CN111429285A - 一种基于企业数据的实时信用评价系统以及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于企业数据的实时信用评价系统以及方法，包括数据挖掘模块、云信用AI计算模块、客户服务输出模块，其特征在于：所述的数据挖掘模块包括自动挖掘部分、主动上传部分，自动挖掘部分基于网络信息以及新闻信息库，采用爬虫系统整理得到相关企业的数据信息，所述的基于企业数据的实时信用评价系统以及方法包括：S1、爬虫指标模型；S2、指标模型汇总量化；S3、确定企业信用评价。本发明的实时信用评价系统针对小微企业贷款问题，在银行金融和企业之间提供可靠的信用以及信息参考，这样既可以规避小微企业的供应链出现资金缺口，又拓展了银行等金融机构的业务范围，以及降低银行的金融风险，实现了供应链企业和银行等金融机构的共赢。

Description

一种基于企业数据的实时信用评价系统以及方法
技术领域
本发明涉及数据处理以及面向企业综合信息的计算机服务技术，具体是指一种基于企业数据的实时信用评价系统以及方法。
背景技术
随着经济的不断发展，我国的生产力不断地提高，小微型企业以及民营企业对国民生产总值贡献越来越重要，目前对小微型企业信用评价主要是采用单一的评价系统以及方法，没有对评价效果和结果进行检验，且财务数据的权重占比评价系统的大部分，这些实时财务数据维数高，噪音大，冗余量高，数据的突变性也较高，如果运用这样的数据进行企业信用评价，运算的复杂度必然较高，时效性也会大大折扣。同时，采用这样的数据对企业进行信用评价，结果也必然会存在失真的危险。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，针对以上问题提供一种基于企业数据的实时信用评价系统以及方法。
为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种基于企业数据的实时信用评价系统以及方法，包括数据挖掘模块、云信用AI计算模块、客户服务输出模块，其特征在于：所述的数据挖掘模块包括自动挖掘部分、主动上传部分，所述的自动挖掘部分基于网络信息以及新闻信息库，采用爬虫系统整理得到相关企业的数据信息，所述的主动上传部分是指人工上传的企业年报，企业生产资料、企业物流订单、增值税发票信息，所述的云信用AI计算模块基于数据挖掘模块提供的企业信息进行计算，可以计算得出对象企业的信用、品质、资本实力、偿还能力，所述的客户服务输出模块是将云信用AI计算模块计算出的企业信用结果输出，并且生成相应的信用等级，用规定的信用等级符号标识评估对象企业未来对所借债务的偿还能力，所述的基于企业数据的实时信用评价系统以及方法包括：
S1、爬虫指标模型由数据挖掘模块的自动挖掘部分提供，具体采集有企业营收、雇员信息、企业产品市场占有率、网络流量数据指数、行业发展信息、企业科研能力；
S2、指标模型汇总量化由云信用AI计算模块执行，将爬虫得到的信息进行AI计算权重向量W0＝(w1(0)，w2(0)，…，wp(0))，其中p指的是指标项目数；
S3、确定企业信用评价由客户服务输出模块决定，且细化成不同的信用等级分为G、A、M、P，且输出的企业信用评价可以多方位展现企业信用。
本发明与现有技术相比的优点在于：本发明的实时信用评价系统针对小微企业贷款问题，在银行金融和企业之间提供可靠的信用以及信息参考，这样既可以规避小微企业的供应链出现资金缺口，又拓展了银行等金融机构的业务范围，以及降低银行的金融风险，实现了供应链企业和银行等金融机构的共赢，同时服务于投资客户，使得企业信用信息更加透明，投资效率更高。
作为改进，所述的数据挖掘模块还具有将自动挖掘部分和主动上传部分信息的打包功能。
作为改进，所述的云信用AI计算模块计算采用与权重向量W0和客观数据的赋权权重向量进行偏差平方和运算方法，并且设计层次分析法与均方差法得到的组合权重向量，多维度进行计算，减少结果误差。
作为改进，所述的AI计算权重向量W0＝(w1(0)，w2(0)，…，wp(0))，层次分析法与CRITIC法得到的最优组合权重向量W1＝(w1(1)，w2(1)，…，wm(1))，m和p都是指代不同输出结果的个数。
作为改进，所述的客户服务输出模块针对不同需要的客户可以增加提供企业运行财报分析，利于银行金融借贷以及消费者投资。
附图说明
图1是一种基于企业数据的实时信用评价系统以及方法的流程图。
图2是数据挖掘模块的企业数据模型流程图。
图3是云信用AI计算模块的计算权重模型框图。
图4是云信用AI计算模块与爬虫系统的计算权重影响示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。
本发明在具体实施时，一种基于企业数据的实时信用评价系统以及方法，包括数据挖掘模块、云信用AI计算模块、客户服务输出模块，其特征在于：所述的数据挖掘模块包括自动挖掘部分、主动上传部分，所述的自动挖掘部分基于网络信息以及新闻信息库，采用爬虫系统整理得到相关企业的数据信息，所述的主动上传部分是指人工上传的企业年报，企业生产资料、企业物流订单、增值税发票信息，所述的云信用AI计算模块基于数据挖掘模块提供的企业信息进行计算，可以计算得出对象企业的信用、品质、资本实力、偿还能力，所述的客户服务输出模块是将云信用AI计算模块计算出的企业信用结果输出，并且生成相应的信用等级，用规定的信用等级符号标识评估对象企业未来对所借债务的偿还能力，所述的基于企业数据的实时信用评价系统以及方法包括：
S1、爬虫指标模型由数据挖掘模块的自动挖掘部分提供，具体采集有企业营收、雇员信息、企业产品市场占有率、网络流量数据指数、行业发展信息、企业科研能力；
S2、指标模型汇总量化由云信用AI计算模块执行，将爬虫得到的信息进行AI计算权重向量W0＝(w1(0)，w2(0)，…，wp(0))，其中p指的是指标项目数；
S3、确定企业信用评价由客户服务输出模块决定，且细化成不同的信用等级分为G、A、M、P，且输出的企业信用评价可以多方位展现企业信用。
所述的数据挖掘模块还具有将自动挖掘部分和主动上传部分信息的打包功能。
所述的云信用AI计算模块计算采用与权重向量W0和客观数据的赋权权重向量进行偏差平方和运算方法，并且设计层次分析法与均方差法得到的组合权重向量，多维度进行计算，减少结果误差。
所述的AI计算权重向量W0＝(w1(0)，w2(0)，…，wp(0))，层次分析法与CRITIC法得到的最优组合权重向量W1＝(w1(1)，w2(1)，…，wm(1))，m和p都是指代不同输出结果的个数。
所述的客户服务输出模块针对不同需要的客户可以增加提供企业运行财报分析，利于银行金融借贷以及消费者投资。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”，“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (5)

1.一种基于企业数据的实时信用评价系统以及方法，包括数据挖掘模块、云信用AI计算模块、客户服务输出模块，其特征在于：所述的数据挖掘模块包括自动挖掘部分、主动上传部分，所述的自动挖掘部分基于网络信息以及新闻信息库，采用爬虫系统整理得到相关企业的数据信息，所述的主动上传部分是指人工上传的企业年报，企业生产资料、企业物流订单、增值税发票信息，所述的云信用AI计算模块基于数据挖掘模块提供的企业信息进行计算，可以计算得出对象企业的信用、品质、资本实力、偿还能力，所述的客户服务输出模块是将云信用AI计算模块计算出的企业信用结果输出，并且生成相应的信用等级，用规定的信用等级符号标识评估对象企业未来对所借债务的偿还能力，所述的基于企业数据的实时信用评价系统以及方法包括：
S1、爬虫指标模型由数据挖掘模块的自动挖掘部分提供，具体采集有企业营收、雇员信息、企业产品市场占有率、网络流量数据指数、行业发展信息、企业科研能力；
S2、指标模型汇总量化由云信用AI计算模块执行，将爬虫得到的信息进行AI计算权重向量W0＝(w1(0)，w2(0)，…，wp(0))，其中p指的是指标项目数；
S3、确定企业信用评价由客户服务输出模块决定，且细化成不同的信用等级分为G、A、M、P，且输出的企业信用评价可以多方位展现企业信用。
2.根据权利要求1所述的一种基于企业数据的实时信用评价系统以及方法，其特征在于：所述的数据挖掘模块还具有将自动挖掘部分和主动上传部分信息的打包功能。
3.根据权利要求1所述的一种基于企业数据的实时信用评价系统以及方法，其特征在于：所述的云信用AI计算模块计算采用与权重向量W0和客观数据的赋权权重向量进行偏差平方和运算方法，并且设计层次分析法与均方差法得到的组合权重向量，多维度进行计算，减少结果误差。
4.根据权利要求1所述的一种基于企业数据的实时信用评价系统以及方法，其特征在于：所述的AI计算权重向量W0＝(w1(0)，w2(0)，…，wp(0))，层次分析法与CRITIC法得到的最优组合权重向量W1＝(w1(1)，w2(1)，…，wm(1))，m和p都是指代不同输出结果的个数。
5.根据权利要求1所述的一种基于企业数据的实时信用评价系统以及方法，其特征在于：所述的客户服务输出模块针对不同需要的客户可以增加提供企业运行财报分析，利于银行金融借贷以及消费者投资。
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