CN110852600A - 一种对市场主体动态风险评估的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种对市场主体动态风险评估的方法，属于大数据技术领域，包括建立前置数据服务器、分布式服务器集群和数个客户端，通过将风险评估数据划分为6个维度的数据，并且对着6个维度的数据进行权重计算，从而得出市场主体的风险评估综合得分，解决了针对不同行业的特点来动态设定风险评估指标，并且动态计算指标的权重和分值，让风险评估的结果更加准确的技术问题，根据市场主体的类型和特点具体的设定指标，并将指标进行6个维度的划分，细化了风险评估的评价目标，更加灵活的对市场主体进行风险评估，使结果够更加准确。
Description
技术领域
本发明属于大数据技术领域，尤其涉及一种对市场主体动态风险评估的方法。
背景技术
指标是针对市场主体进行风险评估所使用的判断标准。不同类型的市场主体需要制定不同的指标来进行风险评估，指标代表着主体的属性，根据指标来判断主体的风险等级。
风险指标主要分为市场主体自身风险和市场主体关联风险两大类因素。其次对这些因素进行分解拆分，以及整合其他对这两类风险有影响的风险，并增加舆情风险，构建风险指数指标体系，最终使用风险指数模型并结合所构建的指标体系，对市场主体风险进行打分定级。
现有风险评方法均为静态指标评定，指标固定，根据静态指标对市场主体进行风险等级划分。不同类型的市场主体都采用相同的指标进行风险评估。通过指标固定的分值和权重进行计算，最后得出市场主体的风险等级。
现有风险评估方法的问题是没有按照市场主体的类型和特点来设定指标，这样造成的问题是不够灵活，风险评估不够科学和准确。比如高新产业和制造业的评判标准是不同的，用同一个指标进行判断是不够科学的。
发明内容
本发明的目的是提供一种对市场主体动态风险评估的方法，解决了针对不同行业的特点来动态设定风险评估指标，并且动态计算指标的权重和分值，让风险评估的结果更加准确的技术问题。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种对市场主体动态风险评估的方法，包括如下步骤：
步骤1：建立前置数据服务器、分布式服务器集群和数个客户端，前置数据服务器与第三方平台通信，前置数据服务器、分布式服务器集群和所有客户端之间通过互联网通信；
所述第三方平台包括市场监管部分提供的企业监管平台与登记注册平台、税务部门提供的税务监管平台；
步骤2：在分布式服务器集群中建立维度划分服务器、指标加权服务器、目标分解服务器、权重计算服务器和综合打分服务器；
步骤3：前置数据服务器通过第三方平台导入市场主体的风险评估数据，并将该数据传输给维度划分服务器；
步骤4：维度划分服务器将风险评估数据划分为6个维度的数据，包括任务画像数据、特征数据、财务数据、信用数据、履职发现数据和其他数据；
任务画像数据包括市场主体的基础数据，市场主体的基础数据为市场主体的登记信息，登记信息由登记注册平台提供；
特征数据包括市场主体特征数据和特征指标，在维度划分服务器中预设特征数据筛选规则，根据特征数据筛选规则从市场主体的基础数据中筛选出市场主体特征数据；
维度划分服务器将市场主体特征数据处理成特征指标进行存储；
财务数据包括市场主体的财务数据和财务指标，市场主体的财务数据由税务监管平台提供，维度划分服务器将市场主体的财务数据处理成财务指标进行存储；
信用数据包括市场主体的信用评分，信用评分通过企业监管平台提供，维度划分服务器将市场主体的信用评分处理成信用指标进行存储；
履职发现数据为市场监管人员履职过程中发现的市场主体特有风险数据，维度划分服务器将市场主体特有风险数据以备注方式进行存储；
其他数据包括从其他平台获取到的市场主体的其他风险数据，所述其他平台包括公安部门提供的公共安全平台，维度划分服务器对其他风险数据进行归类存储；
步骤5：指标加权服务器对维度划分服务器中的6个维度的数据分别进行加权处理，得到6个维度的加权数据；
步骤6：目标分解服务器根据维度划分服务器规划的6个维度对市场主体进行连续性分解，得到不同层次的评价目标；目标分解服务器将所述6个维度作为6个评价指标；
步骤7：目标分解服务器根据评价目标建立目标树，自上而下分层次一一对比打分，建立成对比较判断矩阵；
步骤8：权重计算服务器对评价目标进行权重计算，并且计算各个评价指标的组合权重系数；
步骤9：根据6个评价指标的最终得分之和计算出市场主体的风险评估综合得分；
步骤10：分布式服务器集群通过将市场主体的风险评估综合得分发送给客户端进行展示。
优选的，在执行步骤2时，所述市场主体为企业主体。
优选的，特征指标包括指标名称和指标数值，
优选的，所述其他风险数据包括违法违纪记录。
优选的，在执行性步骤7时，每一个评价指标对应一个目标树，一个目标树中的评价目标均属于同一个评价指，所述评价指标的组合权重系数为评价指标对应的目标树中所有评价目标的权重之和。
本发明所述的一种对市场主体动态风险评估的方法，解决了针对不同行业的特点来动态设定风险评估指标，并且动态计算指标的权重和分值，让风险评估的结果更加准确的技术问题，根据市场主体的类型和特点具体的设定指标，并将指标进行6个维度的划分，细化了风险评估的评价目标，更加灵活的对市场主体进行风险评估，使结果够更加准确。
附图说明
图1是本发明的系统构架图。
具体实施方式
如图1所示的一种对市场主体动态风险评估的方法，包括如下步骤：
步骤1：建立前置数据服务器、分布式服务器集群和数个客户端，前置数据服务器与第三方平台通信，前置数据服务器、分布式服务器集群和所有客户端之间通过互联网通信；
所述第三方平台包括市场监管部分提供的企业监管平台与登记注册平台、税务部门提供的税务监管平台；
步骤2：在分布式服务器集群中建立维度划分服务器、指标加权服务器、目标分解服务器、权重计算服务器和综合打分服务器；
步骤3：前置数据服务器通过第三方平台导入市场主体的风险评估数据，并将该数据传输给维度划分服务器；
步骤4：维度划分服务器将风险评估数据划分为6个维度的数据，包括任务画像数据、特征数据、财务数据、信用数据、履职发现数据和其他数据；
任务画像数据包括市场主体的基础数据，市场主体的基础数据为市场主体的登记信息，登记信息由登记注册平台提供；
特征数据包括市场主体特征数据和特征指标，在维度划分服务器中预设特征数据筛选规则，根据特征数据筛选规则从市场主体的基础数据中筛选出市场主体特征数据；
维度划分服务器将市场主体特征数据处理成特征指标进行存储；
财务数据包括市场主体的财务数据和财务指标，市场主体的财务数据由税务监管平台提供，维度划分服务器将市场主体的财务数据处理成财务指标进行存储；
信用数据包括市场主体的信用评分，信用评分通过企业监管平台提供，维度划分服务器将市场主体的信用评分处理成信用指标进行存储；
履职发现数据为市场监管人员履职过程中发现的市场主体特有风险数据，维度划分服务器将市场主体特有风险数据以备注方式进行存储；
其他数据包括从其他平台获取到的市场主体的其他风险数据，所述其他平台包括公安部门提供的公共安全平台，维度划分服务器对其他风险数据进行归类存储；
本发明对以上6个维度的指标变动值进行标准化加权处理，综合各项指标的权重和贡献大小，合理确定市场监管视角下特定市场主体生产经营活动的风险程度，并为有针对性地实施差异化监管提供定性定量支撑的分析活动。最终确定出高、中、低等不同风险等级的风险市场主体库。
本发明对于风险的分析将采取指标权重得分的模式进行评定将市场主体风险分类分级。
步骤5：指标加权服务器对维度划分服务器中的6个维度的数据分别进行加权处理，得到6个维度的加权数据；
指标：指的是衡量目标的单位或方法。指标是说明总体数量特征的概念。指标一般由指标名称和指标数值两部分组成，它体现了事物质的规定性和量的规定性两个方面的特点。指标主要分为趋向类、强弱类和买卖类指标。指标一般由指标名称和指标数值两部分组成，它体现了事物质的规定性和量的规定性两个方面的特点。比如，经统计调查得知某企业固定资产原值为9.1亿元人民币，这就是指标，是说明总体综合数量特征的，它包括指标名称即固定资产原值、指标数值即9.1亿元人民币两个方面。
本发明主要是根据市场主体的相关数据制定，主要是特征数据指标、财务数据指标、信用数据指标这三类。
本发明对于不同的任务市场监管人员选择合适的指标及权重计算市场主体的风险。计算每一个市场主体的时，根据市场主体的特性区别计算市场主体的指标风险值。
步骤6：目标分解服务器根据维度划分服务器规划的6个维度对市场主体进行连续性分解，得到不同层次的评价目标；目标分解服务器将所述6个维度作为6个评价指标；
步骤7：目标分解服务器根据评价目标建立目标树，自上而下分层次一一对比打分，建立成对比较判断矩阵；
步骤8：权重计算服务器对评价目标进行权重计算，并且计算各个评价指标的组合权重系数；
权重是一个相对的概念，是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。权重表示在评价过程中，是被评价对象的不同侧面的重要程度的定量分配，对各评价因子在总体评价中的作用进行区别对待。事实上，没有重点的评价就不算是客观的评价。
在质量评价过程中，为了能将有关检查项目满足规定要求的程度用数据表示出来，按各项目所占工作量的大小及影响整体能力重要程度，分别对各项目规定的所占比例分值。
组合权重，是指当评价指标可分层时，即某项或某几项评价指标可再分为次级评价指标时，次级评价指标的权重既应考虑其本身在所有次级评价指标中的权重分配，又要考虑其高层评价指标在所有评价指标中的权重分配。
理地选择评价方法，在专业领域中寻找专业评分方法；确定评价指标的组合权重，使得权重估计结果满足专业解释；采用多种方法进行权重，在获得较为满意的专业解释的基础上，优先考虑多个方法同时选入的指标，以此提高决策的准确性。
一级指标和二级指标权重的确定：
设某一评价的一级指标体系为{Wi|i＝1，2，…，n}，其对应的权重体系为{Vi|i＝1，2，…，n}，则有：
1、0<Vi≤1；i＝1，2，…，n；
2、
如果该评价的二级指标体系为{Wij|i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，m}，则其对应的权重体系{Vij|i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，m}，应满足：
1、0<Vij≤1；
2、
3、
对于三级指标、四级指标可以以此类推。
权重体系是相对指标体系来确立的。首先必须有指标体系，然后才有相应的权重体系。指标权重的选择，实际也是对系统评价指标进行排序的过程，而且，权重值的构成应符合以上的条件。
步骤9：根据6个评价指标的最终得分之和计算出市场主体的风险评估综合得分；
步骤10：分布式服务器集群通过将市场主体的风险评估综合得分发送给客户端进行展示。
本发明以WEB页面的方式为客户端开放数据端口，客户端可以直接通过WEB页面查询市场主体的风险评估综合得分。
优选的，在执行步骤2时，所述市场主体为企业主体。
优选的，特征指标包括指标名称和指标数值，
优选的，所述其他风险数据包括违法违纪记录。
优选的，在执行性步骤7时，每一个评价指标对应一个目标树，一个目标树中的评价目标均属于同一个评价指，所述评价指标的组合权重系数为评价指标对应的目标树中所有评价目标的权重之和。
本发明所述的一种对市场主体动态风险评估的方法，解决了针对不同行业的特点来动态设定风险评估指标，并且动态计算指标的权重和分值，让风险评估的结果更加准确的技术问题，根据市场主体的类型和特点具体的设定指标，并将指标进行6个维度的划分，细化了风险评估的评价目标，更加灵活的对市场主体进行风险评估，使结果够更加准确。
Claims (5)
1.一种对市场主体动态风险评估的方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：建立前置数据服务器、分布式服务器集群和数个客户端，前置数据服务器与第三方平台通信，前置数据服务器、分布式服务器集群和所有客户端之间通过互联网通信；
所述第三方平台包括市场监管部分提供的企业监管平台与登记注册平台、税务部门提供的税务监管平台；
步骤2：在分布式服务器集群中建立维度划分服务器、指标加权服务器、目标分解服务器、权重计算服务器和综合打分服务器；
步骤3：前置数据服务器通过第三方平台导入市场主体的风险评估数据，并将该数据传输给维度划分服务器；
步骤4：维度划分服务器将风险评估数据划分为6个维度的数据，包括任务画像数据、特征数据、财务数据、信用数据、履职发现数据和其他数据；
任务画像数据包括市场主体的基础数据，市场主体的基础数据为市场主体的登记信息，登记信息由登记注册平台提供；
特征数据包括市场主体特征数据和特征指标，在维度划分服务器中预设特征数据筛选规则，根据特征数据筛选规则从市场主体的基础数据中筛选出市场主体特征数据；
维度划分服务器将市场主体特征数据处理成特征指标进行存储；
财务数据包括市场主体的财务数据和财务指标，市场主体的财务数据由税务监管平台提供，维度划分服务器将市场主体的财务数据处理成财务指标进行存储；
信用数据包括市场主体的信用评分，信用评分通过企业监管平台提供，维度划分服务器将市场主体的信用评分处理成信用指标进行存储；
履职发现数据为市场监管人员履职过程中发现的市场主体特有风险数据，维度划分服务器将市场主体特有风险数据以备注方式进行存储；
其他数据包括从其他平台获取到的市场主体的其他风险数据，所述其他平台包括公安部门提供的公共安全平台，维度划分服务器对其他风险数据进行归类存储；
步骤5：指标加权服务器对维度划分服务器中的6个维度的数据分别进行加权处理，得到6个维度的加权数据；
步骤6：目标分解服务器根据维度划分服务器规划的6个维度对市场主体进行连续性分解，得到不同层次的评价目标；目标分解服务器将所述6个维度作为6个评价指标；
步骤7：目标分解服务器根据评价目标建立目标树，自上而下分层次一一对比打分，建立成对比较判断矩阵；
步骤8：权重计算服务器对评价目标进行权重计算，并且计算各个评价指标的组合权重系数；
步骤9：综合打分服务器根据6个评价指标的最终得分之和计算出市场主体的风险评估综合得分；
步骤10：分布式服务器集群通过将市场主体的风险评估综合得分发送给客户端进行展示。
2.如权利要求1所述的一种对市场主体动态风险评估的方法，其特征在于：在执行步骤2时，所述市场主体为企业主体。
3.如权利要求1所述的一种对市场主体动态风险评估的方法，其特征在于：特征指标包括指标名称和指标数值。
4.如权利要求1所述的一种对市场主体动态风险评估的方法，其特征在于：所述其他风险数据包括违法违纪记录。
5.如权利要求1所述的一种对市场主体动态风险评估的方法，其特征在于：在执行性步骤7时，每一个评价指标对应一个目标树，一个目标树中的评价目标均属于同一个评价指，所述评价指标的组合权重系数为评价指标对应的目标树中所有评价目标的权重之和。
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