评价商户在商户评价历史数据中的正态分布。
在一个可选方式中，所述分值评价模块606具体用于，将所述待评价商户的各维度评价指标数据的概率值，利用评价几何数的方法，得出所述待评价商户的健康分值。
在一个可选方式中，所述多维度评价指标数据包括商户背景身份数据、商户经营历史数据、商户运营能力数据、商户商脉关系数据、商户经营特征数据中多项的任意组合。
本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的设备。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令设备的制造品，该指令设备实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本说明书的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本说明书范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本说明书进行各种改动和变型而不脱离本说明书的精神和范围。这样，倘若本说明书的这些修改和变型属于本说明书权利要求及其等同技术的范围之内，则本说明书也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种商户评价方法，其特征在于，包括：
获取待评价商户的多维度评价指标数据；
针对所述多维度评价指标数据，基于标准正态分布计算得出所述待评价商户的健康画像，以及，基于平均几何数计算得出所述待评价商户的健康分值；
输出所述待评价商户的健康画像和健康分值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定多维度评价指标，并获取商户黑样本和商户白样本；
基于所述商户黑样本和商户白样本，针对所述多维度评价指标，建立逻辑回归的商户评价模型，其中，利用所述商户评价模型得到所述待评价商户的健康画像和健康分值。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于标准正态分布计算得出所述待评价商户的健康画像包括：
将所述多维度评价指标数据输入到所述商户评价模型中，基于标准正态分布计算得出各维度评价指标数据的概率值，综合各维度评价指标数据的概率值得出所述待评价商户的健康画像，其中，所述待评价商户的健康画像体现所述待评价商户在商户评价历史数据中的正态分布。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于平均几何数计算得出所述待评价商户的健康分值包括：
将所述待评价商户的各维度评价指标数据的概率值，利用评价几何数的方法，得出所述待评价商户的健康分值。
5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述多维度评价指标数据包括商户背景身份评价指标数据、商户经营历史评价指标数据、商户运营能力评价指标数据、商户商脉关系评价指标数据、商户经营特征评价指标数据中多项的任意组合。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
各维度的评价指标数据是由原始评价指标描述信息得到的，其中，将所述原始评价指标描述信息输入到为该指标预置的指标模型中，得到用于描述该指标分值的评价指标数据。
7.一种商户评价系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取待评价商户的多维度评价指标数据；
画像评价模块，用于针对所述多维度评价指标数据，基于标准正态分布计算得出所述待评价商户的健康画像；
分值评价模块，用于基于平均几何数计算得出所述待评价商户的健康分值；
输出模块，用于输出所述待评价商户的健康画像和健康分值。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
指标确定模块，用于确定多维度评价指标；
样本获取模块，用于获取商户黑样本和商户白样本；
模型建立模块，用于基于所述商户黑样本和商户白样本，针对所述多维度评价指标，建立逻辑回归的商户评价模型。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述画像评价模块具体用于，将所述多维度评价指标数据输入到所述商户评价模型中，基于标准正态分布计算得出各维度评价指标数据的概率值，综合各维度评价指标数据的概率值得出所述待评价商户的健康画像，其中，所述待评价商户的健康画像体现所述待评价商户在商户评价历史数据中的正态分布。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述分值评价模块具体用于，将所述待评价商户的各维度评价指标数据的概率值，利用评价几何数的方法，得出所述待评价商户的健康分值。
11.如权利要求7-10任一项所述的系统，其特征在于，所述多维度评价指标数据包括商户背景身份评价指标数据、商户经营历史评价指标数据、商户运营能力评价指标数据、商户商脉关系评价指标数据、商户经营特征评价指标数据中多项的任意组合。
12.如权利要求11所述的系统，其特征在于，各维度的评价指标数据是由原始评价指标描述信息得到的，其中，将所述原始评价指标描述信息输入到为该指标预置的指标模型中，得到用于描述该指标分值的评价指标数据。
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Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108764348A (zh) * 2018-05-30 2018-11-06 口口相传(北京)网络技术有限公司 基于多个数据源的数据采集方法及系统
CN108876465A (zh) * 2018-06-28 2018-11-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种对商户进行经营模式分群的方法、装置和服务器
CN108876188A (zh) * 2018-07-05 2018-11-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种间连服务商风险评估方法及装置
WO2019020095A1 (zh) * 2017-07-28 2019-01-31 阿里巴巴集团控股有限公司 商户评价方法及系统
CN109460889A (zh) * 2018-09-14 2019-03-12 阿里巴巴集团控股有限公司 风险管控方法、系统、服务器及计算机可读存储介质
CN109636081A (zh) * 2018-09-29 2019-04-16 阿里巴巴集团控股有限公司 一种用户安全意识检测方法和装置
CN109858927A (zh) * 2019-01-16 2019-06-07 深圳壹账通智能科技有限公司 一种商户审核方法、装置、计算机可读存储介质及服务器
CN110033151A (zh) * 2018-11-09 2019-07-19 阿里巴巴集团控股有限公司 关系风险评价方法、装置、电子设备及计算机存储介质
CN110148000A (zh) * 2019-04-17 2019-08-20 阿里巴巴集团控股有限公司 一种应用于支付平台的安全管控系统和方法
CN110264221A (zh) * 2019-05-15 2019-09-20 阿里巴巴集团控股有限公司 一种针对服务商行业的全链路安全业务联合解决方案
CN110633919A (zh) * 2019-09-27 2019-12-31 支付宝(杭州)信息技术有限公司 经营实体的评估方法及其装置
CN110796471A (zh) * 2019-08-29 2020-02-14 连连银通电子支付有限公司 一种信息处理方法及装置
CN111563747A (zh) * 2020-05-09 2020-08-21 中国工商银行股份有限公司 针对商户授信的处理方法及装置

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110956224B (zh) * 2019-08-01 2024-03-08 平安科技（深圳）有限公司 评估模型生成、评估数据处理方法、装置、设备及介质
US11354655B2 (en) * 2020-04-29 2022-06-07 Capital One Services, Llc Enhancing merchant databases using crowdsourced browser data
CN111949743A (zh) * 2020-07-31 2020-11-17 上海中通吉网络技术有限公司 网点运营数据获取方法、装置及设备
CN111967684B (zh) * 2020-08-27 2024-02-02 北京合众伟奇科技股份有限公司 一种基于大数据分析的计量资产主动配送方法
CN113344365A (zh) * 2021-05-31 2021-09-03 深圳市顺易通信息科技有限公司 一种车场综合质量的多维评估方法及相关装置
CN115795454B (zh) * 2022-12-23 2024-03-01 北京数智云科信息科技有限公司 基于线上操作大数据的业务优化方法及人工智能优化系统
KR102592946B1 (ko) * 2023-07-18 2023-10-24 주식회사 티오더 가맹점의 운영상태 모니터링 및 평가 서비스 제공 장치및 방법

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020007140A (ko) * 2000-07-18 2002-01-26 임채영 상점가치평가 지수를 만드는 방법
JP3933882B2 (ja) * 2001-03-30 2007-06-20 富士通株式会社 レーダーチャートを表示させるためのプログラムおよびレーダーチャート表示方法
US20060101048A1 (en) * 2004-11-08 2006-05-11 Mazzagatti Jane C KStore data analyzer
JP2007058756A (ja) * 2005-08-26 2007-03-08 Ntt Facilities Inc 事業モデル診断支援装置、事業モデル診断支援方法、コンピュータプログラム
KR20070108318A (ko) 2006-02-22 2007-11-09 박상우 지아이에스를 이용한 지역별 안전도 평가 시스템 및 그방법
KR100776187B1 (ko) * 2006-06-20 2007-11-16 연세대학교 산학협력단 기술평가방법
US8725597B2 (en) * 2007-04-25 2014-05-13 Google Inc. Merchant scoring system and transactional database
AU2008286787B2 (en) * 2007-08-14 2014-03-13 Visa U.S.A. Inc. Merchant benchmarking tool
US8713017B2 (en) * 2009-04-23 2014-04-29 Ebay Inc. Summarization of short comments
US20110093324A1 (en) * 2009-10-19 2011-04-21 Visa U.S.A. Inc. Systems and Methods to Provide Intelligent Analytics to Cardholders and Merchants
JP5667959B2 (ja) 2011-10-12 2015-02-12 日本電信電話株式会社 影響度分析方法、影響度分析装置及びそのプログラム
US20140108072A1 (en) * 2012-10-17 2014-04-17 Bank Of America Vendor Contract Assessment Tool
US9881339B2 (en) * 2012-12-18 2018-01-30 Johnathan Mun Project economics analysis tool
CN105247544A (zh) 2013-03-15 2016-01-13 马克·根比茨基 使用情报指标的增强型营运弹性评分
US20150363840A1 (en) * 2014-06-13 2015-12-17 Mastercard International Incorporated Systems and Methods for Recommending Merchants to Consumers
CN105869001A (zh) * 2015-01-19 2016-08-17 苏宁云商集团股份有限公司 个性化商品推荐引流方法和系统
US11030535B1 (en) * 2015-06-24 2021-06-08 Amazon Technologies, Inc. Machine learned merchant ratings
CN105608600A (zh) * 2015-12-18 2016-05-25 焦点科技股份有限公司 一种对b2b卖家效果评估和优化方法
US10853739B2 (en) * 2017-06-09 2020-12-01 Sap Se Machine learning models for evaluating entities in a high-volume computer network
CN107622432A (zh) * 2017-07-28 2018-01-23 阿里巴巴集团控股有限公司 商户评价方法及系统

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019020095A1 (zh) * 2017-07-28 2019-01-31 阿里巴巴集团控股有限公司 商户评价方法及系统
CN108764348B (zh) * 2018-05-30 2020-07-10 口口相传(北京)网络技术有限公司 基于多个数据源的数据采集方法及系统
CN108764348A (zh) * 2018-05-30 2018-11-06 口口相传(北京)网络技术有限公司 基于多个数据源的数据采集方法及系统
CN108876465A (zh) * 2018-06-28 2018-11-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种对商户进行经营模式分群的方法、装置和服务器
CN108876465B (zh) * 2018-06-28 2022-02-01 创新先进技术有限公司 一种对商户进行经营模式分群的方法、装置和服务器
CN108876188A (zh) * 2018-07-05 2018-11-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种间连服务商风险评估方法及装置
CN108876188B (zh) * 2018-07-05 2022-04-19 创新先进技术有限公司 一种间连服务商风险评估方法及装置
CN109460889A (zh) * 2018-09-14 2019-03-12 阿里巴巴集团控股有限公司 风险管控方法、系统、服务器及计算机可读存储介质
CN109460889B (zh) * 2018-09-14 2022-02-01 创新先进技术有限公司 风险管控方法、系统、服务器及计算机可读存储介质
CN109636081A (zh) * 2018-09-29 2019-04-16 阿里巴巴集团控股有限公司 一种用户安全意识检测方法和装置
CN110033151A (zh) * 2018-11-09 2019-07-19 阿里巴巴集团控股有限公司 关系风险评价方法、装置、电子设备及计算机存储介质
CN110033151B (zh) * 2018-11-09 2024-01-19 创新先进技术有限公司 关系风险评价方法、装置、电子设备及计算机存储介质
CN109858927A (zh) * 2019-01-16 2019-06-07 深圳壹账通智能科技有限公司 一种商户审核方法、装置、计算机可读存储介质及服务器
CN110148000A (zh) * 2019-04-17 2019-08-20 阿里巴巴集团控股有限公司 一种应用于支付平台的安全管控系统和方法
CN110264221A (zh) * 2019-05-15 2019-09-20 阿里巴巴集团控股有限公司 一种针对服务商行业的全链路安全业务联合解决方案
CN110796471A (zh) * 2019-08-29 2020-02-14 连连银通电子支付有限公司 一种信息处理方法及装置
CN110633919A (zh) * 2019-09-27 2019-12-31 支付宝(杭州)信息技术有限公司 经营实体的评估方法及其装置
CN111563747A (zh) * 2020-05-09 2020-08-21 中国工商银行股份有限公司 针对商户授信的处理方法及装置
CN111563747B (zh) * 2020-05-09 2023-11-07 中国工商银行股份有限公司 针对商户授信的处理方法及装置

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