CN109766359B - 一种信用主体综合分析管理系统及方法 - Google Patents
一种信用主体综合分析管理系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109766359B CN109766359B CN201811603733.9A CN201811603733A CN109766359B CN 109766359 B CN109766359 B CN 109766359B CN 201811603733 A CN201811603733 A CN 201811603733A CN 109766359 B CN109766359 B CN 109766359B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- credit
- analysis
- enterprise
- submodule
- relationship
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种信用主体综合分析管理系统及方法,包括信用主体专题库模块、主体基本信用分析模块、信用主体趋势多维分析模块和信用关系分析模块。本发明主要针对在信用监管建设过程中各类监管系统信用评价标准不统一、各类社会主体信用数据不能共享、不能按地域进行信用分析、缺乏社会主体信用指标检测和事前分类评级预测功能的情况,针对企业和自然人两大信用主体进行大数据综合分析,提供一种不同维度的信用监管指标和模型管理,可用于实现事前分类评级预测,事中数据共享联合监管和事后趋势评估监管的功能,有助于管理部门有效监管和科学决策,增强对市场主体的信用监管能力,提升全社会诚信水平。
Description
技术领域
本发明涉及社会主体信用监管,尤其涉及的是一种信用主体综合分析管理系统及方法。
背景技术
随着我国市场经济的发展,参与经济生活的社会主体活跃度提高,在此过程中,发生的“诚信意识缺失、诈骗现象满天飞”的现象比较普遍,且高发频发的态势未能得到根本性遏制,严重影响市场秩序的持续健康发展,建立起综合的信用监管体系已经迫在眉睫。当前,政务服务切实已让办事人员体验到服务的便捷和服务效率的提升,但在诸如针对社会主体的信用综合分析方面还面临一些挑战,存在诸如主管部门业务监督人力有限,在日常监管频次和监管事项上无法做到面面俱到。作为行业主管部门,应监管需求无法在征集数据时获取市场主体的所有数据,导致监管无法全局化;收集数据延时现象严重,特别是针对于区县级及以下单位,信息化系统利用率不高,如针对移动端的应用等,导致普遍存在收集反馈时间延时且收集的数据标准不统一现象;被监管对象面临着经营任务重、专职专业人员缺失等诸多客观困难,导致行业政策规章难以有效执行落实。
当前,虽然重点行业和领域均已建立起对应的监管制度和行驶对应的监管手段,但由于现有分业经营和分业监管的特性,在信用监管建设过程中缺乏统筹规划,各自独立建设现象严重,存在各类社会主体信用数据不能共享,信用数据存储安全等级低,各类监管系统信用评价标准不统一,信用数据分析能力弱,不能按地域进行信用分析,缺乏社会主体信用指标检测和事前分类评级预测功能。影响了信用数据的有效利用和再开发,制约了管理部门有效监管和科学决策。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于,社会目前已建信用监管系统,在信用监管建设过程中缺乏统筹规划,存在各类社会主体信用数据不能共享,从而制约了管理部门有效监管和科学决策,因此提供了一种信用主体综合分析管理系统及方法。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的,本发明包括信用主体专题库模块、主体基本信用分析模块、信用主体趋势多维分析模块和信用关系分析模块。
所述信用主体专题库模块,用于根据信用主体的日常生活和经营活动,统计对应主体的信用数据归集目录,通过采集政务服务中产生的信用数据和从互联网采集信用主体行为事件的信用数据,形成对应的企业和个人的信用主体专题库。
所述主体基本信用分析模块,用于提供针对信用主体的个体信用分析,从多维度反映信用主体的内在信用状况。
所述信用主体趋势多维分析模块,用于按照地域、行业、时间和类型多个维度提供信用主体的分布情况、变化趋势情况和宏观信用状况的可视化分析。
所述信用关系分析模块,用于直观揭示企业与企业、企业与个人、个人与个人之间错综复杂的关系,通过信用主体关联关系层层穿透和可视化展现,为风险预警、反欺诈提供依据。
所述政务服务中产生的信用数据取自于人社、工商、税务、水电气公共事业单位、通讯类单位;所述从互联网采集信用主体行为事件的信用数据取自于微博、大型权威论坛、重点媒体网站。
所述主体基本信用分析模块,包括主体股权关系分析子模块、主体财务情况分析子模块、主体规模分析子模块、主体信用轨迹分析子模块。
所述主体股权关系分析子模块,用于通过丰富可视化的展现方式,展示企业的股权关系结构,包括股东名称、股权占比情况及股权关联关系。
所述主体财务情况分析子模块,用于对信用主体的主要财务数据指标、财务比率等进行多维度分析,全面展示企业的财务健康状况。
所述主体规模分析子模块,用于针对企业的注册资本、总资产、销售收入和纳税额等指标进行综合分析,从而分析企业经营规模及自己所处行业的同规模市场中的地位。
所述主体信用轨迹分析子模块,用于通过对信用主体的历史信用信息进行分析,刻画出信用主体某时间段内的信用轨迹变化情况。
所述信用主体趋势多维分析模块,包括信用主体地域分布统计子模块、企业行业分布统计子模块、企业类型分布统计子模块、信用主体变化趋势统计子模块、区域信用等级分析子模块、投诉情况分析子模块、黑名单统计分析子模块、失信记录统计及趋势分析子模块和守信记录统计及趋势分析子模块。
所述黑名单统计分析子模块,用于提供针对企业和个人黑名单信息的统计分析,可从地区、行业、部门、年龄、性别多个维度统计黑名单企业和个人数量及相关信息。
所述失信记录统计及趋势分析子模块,用于提供各类信用主体失信行为记录信息的统计和趋势分析,通过环比、同比、趋势的分析方法分析在不同时间段内各个地区、行业信用主体的处罚或违约的整体情况。
所述守信记录统计及趋势分析子模块,用于提供各类信用主体守信或表彰行为记录信息的统计和趋势分析,通过环比、同比、趋势的分析方法分析在不同时间段内各个地区、行业信用主体的守信或表彰的整体情况。
所述信用关系分析模块,包括企业关系链图子模块、企业信用图谱子模块和个人信用圈分析子模块。
所述企业关系链图子模块,用于整合高管、股东、对外投资、行政处罚、法院判决、法院公告的信息,帮助用户全面了解目标企业商业关系网络;包括企业搜索单元、企业链图展示单元、关联企业跳转单元。
所述企业信用图谱子模块,包括企业信用画像单元和企业信用关系图谱单元;所述企业信用画像单元,用于分析其基本信息、企业股东,主体企业投资情况、法人对外投资任职情况、企业股东对外投资任职情况相关联的其它信息;所述企业信用关系图谱单元,用于查询目标企业基本信息、投资信息、风险信息、资产信息、经营情况、企业黑名单信息、股东数据,并可下载查询报告。
所述个人信用圈子模块,用于分析个人的家庭关系、法人关系、企业关联关系形成的关系圈,将个人与个人、个人与企业间的关系串联起来形成个人信用关系链图,提供信用关系圈的数据可视化展示;包括个人信用关系圈查询单元、个人信用关系圈详情单元、个人信用关系圈可视化展示单元。
所述信用主体综合分析管理系统进行分析管理的方法,包括以下步骤:
(1)用户登录所述信用主体综合分析管理系统时,需进行身份验证;
(2)验证通过后进入应用功能管理时,需进行权限验证;
(3)验证通过后进行所述主体基本信用分析、所述信用主体趋势多维分析和所述信用关系分析。
本发明的有益处在于:
本发明主要针对在信用监管建设过程中各类监管系统信用评价标准不统一、各类社会主体信用数据不能共享、不能按地域进行信用分析、缺乏社会主体信用指标检测和事前分类评级预测功能的情况,针对企业和自然人两大信用主体进行大数据综合分析,提供一种不同维度的信用监管指标和模型管理,可用于实现事前分类评级预测,事中数据共享联合监管和事后趋势评估监管的功能,有助于管理部门有效监管和科学决策,增强对市场主体的信用监管能力,提升全社会诚信水平。
附图说明
图1是本发明的系统框图。
图2是本发明的流程图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明,本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
为了解决上述问题,本发明的具体实现技术如下:
如图1所示,一种信用主体综合分析管理系统包括如下部分:
(一)、信用主体专题库的建设模块
根据信用主体的日常生活和日常经营活动,设计出对应主体的数据归集目录,通过数据采集交换平台采集政务服务中产生的数据和从互联网采集信用主体行为事件的数据,其中采集政务服务的数据主要包括人社、工商、税务、水电气公共事业单位、通讯单位等单位,采集互联网的数据主要涉及微博、大型权威论坛、重点媒体网站等,形成对应的企业和个人的信用主体专题库。
(二)、主体基本信用分析模块
提供针对信用主体的微观信用分析,从多维度反映信用主体的内在信用状况,包括主体股权关系分析子模块、主体财务情况分析子模块、主体规模分析子模块、主体信用轨迹分析等子模块。
(1)主体股权关系分析子模块:通过丰富可视化的展现方式展示企业的股权关系结构,包括股东名称、股权占比情况及股权关联关系等。
(2)主体财务情况分析子模块:对信用主体的主要财务数据指标、财务比率等进行多维度分析,全面展示企业的财务健康状况。
(3)主体规模分析子模块:如针对企业的注册资本、总资产、销售收入和纳税额等指标进行综合分析,从而分析企业经营规模及自己所处行业的同规模市场中的地位。
(4)主体信用轨迹子模块:通过对信用主体的历史信用信息进行分析,刻画出信用主体某时间段内的信用轨迹变化情况。
(三)、信用主体趋势多维分析模块
按照地域、行业、时间期间、类型等多个维度提供信用主体的分布情况、变化趋势情况和宏观信用状况等的可视化分析。包括信用主体地域分布统计子模块、企业行业分布统计子模块、企业类型分布统计子模块、信用主体变化趋势统计子模块、区域信用等级分析子模块、投诉情况分析子模块、黑名单统计分析子模块、失信记录统计及趋势分析子模块、守信记录统计及趋势分析子模块等。
(1)信用主体地域分布统计子模块:以图形化和地图方式按照地域分布对各区域现有的企业户数、所占比重等进行分析,并支持对各级区域钻取展现。
(2)企业行业分布统计子模块:按照产业分类、行业分布对各行业现有的企业户数、所占比重等进行分析。
(3)企业类型分布统计子模块:按照企业类型分类对企业户数、比重等进行统计分析。
(4)信用主体(企业)变化趋势统计子模块:对各类企业主体新开业情况、注销情况、吊销情况、在册企业变化情况按照时间(月、季、年)、区域、性质的发展趋势进行分析,揭示全省企业发展趋势状况。
(5)区域信用等级分析子模块:
在电子地图上,通过选择区域、时间和对比分析主题等,可直观的查看各区域针对某一信用指标的对比分析情况,并可逐层向下钻取,查看更细颗粒度的分析结果。提供如区域信用多维对比分析单元和区域信用钻取分析单元。
区域信用多维对比分析单元:可通过信用主体数量、企业行业、企业规模、企业/个人信用状况、企业信用等级、区域信用指数等维度提供各区域信用多维度的对比分析。
区域信用钻取分析单元:基于电子地图,通过定义各类分析主题,实现省直部门、州(市)、县(市、区)逐层钻取式分析。
(6)投诉情况分析子模块:将各类信用主体的投诉行为进行记录并进行统计和趋势分析,通过环比、同比、趋势等分析方法分析在不同时间段内各个地区、行业信用主体的投诉的整体情况。
(7)黑名单统计分析子模块:提供针对企业和个人黑名单信息的统计分析,可从地区、行业、部门、年龄、性别等多个维度统计黑名单企业和个人数量及相关信息。
(8)失信记录统计及趋势分析子模块:提供各类信用主体失信行为记录信息的统计和趋势分析,通过环比、同比、趋势等分析方法分析在不同时间段内各个地区、行业信用主体的处罚或违约整体情况。
(9)守信记录统计及趋势分析子模块:提供各类信用主体守信或表彰行为记录信息的统计和趋势分析,通过环比、同比、趋势等分析方法分析在不同时间段内各个地区、行业信用主体的守信或表彰整体情况。
(四)、信用关系分析模块
直观揭示企业与企业、企业与个人、个人与个人之间错综复杂的关系,通过主体关联关系层层穿透和可视化展现,为风险预警、反欺诈等提供依据。系统提供包括企业关系链图子模块、企业信用图谱子模块和个人信用圈子模块。
(1)企业关系链图子模块
以企业为视角,整合高管、股东、对外投资、行政处罚、法院判决、法院公告等信息,帮助用户全面了解目标企业商业关系网络,为全面了解一个企业的基本信息提供可视化展示。具体功能包括企业搜索单元、企业链图展示单元、关联企业跳转单元。
详细操作为:在功能页面中搜索企业->选择关联图->进入企业关联网络图页面,由于部门企业关联节点过多,故可以双击页面右边的全屏按钮,全屏观看该关联图,查看完毕之后,可以双击复位进行还原。同时可以通过点击“+/-”符号放大/缩小关联图。而点击简称按钮,则关联图上企业名称会进行相应的简化。同时,为了查看主体企业的关系列表,可点击企业关联网络图页面中的关系表查看按钮,系统会将主体企业的一层关联关系用列表的形式展示出来,为满足用户对企业关系链图的深入了解,针对企业的关系链图的层级实现不同层级关系信息的查看和重点筛选条件构成要素的过滤,并根据筛选条件进行关系链图的重构展现。
(2)企业信用图谱子模块
企业信用图谱子模块是从企业信用画像单元和企业信用关系图谱单元两大方面进行阐述。企业信用画像单元的目标是从企业的角度出发,分析其基本信息、企业股东,主体企业投资情况、法人对外投资任职情况、企业股东对外投资任职情况等相关联的其它信息,提供针对全方位的信息视角,作为进一步了解和定位信用风险用户的一个辅助手段。
企业信用关系图谱单元可进行多方位的可视化查询,并可下载查询报告,包括:选择目标企业基本信息(企业基本信息、新闻信息、资质信息、专利信息和招投标活动等)、投资信息(股权结构图和企业投资)、风险信息(判决文书、被执行信息、失信被执行、税务负面信息、工商经营异常、工商违法记录和行政处罚等)、资产信息(股权质押、股权转让、动产抵押和动产融资)、经营情况(财务分析)、企业黑名单信息、股东数据等。
(3)个人信用圈子模块
以信用为载体,基于公安户籍数据、工商等数据,分析个人的家庭关系、法人关系、企业关联关系等关系圈,将个人与个人、个人与企业间的关系串联起来形成个人信用关系链图,提供信用关系圈的数据可视化展示,直观反映个人的信用关系圈。具体功能包括个人信用关系圈查询单元、个人信用关系圈详情单元、个人信用关系圈可视化展示单元。
在个人信用关系圈查询中搜索框按照对应分类输入相应关键词进行搜索。可以在“全部”项下,用姓名、统一社会信用代码进行搜索。也可以在“姓名”、“统一社会信用代码”等项下用对应信息进行搜索。如需进行精确筛选,请点击“设置筛选条件”,页面即会展开筛选条件,供用户精准定位目标,出现检索目标后,可根据需要选择对应功能模块进行综合查看,提供的功能包括:反欺诈、智能监控、信用报告、信用关系圈展现。如点击信用关系圈展现,该功能刻画出当前人与企业的关系、人与人的直接简洁的关联关系,帮助用户全面了解目标对象的关系网络。由于某些目标对象关联节点过多,功能实现全屏、复位、收缩和简称等操作。同时,根据关联的当前层级实现对层级关系的标识及节点关系详情的查看功能,层级关系的标识可根据用户需要实现开启和关闭操作,层级关系的标识主要为:法人代表、董监高、股东、对外投资、历史关联、共同原被告、疑似关联等,其中疑似关联包括共同邮箱、共同电话、共同新闻提及等。
如图2所示,本发明的实施过程为:
(1)用户登录所述信用主体综合分析管理系统时,需进行身份验证;
(2)验证通过后进入应用功能管理时,需进行权限验证;
(3)验证通过后进行所述主体基本信用分析、所述信用主体趋势多维分析和所述信用关系分析。
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作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种信用主体综合分析管理系统,其特征在于:包括信用主体专题库模块、主体基本信用分析模块、信用主体趋势多维分析模块和信用关系分析模块;
所述信用主体专题库模块,用于根据信用主体的日常生活和经营活动,统计对应主体的信用数据归集目录,通过采集政务服务中产生的信用数据和从互联网采集信用主体行为事件的信用数据,形成对应的企业和个人的信用主体专题库;
所述主体基本信用分析模块,用于提供针对信用主体的个体信用分析,从多维度反映信用主体的内在信用状况;
所述信用主体趋势多维分析模块,用于按照地域、行业、时间和类型多个维度提供信用主体的分布情况、变化趋势情况和宏观信用状况的可视化分析;
所述信用关系分析模块,用于直观揭示企业与企业、企业与个人、个人与个人之间错综复杂的关系,通过信用主体关联关系层层穿透和可视化展现,为风险预警、反欺诈提供依据;
所述主体基本信用分析模块,包括主体股权关系分析子模块、主体财务情况分析子模块、主体规模分析子模块、主体信用轨迹分析子模块;
所述主体股权关系分析子模块,用于通过丰富可视化的展现方式,展示企业的股权关系结构,包括股东名称、股权占比情况及股权关联关系;
所述主体财务情况分析子模块,用于对信用主体的主要财务数据指标、财务比率进行多维度分析,全面展示企业的财务健康状况;
所述主体规模分析子模块,用于针对企业的注册资本、总资产、销售收入和纳税额指标进行综合分析,从而分析企业经营规模及自己所处行业的同规模市场中的地位;
所述主体信用轨迹分析子模块,用于通过对信用主体的历史信用信息进行分析,刻画出信用主体某时间段内的信用轨迹变化情况;
所述信用主体趋势多维分析模块,包括信用主体地域分布统计子模块、企业行业分布统计子模块、企业类型分布统计子模块、信用主体变化趋势统计子模块、区域信用等级分析子模块、投诉情况分析子模块、黑名单统计分析子模块、失信记录统计及趋势分析子模块和守信记录统计及趋势分析子模块;所述黑名单统计分析子模块,用于提供针对企业和个人黑名单信息的统计分析,可从地区、行业、部门、年龄、性别多个维度统计黑名单企业和个人数量及相关信息;所述失信记录统计及趋势分析子模块,用于提供各类信用主体失信行为记录信息的统计和趋势分析,通过环比、同比、趋势的分析方法分析在不同时间段内各个地区、行业信用主体的处罚或违约的整体情况;所述守信记录统计及趋势分析子模块,用于提供各类信用主体守信或表彰行为记录信息的统计和趋势分析,通过环比、同比、趋势的分析方法分析在不同时间段内各个地区、行业信用主体的守信或表彰的整体情况。
2.根据权利要求1所述的一种信用主体综合分析管理系统,其特征在于:所述政务服务中产生的信用数据取自于人社、工商、税务、水电气公共事业单位、通讯类单位;所述从互联网采集信用主体行为事件的信用数据取自于微博、大型权威论坛、重点媒体网站。
3.根据权利要求1所述的一种信用主体综合分析管理系统,其特征在于:所述信用关系分析模块,包括企业关系链图子模块、企业信用图谱子模块和个人信用圈分析子模块。
4.根据权利要求3所述的一种信用主体综合分析管理系统,其特征在于:所述企业关系链图子模块,用于整合高管、股东、对外投资、行政处罚、法院判决、法院公告的信息,帮助用户全面了解目标企业商业关系网络;包括企业搜索单元、企业链图展示单元、关联企业跳转单元;
所述企业信用图谱子模块,包括企业信用画像单元和企业信用关系图谱单元;所述企业信用画像单元,用于分析其基本信息、企业股东,主体企业投资情况、法人对外投资任职情况、企业股东对外投资任职情况相关联的其它信息;所述企业信用关系图谱单元,用于查询目标企业基本信息、投资信息、风险信息、资产信息、经营情况、企业黑名单信息、股东数据,并可下载查询报告;
所述个人信用圈分析子模块,用于分析个人的家庭关系、法人关系、企业关联关系形成的关系圈,将个人与个人、个人与企业间的关系串联起来形成个人信用关系链图,提供信用关系圈的数据可视化展示;包括个人信用关系圈查询单元、个人信用关系圈详情单元、个人信用关系圈可视化展示单元。
5.使用如权利要求1-4任一项所述的一种信用主体综合分析管理系统进行分析管理的方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)用户登录所述信用主体综合分析管理系统时,需进行身份验证;
(2)验证通过后进入应用功能管理时,需进行权限验证;
(3)验证通过后进行所述主体基本信用分析、所述信用主体趋势多维分析和所述信用关系分析。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811603733.9A CN109766359B (zh) | 2018-12-26 | 2018-12-26 | 一种信用主体综合分析管理系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811603733.9A CN109766359B (zh) | 2018-12-26 | 2018-12-26 | 一种信用主体综合分析管理系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109766359A CN109766359A (zh) | 2019-05-17 |
CN109766359B true CN109766359B (zh) | 2021-03-02 |
Family
ID=66450981
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811603733.9A Active CN109766359B (zh) | 2018-12-26 | 2018-12-26 | 一种信用主体综合分析管理系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109766359B (zh) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111144778A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-12 | 智慧神州(北京)科技有限公司 | 基于数据账户的管理与评价方法及系统 |
CN111415067A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-07-14 | 北京澎湃信用管理有限公司 | 企业及个人信用评级系统 |
CN111461446B (zh) * | 2020-04-09 | 2024-05-21 | 北京北大软件工程股份有限公司 | 基于机器学习的投诉举报案件的预测方法及装置 |
CN112256762B (zh) * | 2020-10-26 | 2024-03-29 | 中冶赛迪技术研究中心有限公司 | 基于产业地图的企业画像方法、系统、设备及介质 |
CN112487105A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-03-12 | 深圳市中博科创信息技术有限公司 | 一种企业画像的构建方法 |
CN112926781A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-08 | 浪潮云信息技术股份公司 | 基于监管领域的市场主体行为图谱智能分析方法及系统 |
CN112926905A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-06-08 | 南宁师范大学 | 一种粮食运输的信用评价监管系统 |
CN114611972B (zh) * | 2022-03-21 | 2023-01-10 | 广东贤能数字科技有限公司 | 一种基于人工智能的商户信用评级系统及方法 |
CN116628206B (zh) * | 2023-06-08 | 2024-01-05 | 乌鲁木齐汇智兴业信息科技有限公司 | 基于数据分析的企业信用分析管理系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105913195A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-08-31 | 浙江汇信科技有限公司 | 基于全行业数据的企业金融风险评分方法 |
CN106934712A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-07-07 | 深圳微众税银信息服务有限公司 | 一种企业画像数据处理方法及系统 |
CN108009294A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-05-08 | 中电科大数据研究院有限公司 | 一种大数据智慧信用治理平台架构 |
CN108629686A (zh) * | 2018-05-09 | 2018-10-09 | 国家计算机网络与信息安全管理中心 | 基于大数据的互联网金融企业征信风险分析方法和系统 |
CN108984709A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-12-11 | 盐城天眼查信息咨询有限公司 | 一种数据导入方法、装置和计算机可读介质 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10007915B2 (en) * | 2011-01-24 | 2018-06-26 | Visa International Service Association | Systems and methods to facilitate loyalty reward transactions |
CN106447434A (zh) * | 2016-09-14 | 2017-02-22 | 全联征信有限公司 | 个人信用生态平台 |
-
2018
- 2018-12-26 CN CN201811603733.9A patent/CN109766359B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105913195A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-08-31 | 浙江汇信科技有限公司 | 基于全行业数据的企业金融风险评分方法 |
CN106934712A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-07-07 | 深圳微众税银信息服务有限公司 | 一种企业画像数据处理方法及系统 |
CN108009294A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-05-08 | 中电科大数据研究院有限公司 | 一种大数据智慧信用治理平台架构 |
CN108629686A (zh) * | 2018-05-09 | 2018-10-09 | 国家计算机网络与信息安全管理中心 | 基于大数据的互联网金融企业征信风险分析方法和系统 |
CN108984709A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-12-11 | 盐城天眼查信息咨询有限公司 | 一种数据导入方法、装置和计算机可读介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109766359A (zh) | 2019-05-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109766359B (zh) | 一种信用主体综合分析管理系统及方法 | |
CN111291076B (zh) | 基于大数据的异常用水监测报警系统及其构建方法 | |
Branton et al. | Slanted newspaper coverage of immigration: The importance of economics and geography | |
US20100191564A1 (en) | Presentation and Analysis of Patent Information and Other Information | |
US8255392B2 (en) | Real time data collection system and method | |
CN103377432A (zh) | 智能客服营销分析系统 | |
CN101470887A (zh) | 一种贷中预警系统及方法 | |
CN112115314A (zh) | 一种政务通用大数据聚合检索系统及构建方法 | |
Bachmid | The effect of accounting information system quality on accounting information quality | |
CN106845855A (zh) | 一种关于纳税服务综合管理的系统 | |
CN113449964A (zh) | 一种企业金融风险监测预警系统及监测预警方法 | |
CN103077437A (zh) | 安全生产隐患排查整改的系统 | |
CN109919667B (zh) | 一种用于识别企业ip的方法和装置 | |
CN111415067A (zh) | 企业及个人信用评级系统 | |
CN113010578B (zh) | 社区数据分析方法、装置、社区智能交互平台及存储介质 | |
Ba et al. | Temporal analysis of cooperative behaviour in a blockchain for humanitarian aid during the COVID-19 pandemic | |
Kalugina et al. | Comparative analysis and experience of using social network analysis information systems | |
Albertetti et al. | From police reports to data marts: A step towards a crime analysis framework | |
Ho et al. | Big Data applications: exploratory data analytics of public safety concerns | |
Laudon et al. | Information technology and occupational structure | |
CN111737217A (zh) | 旅游数据管理系统和方法 | |
Wu et al. | The Homeowners' Protest in Beijing and Guangzhou: Rightful Resistance and Beyond. | |
Salat et al. | Mobile phone data's potential for informing infrastructure planning in developing countries | |
Caneppele | The Awarding of Public Contracts and Safeguarding Integrity | |
Reid et al. | Exploring the structural characteristics of social networks in a large criminal court database |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |