CN109087019A - 一种中小企业征信方法及装置 - Google Patents

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杨勋
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Abstract

本发明实施例提供了一种中小企业征信方法及装置，首先根据目标企业所属类型，从数据源单位获取所述目标企业的征信原始数据，然后对所述征信原始数据进行预处理，得到用于征信的征信计算数据，最后根据所述征信计算数据和预先构建的征信模型，得到所述目标企业的征信参考数据。本发明实施例提供的一种中小企业征信方法及装置，根据企业所属类型，获取征信原始数据，提高了数据获取的针对性，有效简化后续的数据处理与计算，征信模型基于多维度的数据进行计算，得也使最终得到目标企业的征信参考数据更为可靠，更具参考价值。

Description

一种中小企业征信方法及装置
【技术领域】
本发明涉及企业征信技术领域，尤其涉及一种中小企业征信方法及装置。
【背景技术】
信用体系的起源是为信贷市场服务的，其主要参与者有征信机构、金融机构、企业、个人以及政府。随着时代的发展，特别是为商品交易和劳动力市场提供服务的外延性功能得到进一步加强和扩展，这是市场经济发展的必然。在市场交易信用风险日益显著的背景下，社会信用体系势必会成为影响一个国家经济发展的重要方面。
传统的信用体系建立以单一的、静态的数据采集为基础，注重实物资产和债务水平。但随着社会的发展，尤其是互联网的发展，人们在线下线上的互动性越来越强，交易数据、评价数据等动态的行为数据发挥的作用越来越大，因此，传统的信用系统已经不能实现准确性，急需构建全新的信用体系。
【发明内容】
有鉴于此，本发明实施例提供了一种中小企业征信方法及装置。
一方面，本发明提供了一种中小企业征信方法，所述方法包括：
根据目标企业所属类型，从数据源单位获取所述目标企业的征信原始数据；
对所述征信原始数据进行预处理，得到用于征信的征信计算数据；
根据所述征信计算数据和预先构建的征信模型，得到所述目标企业的征信参考数据。
作为本申请的一种优选实施方式，所述对所述征信原始数据进行预处理，得到用于征信的征信计算数据，具体包括：
根据征信原始数据的来源，配置对应的资源目录模板对征信原始数据进行处理后，进行一次清洗去重以得到第一预处理数据；
将所述第一预处理数据同步至指定位置后，进行二次清洗去重以得到第二预处理数据；
根据预设分类规则将所述第二预处理数据进分类，得到用于征信的征信计算数据。
作为本申请的一种优选实施方式，根据预设分类规则将所述第二预处理数据进分类，具体包括：
若所述第二预处理数据在指定数据库中未检测出重复时，将第二预处理数据存储于该指定数据库；
若所述第二预处理数据在指定数据库中检测出重复时，通过预设公式计算分别出第二预处理数据和重复数据的综合权重，并计算出二者综合权重的差值；
当差值大于预设阈值时，则触发该指定数据库进行对应数据的更新；
当差值不大于预设阈值时，则发送人工处理指令。
作为本申请的一种优选实施方式，所述征信原始数据包括：
企业基本信息数据、企业在各个委办局信息数据、企业公示信息数据、企业处罚信息数据、企业红榜信息数据和企业黑榜信息数据。
作为本申请的一种优选实施方式，所述方法还包括：
当接收到征信参考数据的错误举报时，则发送征信参考数据修改指令。
另一方面，本发明还提供了一种中小企业征信装置，所述装置包括：
获取模块，用于根据目标企业所属类型，从数据源单位获取所述目标企业的征信原始数据；
预处理模块，用于对所述征信原始数据进行预处理，得到用于征信的征信计算数据；
计算模块，用于根据所述征信计算数据和预先构建的征信模型，得到所述目标企业的征信参考数据。
作为本申请的一种优选实施方式，述预处理模块具体包括：
配置子模块，用于根据征信原始数据的来源，配置对应的资源目录模板对征信原始数据进行处理后，进行一次清洗去重以得到第一预处理数据；
同步子模块，用于将所述第一预处理数据同步至指定位置后，进行二次清洗去重以得到第二预处理数据；
分类子模块，用于根据预设分类规则将所述第二预处理数据进分类，得到用于征信的征信计算数据。
作为本申请的一种优选实施方式，所述分类子模块具体用于：
若所述第二预处理数据在指定数据库中未检测出重复时，将第二预处理数据存储于该指定数据库；
若所述第二预处理数据在指定数据库中检测出重复时，通过预设公式计算分别出第二预处理数据和重复数据的综合权重，并计算出二者综合权重的差值；
当差值大于预设阈值时，则触发该指定数据库进行对应数据的更新；
当差值不大于预设阈值时，则发送人工处理指令。
作为本申请的一种优选实施方式，所述征信原始数据包括：
企业基本信息数据、企业在各个委办局信息数据、企业公示信息数据、企业处罚信息数据、企业红榜信息数据和企业黑榜信息数据。
作为本申请的一种优选实施方式，所述装置还包括：
报错模块，用于当接收到征信参考数据的错误举报时，则发送征信参考数据修改指令。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下有益效果：
本发明实施例提供了一种中小企业征信方法及装置，根据企业所属类型，获取征信原始数据，提高了数据获取的针对性，有效简化后续的数据处理与计算，征信模型基于多维度的数据进行计算，得也使最终得到目标企业的征信参考数据更为可靠，更具参考价值。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例提供的中小企业征信方法的一种流程示意图；
图2是本发明实施例提供的征信原始数据获取的一种流程示意图；
图3是本发明实施例提供的数据流向的原理示意图；
图4是本发明实施例提供的数据清洗去重的原理示意图；
图5是本发明实施例提供的中小企业征信装置的一种框架示意图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
针对现有技术中所存在的数据抓取盲目、针对性较低、计算数据维度较低所造成的征信参考数据真实度不高的技术问题，本发明提供了一种中小企业征信方法和装置。
在该思路的引导下，本发明实施例提供了以下可行的实施方案。
本发明实施例提供了一种中小企业征信方法，请参考图1，其为本发明实施例所提供的中小企业征信方法的一种流程示意图，如图所示，所述方法包括：
步骤S101，根据目标企业所属类型，从数据源单位获取所述目标企业的征信原始数据。
需要说明的是，本实施例使用基于go语言开发的爬虫系统，对互联网上的目标企业的数据信息进行爬取，爬取的数据范围是要大于最终的计算数据的，所以需要对爬取的数据进行进一步地清洗去重。其中，征信原始数据包括企业基本信息数据、企业在各个委办局信息数据、企业公示信息数据、企业处罚信息数据、企业红榜信息数据和企业黑榜信息数据。具体请参考图2，图2给出了一种征信原始数据获取的流程示意图。
步骤S102，对所述征信原始数据进行预处理，得到用于征信的征信计算数据。
具体的，因为爬取的数据过于庞杂，如何从爬取的数据中筛选中征信所需的数据，对于减少计算量以及提高征信结果的可靠性均显得尤为重要。故提出以下方法对步骤S102中的预处理过程进行细化：
步骤S102a、根据征信原始数据的来源，配置对应的资源目录模板对征信原始数据进行处理后，进行一次清洗去重以得到第一预处理数据；
因为目标企业是以所属地为单位进行划分的，相同所属地的目标企业的数据源头基本是相同的，所以征信原始数据的格式也基本相同，故所属数据源模板库可以以所属地为单位进行搭建，这样可通过资源目录模板对征信原始数据进行针对性筛选，可以减少数据采集的工作量。
数据采集可基于以下三种模式进行处理：
1)人工，使用人工数据上报的方式，上传文件进行解析，解析完成后存入指定数据库中；
2)需要进行数据采集时使用api接口与数据源端主动对接；
3)与数据源端直接打通，实时自动采集对应数据。
一次清洗的目的是通过第一预设规则筛选出第一合法数据(符合归属地政策规定的数据)，并进行重复筛查，过滤掉与数据库中重复的数据内容，因为归属地不同政策存在差异，所以第一预设规则是根据归属地政策差异进行调整的。
步骤S102b、将所述第一预处理数据同步至指定位置后，进行二次清洗去重以得到第二预处理数据；
二次清洗的目的通过第二预设规则对第一合法数据进行进一步筛选出第二合法数据(符合征信模型需求的数据)，过滤掉与数据库中重复的数据内容。
步骤S102c、根据预设分类规则将所述第二预处理数据进分类，得到用于征信的征信计算数据。
其中，步骤S102c可以细化为以下几个步骤：
1)若所述第二预处理数据在指定数据库中未检测出重复时，将第二预处理数据存储于该指定数据库；
2)若所述第二预处理数据在指定数据库中检测出重复时，通过预设公式计算分别出第二预处理数据和重复数据的综合权重，并计算出二者综合权重的差值；
3)当差值大于预设阈值时，则触发该指定数据库进行对应数据的更新；
4)当差值不大于预设阈值时，则发送人工处理指令。
需要说明的是，当第二预处理数据在指定数据库中未检出重复时，则该数据直接入库，若检测出重复时，通过数据来源、数据时间和数据维度计算出该数据的综合权重，若其与库内重复数据的差值超过预设阈值时，则触发更新，若未超过预设阈值时，推送消息通知人工介入处理。具体请参考图3和图4，图3为本发明实施例提供的数据流向的一种原理示意图，图4为本发明实施例提供的数据清洗去重一种原理示意图。
步骤S103，根据所述征信计算数据和预先构建的征信模型，得到所述目标企业的征信参考数据。
下面通过举例对征信模型进行说明。
一、外部环境(4分)
1、政策背景(1分)
a、行业政策(权数0.5)
政府对行业支持态度与力度，是否属于国家鼓励发展、优先发展行业，非限制性发展、非禁止发展行业。
b、区域政策(权数0.5)
地方政府相应鼓励支持力度与措施，是否为地方优先发展、鼓励发展行业。
2、行业背景(2分)
a、行业周期(权数1)
根据毛利率、毛利率增长率、销售增长率及经营稳定性、进入与退出壁垒、技术变革等判断行业处于萌芽期，成长期，成熟期还是衰退期。
b、竞争程度(权数0.5)
技术、资金、政策壁垒，行业内企业数量与集中度，行业受上下游影响等。
c、经济环境(权数0.5)
主要经营区域的经济环境及发展趋势情况。
3、发展前景(1分)
a、企业经营发展战略(权数0.5)
战略的科学性及实施情况。
b、风险与不确定因素判定(权数0.5)
宏观经济形势、产业政策、行业特征、市场需求的影响，企业成长性和抗风险能力。
二、经营状况(7分)
1、经营基础(0.3分)
a、业务范围(权数0.1)
经营的其他相关业务内容，经营满足客户需要程度及业务独立完成能力。
b、经营规模(权数0.1)
经营规模化和网络化程度，分支机构设立区域与数量，对分支机构的管理水平
c、设施设备(权数0.1)
与业务相关自有和租赁经营资产、设施设备的保有、养护情况，资产购置计划是否与企业的发展计划相适应。
2、竞争能力(6分)
a、技术实力(权数0.5)
科研经费投入情况及企业科研成果、专利、专有技术等。
b、专业水平(权数0.5)
获得政府等相关部门颁发的资质、自主知识产权、非专利独有的自创技术、著作权拥有情况。
c、产品知名度(权数2)
行业或区域影响力：行业地位、主要市场区域、企业公众形象；(权数1)
市场占有能力：企业市场份额占有率，注册商标、国家免检产品、获驰名商标称号及著名商标称号等获得情况。(权数1)
d、创意及设计能力(权数0.5)
设计团队的人员及素质情况、公司在设计方面的投入、承接项目或服务的执行。
e、与上下游企业关系(权数0.5)
与主要上下游企业合作情况及稳定性，议价能力与独立性，往来资金结算方式等。
f、营销能力(权数0.5)
营销策略与主要销售方式，营销策划方案制定与执行力度，营销绩效情况。
g、创新能力(权数0.5)
设计、改造、经营范围拓展等方面的产品和服务的创新能力，专职调查研发部门和人员配置情况。
h、经营优势(权数0.5)
原料采购、成本控制、销售网络等方面存在的经营优势。
i、信息化程度(权数0.5)
信息技术的运用程度，包括电子商务网络、业务信息化，办公自动化管理程度等。
3、经营稳定性(0.5分)
a、经营时间(权数0.1)
结合所处行业根据企业经营年限长短考察经营稳定性。
b、员工稳定性(权数0.1)
人员总数与人员更换频率(参考企业缴纳社保名单)，重点考察公司中层以上经营管理人员、技术骨干等核心员工的稳定性。
c、业务稳定性(权数0.1)
业务来源与客户稳定性、集中度，供销渠道通畅性，近三年销售额变化情况。
d、成长性(权数0.1)
结合近3年产品开发或经营时间表等考察项目。
e、融资渠道(权数0.1)
股东实力、融资渠道及多样化，考察研发投入的可持续性及运作资金的充裕度。
4、专业素质(生物医药研发子行业)(0.2分)
a、研发环节(权数0.05)
考察产品研发所处环节(前期研发、动物实验、一期临床检验、二期临床检验、三期临床检验、中试阶段、产品化阶段)，预判产品研发成功概率与风险。
b、产品类别(权数0.1)
考察研发产品类别，预判研发产品价值及产品上市前审批难易程度。
c、研发实力(权数0.05)
结合研发团队学历、承担课题，发表文章质量、数量等考察研发团队实力。
三、管理状况(9分)
1、人力资源(3分)
a、股权状况(权数0.5)
近年来股权是否清晰、稳定，未来有无重大变更。
b、高管人员素质
受教育程度：管理层学历状况；(权数0.5)
从业经验：主要管理层在同行业从业经历、从业时间、管理经验、经营业绩及相关社会背景；(权数1)
个人信用：法定代表人、总经理等主要管理层近3年个人信用记录状况(个人信用报告或个人信用评分、外部信息了解)，信用意识。(权数0.5)
c、从业人员素质(权数0.5)
研发团队规模、构成、学历、经验、从业时间、信用意识。
2、经营管理(6分)
a、组织架构(权数0.5)
管理层的权责划分和约束与评价机制、企业主要职能部门及岗位权责设置的合理性、清晰度与完善性。
b、管理制度建设和实施(权数0.5)
管理制度完善、落实情况。
a、项目管理(权数0.5)
按国家、行业政策或标准和企业内部管理制度进行项目管理水平情况好坏。
c、信用管理
信用管理体系执行情况，企业信用管理流程控制；(权数1)
信用管理制度制定及执行情况，主要考察合同管理、应收账款管理、客户供应商管理及企业信用档案建设情况。(权数1)
d、质量管理(权数0.5)
质量管理体系执行情况，企业业务流程控制。
e、安全管理(权数0.5)
安全生产管理制度制定及执行情况，符合行业要求情况。
f、环保管理(权数0.5)
环保管理制度制定及执行情况，符合行业要求状况。
g、财务管理(权数0.5)
日常财务管理制度制定及执行情况；会计核算规范程度、企业资金管理与控制情况。
h、风险管理(权数0.5)
企业风险管理制度制定及执行情况。
四、财务指标(35分)
1、资产营运状况(8分)
a、总资产周转率(权数2)
主营业务收入/[(期初资产总额+期末资产总额)/2]。
b、应收账款周转率(权数2)
主营业务收入/[(期初应收账款余额原值+期初应收票据余额+期末应收账款原值+期末应收票据余额)/2]。
c、流动资产周转率(权数2)
营业收入净额/平均流动资产总额。
d、存货周转率(权数1)
主营业务成本/[(期初存货+期末存货)/2]。
e、主营收入现金率(权数1)
主营业务活动现金流入/主营业务收入x100％。
2、成长能力(6分)
a、发展能力
3年销售平均增长率(经营不满3年，按实际经营年数计算)；(权数1)
3年净资产平均增长率(经营不满三年，按实际经营年数计算)；(权数1)
3年利润平均增长率(经营不满3年，按实际经营年数计算)。(权数1)
b、创新能力
R&D费用收入比率：(R&D费用总额/营业收入净额)x100％；(权数1)
设备更新率：(3年内固定资产原价增加值/年末固定资产原价总值)x100％；(权数1)
研发成果和应用情况：(当年专利、发明、省级以上工法等申报、编制数/当年工程完成数)x 100％。(权数1)
3、财务效益状况(10分)
a、净资产收益率(权数2)
税后利润/[(期初净资产余额+期末净资产余额)/2]x100％。
b、营业收入利润率(权数2)
(营业利润/主营业务收入)x100％。
c、主营收入现金率(权数2)
(主营业务活动现金流入/主营业务收入)x100％。
d、总资产报酬率(权数2)
(利润总额+利息支出)/[(期初资产总额+期末资产总额)/2]x100％。
e、成本费用利润率(权数1)
利润总额/成本费用总额x100％。
f、毛利率(权数1)
(主营业务收入-主营业务成本)/主营业务收入x100％。
4、资金信用状况(11分)
a、资产负债率(权数3)
(负债总额/资产总额)x100％。
b、现金流动负债比率(权数3)
(年经营性现金净流入/年末流动负债平均余额)x100％。
c、速动比率(权数3)
(速动资产/流动负债)x100％。
d、利息保障倍数(权数1)
息税前利润/利息支出。
e、流动比率(权数1)
流动资产总额/流动负债总额x100％。
五、公共信用信息记录(45分)
1、社会责任(0.5分)
a、荣誉证书(权数0.5)
环保、纳税、慈善等社会责任的奖励情况，政府、行业协会等授予企业及其主要管理人员的奖励、荣誉称号。
2、各项认证(10.5分)
a、管理体系认证
获得国际信用管理体系认证证书(有效期内)；(权数2)
获得国际质量管理体系认证证书(有效期内)。(权数2)
b、合同信用认证(权数2)
获得A级重合同、守信用企业认证证书(有效期内)。
c、质量、服务信用认证(权数2)
获得A级重质、服务诚信单位认证证书(有效期内)。
d、信用等级认证(权数2)
获得AAA级信用等级认证证书。
c、信誉证明文件(权数0.5)
县级以上业务行政主管部门信用优良记录证明文件。
3、企业信用记录(14分)
a、资质信用情况(4分)
企业是否经国家行政管理部门批准依法设立；(权数0.5)
企业是否依法拥有经营场所的产权证明或租赁协议书；(权数0.5)
企业注册资金是否真实、合法，无谎报、逃逸等行为；(权数0.5)
特种服务性行业有无有关部门核发的专项经营许可证明；(权数0.5)
企业经营项目是否符合国家工商管理部门核准的范围，无超出范围经营的行为；(权数0.5)
国家税务机关核发税务代码是否真实有效；(权数0.5)
企业主要负责人无严重失信行为记录；(权数0.5)
企业财务、会计、统计报表真实、准确，无虚报行为，近两年无经营性亏损；(权数0.5)
b、被中国联合征信系统和省企业联合征信系统记录的信用行为情况(5分)
无失信行为记录；(不扣分)
有1条失信行为记录；(扣2分)
有2条及以上失信行为记录，或有重大失信记录；(扣5分)
c、违法违规记录(5分)
行政(工商、税务、财会、质监、金融、劳保及其他行政主管部门)、司法及行业协会对企业处罚及不良记录情况。(有失信记录的，扣3分，扣完为止)
5、商业履约(2分)
合同违约记录状况商业合同履行情况(权数2)
法律纠纷与重大投诉情况及实质影响。
6、费用解缴(1分)
拖欠记录状况(权数1)
拖欠额度与拖欠时间(并参考核实企业正常经营情况)。
7、客户满意度(2分)
客户满意度(权数2)
客户满意度调查。
8、招标投标信用记录(15分)
a、招标投标违法记录(7分)
违反招标投标相关法律法规的，并受到行政处罚的行为(权数7)
有无行政处罚和失信记录(有无行政处罚和失信记录)。
b、工程合同履约率(5分)
工程合同实际履约信用程度：(实际履约合同数/应履约合同数)x100％；(权数3)
项目负责人(项目经理、技术负责人、总监等人员)的到位及更换情况，合同纠纷情况，履约情况的总体评价。(权数2)
获奖工程率状况(3分)
近3年地市级以上政府或主管部门评比颁发奖项占比
近3年获奖工程数/近3年实际完成工程数x100％(权数3)。
作为本申请的一种优选实施方式，本实施设置有报错机制，当接收到错误举报时，生成信息发送给管理员，由人工介入审核或修改，所以本实施例的方法还包括：
当接收到征信参考数据的错误举报时，则发送征信参考数据修改指令。
另一方面，本发明实施例还提供了一种中小企业征信装置，请参考图5，其为本发明实施例提供的中小企业征信装置的一种框架示意图，所述装置包括：
获取模块510，用于根据目标企业所属类型，从数据源单位获取所述目标企业的征信原始数据；
预处理模块520，用于对所述征信原始数据进行预处理，得到用于征信的征信计算数据；
计算模块530，用于根据所述征信计算数据和预先构建的征信模型，得到所述目标企业的征信参考数据。
作为本申请的一种优选实施方式，述预处理模块具体包括：
配置子模块5201，用于根据征信原始数据的来源，配置对应的资源目录模板对征信原始数据进行处理后，进行一次清洗去重以得到第一预处理数据；
同步子模块5202，用于将所述第一预处理数据同步至指定位置后，进行二次清洗去重以得到第二预处理数据；
分类子模块5203，用于根据预设分类规则将所述第二预处理数据进分类，得到用于征信的征信计算数据。
作为本申请的一种优选实施方式，所述分类子模块具体用于：
若所述第二预处理数据在指定数据库中未检测出重复时，将第二预处理数据存储于该指定数据库；
若所述第二预处理数据在指定数据库中检测出重复时，通过预设公式计算分别出第二预处理数据和重复数据的综合权重，并计算出二者综合权重的差值；
当差值大于预设阈值时，则触发该指定数据库进行对应数据的更新；
当差值不大于预设阈值时，则发送人工处理指令。
作为本申请的一种优选实施方式，所述征信原始数据包括：
企业基本信息数据、企业在各个委办局信息数据、企业公示信息数据、企业处罚信息数据、企业红榜信息数据和企业黑榜信息数据。
作为本申请的一种优选实施方式，所述装置还包括：
报错模块，用于当接收到征信参考数据的错误举报时，则发送征信参考数据修改指令。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下有益效果：
本发明实施例提供了一种中小企业征信方法及装置，根据企业所属类型，获取征信原始数据，提高了数据获取的针对性，进行两次数据清洗与去除有效简化后续的数据处理与计算，征信模型基于多维度的数据进行计算，得也使最终得到目标企业的征信参考数据更为可靠，更具参考价值。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅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，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
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网络单元上。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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元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(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种中小企业征信方法，其特征在于，所述方法包括：
根据目标企业所属类型，从数据源单位获取所述目标企业的征信原始数据；
对所述征信原始数据进行预处理，得到用于征信的征信计算数据；
根据所述征信计算数据和预先构建的征信模型，得到所述目标企业的征信参考数据。
2.根据权利要求1所述的中小企业征信方法，其特征在于，所述对所述征信原始数据进行预处理，得到用于征信的征信计算数据，具体包括：
根据征信原始数据的来源，配置对应的资源目录模板对征信原始数据进行处理后，进行一次清洗去重以得到第一预处理数据；
将所述第一预处理数据同步至指定位置后，进行二次清洗去重以得到第二预处理数据；
根据预设分类规则将所述第二预处理数据进分类，得到用于征信的征信计算数据。
3.根据权利要求2所述的中小企业征信方法，其特征在于，根据预设分类规则将所述第二预处理数据进分类，具体包括：
若所述第二预处理数据在指定数据库中未检测出重复时，将第二预处理数据存储于该指定数据库；
若所述第二预处理数据在指定数据库中检测出重复时，通过预设公式计算分别出第二预处理数据和重复数据的综合权重，并计算出二者综合权重的差值；
当差值大于预设阈值时，则触发该指定数据库进行对应数据的更新；
当差值不大于预设阈值时，则发送人工处理指令。
4.根据权利要求3所述的中小企业征信方法，其特征在于，所述征信原始数据包括：
企业基本信息数据、企业在各个委办局信息数据、企业公示信息数据、企业处罚信息数据、企业红榜信息数据和企业黑榜信息数据。
5.根据权利要求4所述的中小企业征信方法，其特征在于，所述方法还包括：
当接收到征信参考数据的错误举报时，则发送征信参考数据修改指令。
6.一种中小企业征信装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于根据目标企业所属类型，从数据源单位获取所述目标企业的征信原始数据；
预处理模块，用于对所述征信原始数据进行预处理，得到用于征信的征信计算数据；
计算模块，用于根据所述征信计算数据和预先构建的征信模型，得到所述目标企业的征信参考数据。
7.根据权利要求6所述的中小企业征信装置，其特征在于，所述预处理模块具体包括：
配置子模块，用于根据征信原始数据的来源，配置对应的资源目录模板对征信原始数据进行处理后，进行一次清洗去重以得到第一预处理数据；
同步子模块，用于将所述第一预处理数据同步至指定位置后，进行二次清洗去重以得到第二预处理数据；
分类子模块，用于根据预设分类规则将所述第二预处理数据进分类，得到用于征信的征信计算数据。
8.根据权利要求7所述的中小企业征信装置，其特征在于，所述分类子模块具体用于：
若所述第二预处理数据在指定数据库中未检测出重复时，将第二预处理数据存储于该指定数据库；
若所述第二预处理数据在指定数据库中检测出重复时，通过预设公式计算分别出第二预处理数据和重复数据的综合权重，并计算出二者综合权重的差值；
当差值大于预设阈值时，则触发该指定数据库进行对应数据的更新；
当差值不大于预设阈值时，则发送人工处理指令。
9.根据权利要求8所述的中小企业征信装置，其特征在于，所述征信原始数据包括：
企业基本信息数据、企业在各个委办局信息数据、企业公示信息数据、企业处罚信息数据、企业红榜信息数据和企业黑榜信息数据。
10.根据权利要求9所述的中小企业征信装置，其特征在于，所述装置还包括：
报错模块，用于当接收到征信参考数据的错误举报时，则发送征信参考数据修改指令。
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