CN108416494A - 基于大数据的企业客户画像构建方法及系统实现 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的企业客户画像构建方法及系统实现。其中，该方法包括：获取目标对象的多种对象信息，其中，所述对象信息包括如下任意下一项或多项：注册信息、资源信息、资源流转信息、风险信息和创新信息；从所述对象信息中提取出指标数据，并根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签；根据所述目标对象的标签，确定所述目标对象的画像。本发明解决了现有技术中难以准确的构建企业画像的技术问题。

Description

基于大数据的企业客户画像构建方法及系统实现

技术领域

本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种基于大数据的企业客户画像构建方法及系统实现。

背景技术

企业画像是企业征信的重要参考，越来越多数据公司尝试刻画企业360度全貌视图。企业画像即将企业信息标签化，以帮助政府、企业和金融机构快速、准确地掌握企业经营状况。

目前，在已有的场景中，大多是针对个人客户进行画像构建，而针对企业客户刻画其信息全貌的应用比较少。相较于个人，企业是个营利性的、复杂的社会技术系统，要深刻、准确地展现其概貌具有一定的难度，当前各行业中对于企业客户的特征描述体系得到的结果准确度较低。

针对现有技术中难以准确的构建企业画像的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于大数据的企业客户画像构建方法及系统实现，以至少解决现有技术中难以准确的构建企业画像的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于大数据的企业客户画像构建方法，包括：获取目标对象的多种对象信息，其中，所述对象信息包括如下任意下一项或多项：注册信息、资源信息、资源流转信息、风险信息和创新信息；从所述对象信息中提取出指标数据，并根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签；根据所述目标对象的标签，确定所述目标对象的画像。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种基于大数据的企业客户画像构建装置，包括：获取模块，用于获取目标对象的多种对象信息，其中，所述对象信息包括如下任意下一项或多项：注册信息、资源信息、资源流转信息、风险信息和创新信息；提取模块，用于从所述对象信息中提取出指标数据，并根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签；确定模块，用于根据所述目标对象的标签，确定所述目标对象的画像。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述的基于大数据的企业客户画像构建方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述的基于大数据的企业客户画像构建方法。

在本发明实施例中，获取目标对象的多种对象信息，其中，对象信息包括如下任意下一项或多项：注册信息、资源信息、资源流转信息、风险信息和创新信息，从对象信息中提取出指标数据，并根据指标数据确定用于表征目标对象的属性的标签，根据目标对象的标签，确定目标对象的画像。上述方案通过从多渠道收集企业信息，来提取企业的标签，从而从基本概况、财务状况、经营情况、风险预警、创新能力这个五个维度构建完整的企业客户标签体系，即企业的画像，从而解决了现有技术中难以准确的构建企业画像的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的基于大数据的企业客户画像构建方法的流程图；

图2是根据本申请实施例的一种基于大数据构建企业客户画像的流程图；

图3是根据本发明实施例的基于大数据的企业客户画像构建装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

根据本发明实施例，提供了一种企业基于大数据的企业客户画像构建方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的基于大数据的企业客户画像构建方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取目标对象的多种对象信息，其中，对象信息包括如下任意下一项或多项：注册信息、资源信息、资源流转信息、风险信息和创新信息。

具体的，上述步骤可以由数据处理系统执行，在一种可选的实施例中，数据处理系统能够定时更新获取的对象信息。

上述目标对象即为目标企业，上述步骤可以通过数据挖掘的方式，从多渠道获取目标企业的对象信息。在一种可选的实施例中，上述注册信息可以为目标企业的工商登记信息，资源信息可以为目标企业的财务报表信息，资源流转信息可以为目标企业的银联流水信息。

步骤S104，从对象信息中提取出指标数据，并根据所述指标数据确定用于表征目标对象的属性的标签。

上述步骤用于将对象信息中的多项数据转化为具体的标签。

上述指标数据包括绝对指标和相对指标，绝对指标即目标对象固有的数据，例如：企业所属行业、经营范围等，相对指标用于指通过多个有关联的数据得到的数据，例如：存货周转率等、资产负债率等。

具体的，不同的对象信息具有不同的标签提取规则，数据处理系统根据对象信息对应的标签提取规则对目标对象的数据进行转换和处理，得到对象信息对应的打分，然后根据对象信息对应的打分，确定目标对象在多维度上的标签。

在一种可选的实施例中，标签提取规则可以根据具体的业务需求确定，当业务需求改变时，只需要修改标签提取规则，就能快速自动地实现目标对象新画像的构建。

标签提取规则可以包括在计算对象信息的打分时，对象信息中不同数据对应的权重值和阈值，当业务需求更改时，可以通过修改标签提取规则中的权重和/或阈值来重新构建目标对象的画像。

提供一种可选的实施例，以业务需求为降低信贷风险为例进行简单示意。上述资源信息中包括偿债能力信息，偿债能力信息中包括如下三个指标：流动比率、速动比率、资产负债比率，通过这三个指标和这三个指标分别对应的权重，得到目标对象的偿债能力得分，偿债能力对应的标签包括强和弱，在其他业务需求中，偿债能力为强的阈值为80分，而为了降低信贷风险，提高偿债能力为强的阈值至90分，也即在调整偿债能力为强的阈值之后，在目标对象的偿债能力大于等于90分的情况下，其偿债能力的标签才为强，以该标准进行放贷款，从而提高了放贷的标准，进而降低了信贷风险。

步骤S106，根据目标对象的标签，确定目标对象的画像。

在上述步骤中，通过目标对象在多维度上的对象数据，提炼出有价值的指标，建立健全企业特征描述体系，即目标对象的画像。

由上可知，本申请上述实施例获取目标对象的多种对象信息，其中，对象信息包括如下任意下一项或多项：注册信息、资源信息、资源流转信息、风险信息和创新信息，从对象信息中提取出指标数据，并根据指标数据确定用于表征目标对象的属性的标签，根据目标对象的标签，确定目标对象的画像。上述方案通过从多渠道收集企业信息，来提取企业的标签，从而从基本概况、财务状况、经营情况、风险预警、创新能力这个五个维度构建完整的企业客户标签体系，即企业的画像，从而解决了现有技术中难以准确的构建企业画像的技术问题。

表一是根据本申请实施例的一种多维度数据与构建画像标签的逻辑关系示意表，在该表中，表格最左侧一栏用于表征数据所属的维度，也即所输出的标签所属的维度，一级标签用于表征获取的数据类型，二级标签用于表征从对象信息中提取出的指标数据，输出标签即为上述步骤S106中得到的标签，也即用于构建目标对象的画像的标签，下面结合表一，对本实施例的上述方案进行详细说明。

表一

可选的，根据本申请上述实施例，目标对象为企业，在对象信息为注册信息的情况下，注册信息的指标数据包括如下任意下一项或多项：目标对象所属的行业、目标对象的经验范围、目标对象的企业性质、目标对象的规模参数、目标对象的注册资源和目标对象的成立年限，根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签，包括如下任意一项或多项：

步骤S1041，根据目标对象所属的行业、目标对象的经验范围、目标对象的企业性质确定用于表征目标对象的发展前景的第一标签。

在上述步骤中，第一标签用于表征企业的发展前景，企业的发展前景与企业所属的行业、经营范围以及企业性质都息息相关，因此采用目标对象所属的行业、目标对象的经验范围、目标对象的企业性质这三个参数确定企业的第一标签。

在一种可选的实施例中，结合表一所示，第一标签可以包括：发展前景良好、平稳和衰退，首先可以为不同的行业、不同的经验范围以及不同的企业性质设置对应的分数，然后根据目标企业的这三个参数确定目标企业的前景得分，然后设置良好、平稳以及衰退这三个标签对应的得分阈值，根据目标企业的前景确定目标企业的前景。

步骤S1043，根据目标对象的注册资源确定用于表征目标对象的资本实力的第二标签。

具体的，上述注册资源可以为目标企业的注册资本。

在一种可选的实施例中，结合表一所示，第二标签可以包括：资本实力强、弱，首先可以设置资本实力强、弱对应的阈值，然后根据目标企业的注册资本确定目标企业的第二标签。

步骤S1045，根据目标对象的成立年限确定用于表征目标对象的行业经验的第三标签。

在一种可选的实施例中，结合表一所示，第三标签可以包括：资本实力强、弱，首先可以设置资本实力强、弱对应的阈值，然后根据目标企业的注册资本确定目标企业的第二标签。

再结合表一所示，在基本信息这一维度中，还包括用于表征企业规模的标签，该标签包括：企业规模为大型、中型和小微，该标签可以直接从源数据中的企业规模参数得到。

可选的，根据本申请上述实施例，目标对象为企业，在对象信息为资源信息的情况下，所述指标数据为财务数据，根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签，包括：

步骤S1047，提取所述资源信息中的财务数据，并获取财务数据对应的权重和所述资源信息对应的第一阈值，其中，所述资源信息包括如下任意下一项或多项：偿债能力信息、营运能力信息、盈利能力信息和成长能力信息。

步骤S1049，根据财务数据和财务数据对应的权重，得到资源信息对应的得分。

步骤S10411，根据所述资源信息对应的得分和所述第一阈值确定所述资源信息对应的第一标签，其中，所述第一标签包括如下任意下一项或多项：用于表征所述目标对象偿债能力的第四标签、用于表征所述目标对象营运能力的第五标签、用于表征所述目标对象盈利能力的第六标签和用于表征所述目标对象成长能力的第七标签。

在一种可选的实施例中，偿债能力信息包括如下数据：流动比率、速动比率和资产负债率；营运能力信息包括如下数据：应收款周转率、存货周转率和总资产周转率；盈利能力信息包括如下数据：净资产收益率、总资产收益率和营业收入利润率；成长能力信息包括如下数据：总资产增长率和营业收入增长率。

在上述实施例中，第四标签包括：偿债能力的强、弱；第五标签包括：营运能力的强、弱；第六标签包括：盈利能力的强、弱；第七标签包括：成长能力的强、弱。

可选的，根据本申请上述实施例，目标对象为企业，在对象信息为资源流转信息的情况下，所述指标数据为预定时间区域中所述目标对象的资源流转数据，根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签，包括：

步骤S10413，从目标对象的资源流转信息中，获取预定时间区域中目标对象的资源流转数据。

具体的，上述目标对象的资源流转信息可以为目标企业的企业银联流水信息。

步骤S10415，获取资源流转数据对应的第二阈值。

步骤S10417，根据预定时间区域内的资源流转数据和第二阈值确定资源流转信息对应的第二标签，其中，第二标签包括如下任意下一项或多项：用于表征目标对象的交易规模的第八标签、用于表征目标对象的交易频率的第九标签和用于表征目标对象的客户保有量的第十标签。

在一种可选的实施例中，结合表一所示，上述预定时间区域为一个月，预定时间区域中目标对象的资源流转数据包括目标企业的企业银联流水数据中的月交易金额、月清算金额、月交易笔数、月清算笔数、月交易天数、月交易客户数量。在该实施例中，第八标签包括：交易规模为小额、中等或大额；第九标签包括：交易频率为稀少、适中或活跃；第十标签包括：客户保有量为多或少。

可选的，根据本申请上述实施例，目标对象为企业，在对象信息为风险信息的情况下，所述指标数据为风险数据，根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签，包括：

步骤S10417，对目标对象的风险信息进行量化处理，得到目标对象的风险数据，其中，风险信息包括如下任意下一项或多项：司法信息、税务信息、经营状态信息和信息变更信息。

具体的，上述每种风险信息对应一个或多个分类变量，将每个分类变量进行量化处理，记得到风险数据。

步骤S10417，获取目标对象的风险数据对应的权重和第三阈值。

具体的，上述每一项风险信息中可以包括多个风险数据，每个风险数据具有对应的权重。

步骤S10417，根据目标对象的风险数据和目标对象的风险数据对应的权重确定目标对象的风险信息对应的得分。

步骤S10417，根据风险信息对应的得分和第三阈值确定风险信息对应的第十一标签，其中，第十一标签用于表征企业的风险预警等级。

在一种可选的实施例中，上述司法信息可以包括：历史诉讼记录数、当前司法诉讼数、是否存在司法拍卖和是否是失信被执行人；税务信息可以包括：纳税人类型、纳税信用等级、欠税次数、欠税税种、历史欠税总金额和最新一期欠税金额；经营状态信息包括：是否标记为经营异常和是否曾被标记为经营异常；信息变更信息包括：基本信息变更次数。上述第十一标签包括：风险预警等级为正常、蓝色、黄色、橙色或红色，其中，上述风险等级由低至高排列。

可选的，根据本申请上述实施例，目标对象为企业，在对象信息为创新信息的情况下，所述指标数据为创新数据，根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签，包括：

步骤S10419，提取所述创新信息中的创新数据，并获取创新数据和创新数据对应的第四阈值，其中，创新信息包括如下任意下一项或多项：创新基础信息、创新能力信息、创新活动信息和创新绩效信息。

步骤S10420，根据创新数据和第四阈值确定创新信息对应的第四标签，其中，第四标签包括如下任意下一项或多项：用于表征所述目标对象的创新支持力度的第十二标签、用于表征所述目标对象的创新能力的第十三标签、用于表征所述目标对象的创新积极性的第十四标签和用于表征所述目标对象的创新活动转化率的第十五标签。

在一种可选的实施例中，上述创新基础信息包括：3年科技研究经费平均增长率、科技研究人员平均研究经费、科技研究经费支出占主营业务收入比重；创新能力信息包括：科技研究人员占就业人员比重、就业人员中博士和硕士毕业生所占比重、技术引进支出占主营业务收入比例和企业对国外技术的依存度。创新活动信息包括：企业拥有科技研究项目数、企业拥有新产品开发项目数和科研合作支出占科技活动总额比例；创新绩效信息包括：是否国家认定创新型企业、企业拥有专利数、每百万科研经费产生发明专利数量和新产品销售收入占主营业务收入比例。

在上述实施例中，第十二标签用于表征创新支持力度的强、中等或弱；第十三标签用于表征创新能力的强、中等或弱；第十四标签用于表征创新积极性的强、中等或弱；第十五标签用于表征创新互动转化率的高、中等或低。

可选的，根据本申请上述实施例，在根据目标对象的标签，确定目标对象的画像之后，方法还包括如下任意一项或多项：

步骤S108，根据目标对象的画像确定目标对象对应的放贷标准。

在上述步骤中，可以利用目标企业的画像对企业进行信用评级，为银行、互联网小贷等平台的信贷业务提供一个放款标准，通过风险把控降低不良贷款率。

步骤S1010，根据目标对象的画像确定为目标对象推荐的营销产品。

在上述步骤中，可以目标企业的画像了解目标企业的经营情况，从而分析出目标企业所需产品的供需情况，进行实现快速精准的产品推荐。

步骤S1012，根据多个目标对象的画像确定目标监控对象。

在上述步骤中，可以目标企业的画像了解目标企业的财务、信用和行政处罚数据，了解目标企业的经营状况及其行业发展，并筛选出高风险企业，即目标监控对象，并对其进行重点监督。

图2是根据本申请实施例的一种基于大数据构建企业客户画像的流程图，在一种可选的实施例中，以数据处理系统构建多个企业画像为例进行说明，结合图2所示，首先，从不同渠道收集企业的工商登记信息、财务报表披露信息、银联流水信息、风险信息和创新信息，录入数据库；筛选出有用变量，并根据实际需求提取出绝对指标(即企业固有的数据，例如：企业所属行业、经营范围等)和相对指标(通过多个有关联的统计数据得到的，例如：存货周转率等)，同时对分类变量进行量化，得到二级标签指标(即表一中所示的二级标签)；分别计算每个企业的标签数据并进行打分，分别从基本状况、财务状况、经营情况、风险预警、创新能力五个方面来构建企业完整的标签体系，最终得到每个企业的画像。

实施例2

根据本发明实施例，提供了一种基于大数据的企业客户画像构建装置基于大数据的企业客户画像构建装置，图3是根据本发明实施例的基于大数据的企业客户画像构建装置的示意图，该装置包括：

获取模块30，用于获取目标对象的多种对象信息，其中，所述对象信息包括如下任意下一项或多项：注册信息、资源信息、资源流转信息、风险信息和创新信息。

提取模块32，用于从所述对象信息中提取出指标数据，并根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签。

确定模块34，用于根据所述目标对象的标签，确定所述目标对象的画像。

根据本发明实施例，提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权实施例1所述的基于大数据的企业客户画像构建方法。

根据本发明实施例，提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行实施例1所述的基于大数据的企业客户画像构建方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据的企业客户画像构建方法，其特征在于，包括：

获取目标对象的多种对象信息，其中，所述对象信息包括如下任意下一项或多项：注册信息、资源信息、资源流转信息、风险信息和创新信息；

从所述对象信息中提取出指标数据，并根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签；

根据所述目标对象的标签，确定所述目标对象的画像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象为企业，在所述对象信息为注册信息的情况下，所述注册信息的指标数据包括如下任意下一项或多项：所述目标对象所属的行业、所述目标对象的经验范围、所述目标对象的企业性质、所述目标对象的规模参数、所述目标对象的注册资源和所述目标对象的成立年限，根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签，包括如下任意一项或多项：

根据所述目标对象所属的行业、所述目标对象的经验范围、所述目标对象的企业性质确定用于表征所述目标对象的发展前景的第一标签；

根据所述目标对象的注册资源确定用于表征所述目标对象的资本实力的第二标签；

根据所述目标对象的成立年限确定用于表征所述目标对象的行业经验的第三标签。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象为企业，在所述对象信息为资源信息的情况下，所述指标数据为财务数据，根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签，包括：

提取所述资源信息中的财务数据，并获取所述财务数据对应的权重和所述资源信息对应的第一阈值，其中，所述资源信息包括如下任意下一项或多项：偿债能力信息、营运能力信息、盈利能力信息和成长能力信息；

根据所述财务数据和所述财务数据对应的权重，得到所述资源信息对应的得分；

根据所述资源信息对应的得分和所述第一阈值确定所述资源信息对应的第一标签，其中，所述第一标签包括如下任意下一项或多项：用于表征所述目标对象偿债能力的第四标签、用于表征所述目标对象营运能力的第五标签、用于表征所述目标对象盈利能力的第六标签和用于表征所述目标对象成长能力的第七标签。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象为企业，在所述对象信息为资源流转信息的情况下，所述指标数据为预定时间区域中所述目标对象的资源流转数据，根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签，包括：

从所述目标对象的资源流转信息中，获取预定时间区域中所述目标对象的资源流转数据；

获取所述资源流转数据对应的第二阈值；

根据所述预定时间区域内的资源流转数据和所述第二阈值确定所述资源流转信息对应的第二标签，其中，所述第二标签包括如下任意下一项或多项：用于表征所述目标对象的交易规模的第八标签、用于表征所述目标对象的交易频率的第九标签和用于表征所述目标对象的客户保有量的第十标签。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象为企业，在所述对象信息为风险信息的情况下，所述指标数据为风险数据，根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签，包括：

对所述目标对象的风险信息进行量化处理，得到所述目标对象的风险数据，其中，所述风险信息包括如下任意下一项或多项：司法信息、税务信息、经营状态信息和信息变更信息；

获取所述目标对象的风险数据对应的权重和第三阈值；

根据所述目标对象的风险数据和所述目标对象的风险数据对应的权重确定所述目标对象的风险信息对应的得分；

根据所述风险信息对应的得分和所述第三阈值确定所述风险信息对应的第十一标签，其中，所述第十一标签用于表征所述企业的风险预警等级。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象为企业，在所述对象信息为创新信息的情况下，所述指标数据为创新数据，根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签，包括：

提取所述创新信息中的创新数据，并获取所述创新数据和所述创新数据对应的第四阈值，其中，所述创新信息包括如下任意下一项或多项：创新基础信息、创新能力信息、创新活动信息和创新绩效信息；

根据所述创新数据和所述第四阈值确定所述创新信息对应的第四标签，其中，所述第四标签包括如下任意下一项或多项：用于表征所述目标对象的创新支持力度的第十二标签、用于表征所述目标对象的创新能力的第十三标签、用于表征所述目标对象的创新积极性的第十四标签和用于表征所述目标对象的创新活动转化率的第十五标签。

7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，在根据所述目标对象的标签，确定所述目标对象的画像之后，所述方法还包括如下任意一项或多项：

根据所述目标对象的画像确定所述目标对象对应的放贷标准；

根据所述目标对象的画像确定为所述目标对象推荐的营销产品；

根据多个所述目标对象的画像确定目标监控对象。

8.一种基于大数据的企业客户画像构建装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标对象的多种对象信息，其中，所述对象信息包括如下任意下一项或多项：注册信息、资源信息、资源流转信息、风险信息和创新信息；

提取模块，用于从所述对象信息中提取出指标数据，并根据所述指标数据确定用于表征所述目标对象的属性的标签；

确定模块，用于根据所述目标对象的标签，确定所述目标对象的画像。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的基于大数据的企业客户画像构建方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的基于大数据的企业客户画像构建方法。