CN111798142B - 一种信用评级系统 - Google Patents
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Abstract
一种信用评级系统,其特征在于:包括至少一个裁判器,各个裁判器之间通讯连接;各个裁判器均包括信用信息获取模块、对比评价模块和输出模块,信用信息获取模块用于获取至少两个对象的信用信息,在对比评价模块中对所获取的各个对象的信用信息进行比较并将信用评价结果发送给输出模块。通过纯粹机器对比的方式,尽量减少人为因素,将不同对象的信用积分进行比较,更科学的评价各个对象之间可信度的高低,并且,使各个不同来源的信用信息得以能够更准确的比较。
Description
技术领域
本发明涉及一种评价系统,尤其涉及一种信用评级系统。
背景技术
目前,银行、中间支付平台、电商平台等都推出自己的信用评价系统,例如,银行的信用等级,主要考虑个人资产及其借贷、还贷能力;其它中间支付平台,例如支付宝的芝麻积分则主要通过消费能力、还款的及时程度、做任务等来提高积分;这些都比较片面,很难评价一个人的可信度,人与人之间也很难从单纯的信用积分来比较谁更可信。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种信用评级系统,这种信用评级系统能够更科学的比较两个人之间可信度的高低,更科学的评价一个人的可信度。采用的技术方案如下:
一种信用评级系统,其特征在于:包括至少一个裁判器,各个裁判器之间通讯连接;各个裁判器均包括信用信息获取模块、仲裁模块和输出模块,信用信息获取模块用于获取至少两个对象的信用信息,在仲裁模块中对所获取的各个对象的信用信息进行比较并将信用评价结果发送给输出模块。
上述通讯连接包括有线连接、无线连接、互联网连接等。
作为本发明的优选方案,所述裁判器的数量为多个,各个裁判器分布在不同地域。将裁判器设置为多个并分布到不同地域中,避免各个裁判器同时受到干扰或攻击,只要裁判器的数量足够多个(例如100个、200个等),并且分布到各地,即使部分裁判器受到干扰或攻击,仍然有足够多的裁判器能够为对象作出正确的信用评价结果。
作为本发明进一步的优选方案,所述各个裁判器中,其中一个裁判器设置为中央裁判器,其余的裁判器均设置为普通裁判器,各个裁判器均设有一个代表自身等级高低的等级数值,各个普通裁判器的等级数值由中央裁判器进行调整。
作为本发明更进一步的优选方案,所述信用评级系统中设有由多个不同版本号的仲裁模块构成的模块版本池,中央裁判器和各个所述普通裁判器的相应管理者通过随机或硬件软件相匹配的方式选择某一个版本号的仲裁模块。中央裁判器和各个所述普通裁判器的相应管理者可以在中央裁判器的版本池中选择最新版本号的仲裁模块,也可以选择与硬件相匹配的仲裁模块版本进行运行,以提高评价的准确性。版本池中各个版本的仲裁模块除了二进制代码不同或源代码不同外,还可以采用不同的仲裁策略,但每个版本仲裁模块对外的输入输出接口是一致的,所以各个版本的仲裁模块可以通用。
作为本发明更进一步的优选方案,当所述中央裁判器临时失效时,由等级数值最高的普通裁判器作为临时中央裁判器;当中央裁判器恢复正常状态时,临时中央裁判器恢复到普通裁判器的状态,中央裁判器恢复工作;当中央裁判器永远失效时,各个普通裁判器通过选举方式推选出新的中央裁判器。当有输入,在一定时间内,例如10秒内,中央裁判器没有输出相应的结果,那么判断中央裁判器临时失效。选举方式可以投票选举或通过比较直接推选实时等级数值最高的普通裁判器作为中央裁判器等。
作为本发明更进一步的优选方案,所述中央裁判器直接或通过各个普通裁判器间接接收所述对象的信用信息;所述各个普通裁判器分别将各自的信用评价结果发送给中央裁判器;中央裁判器综合各个普通裁判器的信用评价结果后,将最终信用评价结果直接或通过各个普通裁判器间接发送给相应的对象,同时接收各个对象的反馈信息,根据反馈信息调整中央裁判器自身的等级数值并调整各个普通裁判器低的等级数值。
作为本发明再更进一步的优选方案,当各个所述普通裁判器的信用评价结果趋向一致时,所述中央裁判器直接采纳占多数的信用评价结果作为最终信用评价结果并发送给相应的对象;当各个所述普通裁判器的信用评价结果为1:1时,或者,当对象反馈的信息导致各个普通裁判器的等级数值持续下降时,将中央裁判器的信用评价结果作为最终信用评价结果并发送给相应的对象;当对象反馈的信息导致各个普通裁判器和中央裁判器的等级数值持续下降时,判断中央裁判器处于失效状态,各个普通裁判器通过选举方式推选出新的中央裁判器。
设置一个中央裁判器,当只有一个对象输入信用信息时,由中央裁判器与该对象进行比较,并输出最终评价结果;另外,由中央裁判器对各个普通裁判器的信用评价结果进行综合分析,并在必要时直接干预信用评价结果,这样只要对中央裁判器进行严格保护,就能基本确保最终评价结果的准确性。
作为本发明的优选方案,所述仲裁模块中预设一个虚拟仲裁者,虚拟仲裁者具备N个不同来源的信用信息,其中,N为自然数,各个所述对象与虚拟仲裁者进行比较得出比较结果,然后再将各个比较结果进行依次相减运算,并根据相减运算结果进行排位。
作为本发明进一步的优选方案,各个所述对象与所述虚拟仲裁者之间采用如下方法进行比较:Gn=(M*p-Xn)*k *R/L,其中,Xn为对象的信用积分,k为对象加权值,M为虚拟仲裁者相对应的信用积分,p为评价加权值,p与所述等级数值成正比,R为各个对象的信用积分来源的评级系数,L为各个对象所处平台的基准积分或基准等级, Gn为比较结果。
作为本发明更进一步的优选方案,所述对象加权值k根据对象输入的信息量进行调整。
作为本发明的优选方案,所述最终信用评价结果包括当前排位或/和加权信用积分。
本发明与现有技术相比,具有如下优点:
通过纯粹机器对比的方式,尽量减少人为因素,将不同对象的信用积分进行比较,更科学的评价各个对象之间可信度的高低,并且,通过评级系数R、基准积分/基准等级的加入参与评价,使各个不同来源的信用信息得以能够更准确的比较。
附图说明
图1是本发明优选实施方式的结构示意图;
图2是裁判器的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和本发明的优选实施方式做进一步的说明。
如图1、图2所示,这种信用评级系统包括T个裁判器,T≥3,各个裁判器分布在不同地域,例如,裁判器1设置在北京,裁判器2设置在上海,裁判器3设置在广州,裁判器4设置在英国伦敦,各个裁判器之间通讯连接;各个裁判器均包括信用信息获取模块、仲裁模块和输出模块,信用信息获取模块用于获取至少两个对象的信用信息,在仲裁模块中对所获取的各个对象的信用信息进行比较并将信用评价结果发送给输出模块;在各个裁判器中,将裁判器1设置为中央裁判器,其余的裁判器2-T均设置为普通裁判器,各个普通裁判器均设有一个代表自身等级高低的等级数值,各个普通裁判器低的等级数值由中央裁判器进行调整;当中央裁判器失效时,例如断电或受到强烈干扰而导致单点失效,则由等级数值最高的普通裁判器作为临时中央裁判器;当中央裁判器恢复正常状态时,临时中央裁判器恢复到普通裁判器的状态,中央裁判器恢复工作;当中央裁判器永远失效时,各个普通裁判器通过选举方式推选出新的中央裁判器。当有输入,在一定时间内,例如10秒内,中央裁判器没有输出相应的结果,那么判断中央裁判器临时失效。选举方式可以投票选举或通过比较直接推选实时等级数值最高的普通裁判器作为中央裁判器等;中央裁判器直接或通过各个普通裁判器间接接收各个对象的信用信息;各个普通裁判器分别将各自的信用评价结果发送给中央裁判器;当各个普通裁判器的信用评价结果趋向一致时,中央裁判器直接采纳占多数的信用评价结果作为最终信用评价结果并发送给相应的对象;当各个普通裁判器的信用评价结果为1:1时,或者,当对象反馈的信息导致各个普通裁判器的等级数值持续下降时,将中央裁判器的信用评价结果作为最终信用评价结果并发送给相应的对象;当对象反馈的信息导致各个普通裁判器和中央裁判器的等级数值持续下降时,判断中央裁判器处于失效状态,各个普通裁判器通过选举方式推选出新的中央裁判器;最终信用评价结果包括当前排位或/和加权信用积分;同时,中央裁判器接收各个对象的反馈信息,根据反馈信息调整中央裁判器自身的等级数值并调整各个普通裁判器低的等级数值。
上述通讯连接包括有线连接、无线连接、互联网连接等。
中央裁判器中设有由多个不同版本号仲裁模块构成的版本池,中央裁判器和各个普通裁判器的相应管理者通过随机或硬件软件相匹配的方式选择某一个版本号的仲裁模块。中央裁判器和各个普通裁判器的相应管理者可以在中央裁判器的版本池中选择最新版本号的仲裁模块,也可以选择与硬件相匹配的仲裁模块版本进行运行,以提高评价的准确性。版本池中各个版本的仲裁模块除了二进制代码不同或源代码不同外,还可以采用不同的仲裁策略,但每个版本仲裁模块对外的输入输出接口是一致的,所以各个版本的仲裁模块可以通用。
上述各个裁判器中,具体比较方式为:仲裁模块中预设一个虚拟仲裁者,虚拟仲裁者具备N个不同来源的信用信息,其中,N为自然数,各个所述对象与虚拟仲裁者进行比较得出比较结果,然后再将各个比较结果进行依次相减运算,并根据相减运算结果进行排位,更进一步地输出本系统给予综合评价后的加权信用积分。
设置一个中央裁判器,当只有一个对象输入信用信息时,由中央裁判器与该对象进行比较,并输出最终评价结果;另外,由中央裁判器对各个普通裁判器的信用评价结果进行综合分析,并在必要时直接干预信用评价结果,这样只要对中央裁判器进行严格保护,就能基本确保最终评价结果的准确性。
上述信用信息包括信用积分、等级、排位、日期、地理位置、年龄和其它相关评价指标。
上述的信用信息获取模块、仲裁模块可以是设置在云端的软件模块,信用信息获取模块用于各个对象(用户)的信用信息输入,可以包括文字和图片的输入,仲裁模块通过统计、计算等方式对各个对象的信用信息进行比较;上述信用信息获取模块、仲裁模块也可以是硬件结构与软件的结合,包括信息输入设备和处理器,处理器中预存有仲裁信息并设有比较程序,信息输入设备可以是键盘、扫描仪、摄像机等。
上述各个对象与虚拟仲裁者之间采用如下方法进行比较:Gn=(M*p-Xn)* k *R/L,其中,Xn为对象的信用积分,k为对象加权值,M为虚拟仲裁者相对应的信用积分,p为评价加权值,R为各个对象的信用积分来源的评级系数,L为各个对象所处平台的基准积分或基准等级, Gn为比较结果。上述信用积分可以是积分、等级、信贷额度等;上述评级系数可以是来自各个提供信用积分的平台之间的排位,也可以通过大数据收集相关信息及处理后的综合排位;上述基准积分或基准等级L可以是某平台的合格积分或合格等级。
上述对象加权值k根据对象输入的信息量进行调整,例如,输入一个时间点的积分图片则+1,输入三个不同时间点的信用积分图片则+3,没有输入位置信息+0,输入位置信息+1,年龄、奖惩记录也可作为对象加权值k调整的因素。
更具体的,例如中央裁判器(裁判器1)的等级数值为1000,裁判器2的等级数值为800,裁判器3的等级数值为820、裁判器4的等级数值为850,那么,相应的,中央裁判器、裁判器2、裁判器3、裁判器4的支付宝信用积分均预设为800,中央裁判器、裁判器2、裁判器3、裁判器4的评价加权值p分别设为10.0、8.0、8.2、8.5;当甲乙两个对象,分别将各自的信用信息上传给中央裁判器(裁判器1)、裁判器2、裁判器3、裁判器4其中的至少一个, 甲乙信用信息均来自支付宝积分,甲的积分为650分,并且输入了不同时间段很多信用信息,系统给予甲的对象加权值k为8,而乙的积分为680,但乙仅仅输入积分及一张图片,没有其它信息,系统给予乙的对象加权值k为5,假设支付宝的评级系数R为8,基准积分L为300,那么甲在裁判器2中的比较结果为Gn(甲)=(800*8.0-650)*8*8/300=1227,乙在裁判器2中的比较结果为Gn(乙)=(800*8.0-680)*5*8/300=763,两者相减,最终信用评价结果甲优于乙,可见,虽然乙的支付宝积分表面上看起来比较高,但是,乙由于想隐瞒一些信息或其它原因,仅仅输入积分和一张图片,本信用评级系统给出甲更优的信用评价。
同理,各个裁判器分别对甲乙输入的信用信息进行评价,最终都通过输出模块发送给中央裁判器(裁判器1),由中央裁判器综合后,将最终信用评价结果发送给相应的对象。
上面是较简单的应用实例,假如甲来自支付宝,乙来自商业银行的信用额度,代入上述公式,同样可以给出相应的最终信用评价结果。
通过纯粹机器对比的方式,尽量减少人为因素,将不同对象的信用积分和相关因素进行比较,更科学的评价各个对象之间可信度的高低,并且,通过评级系数R、基准积分/基准等级的加入参与评价,使各个不同来源的信用信息得以能够更准确的比较。
此外,需要说明的是,本说明书中所描述的具体实施例,其各部分名称等可以不同,凡依本发明专利构思所述的构造、特征及原理所做的等效或简单变化,均包括于本发明专利的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种信用评级系统,其特征在于:包括至少一个裁判器,各个裁判器之间通讯连接;各个裁判器均包括信用信息获取模块、仲裁模块和输出模块,信用信息获取模块用于获取至少两个对象的信用信息,在仲裁模块中对所获取的各个对象的信用信息进行比较并将信用评价结果发送给输出模块;裁判器的数量为多个,各个裁判器分布在不同地域;各个裁判器中,其中一个裁判器设置为中央裁判器,其余的裁判器均设置为普通裁判器,各个裁判器均设有一个代表自身等级高低的等级数值,各个普通裁判器的等级数值由中央裁判器进行调整;所述信用评级系统中设有由多个不同版本号的仲裁模块构成的模块版本池,中央裁判器和各个所述普通裁判器的相应管理者通过随机或硬件软件相匹配的方式选择某一个版本号的仲裁模块;当所述中央裁判器临时失效时,由等级数值最高的普通裁判器作为临时中央裁判器;当中央裁判器恢复正常状态时,临时中央裁判器恢复到普通裁判器的状态,中央裁判器恢复工作;当中央裁判器永远失效时,各个普通裁判器通过选举方式推选出新的中央裁判器;中央裁判器直接或通过各个普通裁判器间接接收所述对象的信用信息;所述各个普通裁判器分别将各自的信用评价结果发送给中央裁判器;中央裁判器综合各个普通裁判器的信用评价结果后,将最终信用评价结果直接或通过各个普通裁判器间接发送给相应的对象,同时接收各个对象的反馈信息,根据反馈信息调整中央裁判器自身的等级数值并调整各个普通裁判器低的等级数值;当各个所述普通裁判器的信用评价结果趋向一致时,所述中央裁判器直接采纳占多数的信用评价结果作为最终信用评价结果并发送给相应的对象;当各个所述普通裁判器的信用评价结果为1:1时,或者,当对象反馈的信息导致各个普通裁判器的等级数值持续下降时,将中央裁判器的信用评价结果作为最终信用评价结果并发送给相应的对象;当对象反馈的信息导致各个普通裁判器和中央裁判器的等级数值持续下降时,判断中央裁判器处于失效状态,各个普通裁判器通过选举方式推选出新的中央裁判器;仲裁模块中预设一个虚拟仲裁者,虚拟仲裁者具备N个不同来源的信用信息,其中,N为自然数,各个所述对象与虚拟仲裁者进行比较得出比较结果,然后再将各个比较结果进行依次相减运算,并根据相减运算结果进行排位;各个所述对象与所述虚拟仲裁者之间采用如下方法进行比较:Gn=(M*p-Xn)*k *R/L,其中,Xn为对象的信用积分,k为对象加权值,M为虚拟仲裁者相对应的信用积分,p为评价加权值,p与所述等级数值成正比,R为各个对象的信用积分来源的评级系数,L为各个对象所处平台的基准积分或基准等级, Gn为比较结果。
2.如权利要求1所述的信用评级系统,其特征是:所述对象加权值k根据对象输入的信息量进行调整。
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Citations (3)
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CN102013077A (zh) * | 2010-11-17 | 2011-04-13 | 苏州德融嘉信信用管理技术有限公司 | 信用评级系统 |
CN106503924A (zh) * | 2016-11-15 | 2017-03-15 | 云南国联资信评估有限公司 | 一种小微企业信用评级系统 |
CN106548348A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-03-29 | Tcl集团股份有限公司 | 一种基于智能终端的信用信息管理方法及系统 |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102013077A (zh) * | 2010-11-17 | 2011-04-13 | 苏州德融嘉信信用管理技术有限公司 | 信用评级系统 |
CN106548348A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-03-29 | Tcl集团股份有限公司 | 一种基于智能终端的信用信息管理方法及系统 |
CN106503924A (zh) * | 2016-11-15 | 2017-03-15 | 云南国联资信评估有限公司 | 一种小微企业信用评级系统 |
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