CN113313615A - 一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法及装置。其中，该方法包括：获取第一司法数据；将所述第一司法数据与预设数据集进行比较，生成比较结果；根据所述比较结果，获取第二司法数据；将所述第一司法数据和所述第二司法数据通过评分定级模型，得到评价结果数据。本发明解决了现有技术中的司法风险评估或定级过程仅仅通过固定的司法定级算法或规则进行司法评估定级，无法根据司法评估定级历史数据和可以对司法评估定级起作用的其他因素来对司法风险评估进行灵活地评定操作的技术问题。

Description

一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法及装置
技术领域
本发明涉及风险评估领域，具体而言，涉及一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法及装置。
背景技术
随着智能化的不断发展，在当今的社会中人们利用智能化手段增加了学习、工作、生活的质量和效率，通过智能化手段可以给人们带来不同于传统处理方法的技术效果。
目前，在司法风险评估过程中，通常利用司法评估规则进行人为的评估工作，或根据设定好的评估公式，输入相应的司法风险数据组，并根据输入的司法风险数据来进行司法风险定级，但是传统的司法风险评估或定级过程仅仅通过固定的司法定级算法或规则进行司法评估定级，无法根据司法评估定级历史数据和可以对司法评估定级起作用的其他因素来对司法风险评估进行灵活地评定操作。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法及装置，以至少解决现有技术中的司法风险评估或定级过程仅仅通过固定的司法定级算法或规则进行司法评估定级，无法根据司法评估定级历史数据和可以对司法评估定级起作用的其他因素来对司法风险评估进行灵活地评定操作的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法，包括：获取第一司法数据；将所述第一司法数据与预设数据集进行比较，生成比较结果；根据所述比较结果，获取第二司法数据；将所述第一司法数据和所述第二司法数据通过评分定级模型，得到评价结果数据。
可选的，所述将所述第一司法数据与预设数据集进行比较，生成比较结果包括：获取所述预设数据集；将所述第一司法数据与所述预设数据集中的司法数据数据进行比较，得到比较结果，其中，所述比较结果包括：满足、不满足。
可选的，所述根据所述比较结果，获取第二司法数据包括：当所述比较结果为不满足时，从远程服务器端获取所述第二司法数据。
可选的，在所述将所述第一司法数据和所述第二司法数据通过评分定级模型，得到评价结果数据之前，所述方法还包括：训练所述评分定级模型。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种对企业司法风险进行量化评分定级的装置，包括：第一获取模块，用于获取第一司法数据；比较模块，用于将所述第一司法数据与预设数据集进行比较，生成比较结果；第二获取模块，用于根据所述比较结果，获取第二司法数据；评价模块，用于将所述第一司法数据和所述第二司法数据通过评分定级模型，得到评价结果数据。
可选的，所述比较模块包括：获取单元，用于获取所述预设数据集；比较单元，用于将所述第一司法数据与所述预设数据集中的司法数据数据进行比较，得到比较结果，其中，所述比较结果包括：满足、不满足。
可选的，所述第二获取模块包括：获取单元，还用于当所述比较结果为不满足时，从远程服务器端获取所述第二司法数据。
可选的，所述装置还包括：训练模块，用于训练所述评分定级模型。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法。
在本发明实施例中，采用获取第一司法数据；将所述第一司法数据与预设数据集进行比较，生成比较结果；根据所述比较结果，获取第二司法数据；将所述第一司法数据和所述第二司法数据通过评分定级模型，得到评价结果数据的方式，解决了现有技术中的司法风险评估或定级过程仅仅通过固定的司法定级算法或规则进行司法评估定级，无法根据司法评估定级历史数据和可以对司法评估定级起作用的其他因素来对司法风险评估进行灵活地评定操作的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种对企业司法风险进行量化评分定级的装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例，提供了一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
实施例一
图1是根据本发明实施例的一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，获取第一司法数据。
具体的，本发明实施例为了根据原始获取到的司法数据进行算法解析处理，并通过神经网络模型输出司法数据的量化评定分级结果，首先需要通过采集设备采集到第一司法数据，其中，上述第一司法数据可以是通过原始数据采集设备的数据获取端对司法网站的预设司法数据进行获取和采集，也可以是通过云服务器的远程通讯协议获取来自云服务器中司法数据库的原始司法数据。
步骤S104，将所述第一司法数据与预设数据集进行比较，生成比较结果。
可选的，所述将所述第一司法数据与预设数据集进行比较，生成比较结果包括：获取所述预设数据集；将所述第一司法数据与所述预设数据集中的司法数据数据进行比较，得到比较结果，其中，所述比较结果包括：满足、不满足。
具体的，当本发明实施例获取到了第一司法数据之后，由于第一司法数据仅仅是最原始的司法表象数目，因此通过预设数据集将第一司法书数据进行比较，判断是否进行第二司法数据的获取，其中，第二司法数据比第一司法数据的内容更详细和丰富，表征了进一步地司法风险数据和参数，例如获取所述预设数据集，并将所述第一司法数据与所述预设数据集中的司法数据数据进行比较，得到比较结果，其中，所述比较结果包括：满足、不满足。
步骤S106，根据所述比较结果，获取第二司法数据。
可选的，所述根据所述比较结果，获取第二司法数据包括：当所述比较结果为不满足时，从远程服务器端获取所述第二司法数据。
具体的，由于第一司法数据的原始性，因此在通过预设数据集对第一司法数据进行判断之后，当第一司法数据不满足预设数据集（即预设规则数据集合）时，需要通过采集设备进一步采集第二司法数据集，并在后续评分定级的过程中通过第一司法数据和第二司法数据来对评定分级模型进行输入，以得到评价结果。
步骤S108，将所述第一司法数据和所述第二司法数据通过评分定级模型，得到评价结果数据。
具体的，当本发明实施例获取到第一司法数据和第二司法数据之后，为了增加利用司法数据获得风险定级评价结果信息的效率，可以将第一司法数据和第二司法数据输入到预先配置完善的评分定级模型中，并通过该模型输出评价结果数据，上述评价结果数据包括了根据企业司法风险数据进行量化的评分定级数据，其中，评分定级模型可以是利用深度神经网络算法构建的神经网络模型。
可选的，在所述将所述第一司法数据和所述第二司法数据通过评分定级模型，得到评价结果数据之前，所述方法还包括：训练所述评分定级模型。
具体的，为了实现上述本发明实施例的评分定级模型输出结果的技术目的，需要将评分定级模型进行训练，其训练所用的数据可以是每次对企业司法风险数据进行量化的评分定级数据，并将这些历史数据作为训练评分定级模型的要素，以便得到完善、精度高的评分定级模型。
通过上述实施例，解决了现有技术中的司法风险评估或定级过程仅仅通过固定的司法定级算法或规则进行司法评估定级，无法根据司法评估定级历史数据和可以对司法评估定级起作用的其他因素来对司法风险评估进行灵活地评定操作的技术问题。
实施例二
图2是根据本发明实施例的一种对企业司法风险进行量化评分定级的装置的结构框图，如图2所示，该装置包括：
第一获取模块20，用于获取第一司法数据。
具体的，本发明实施例为了根据原始获取到的司法数据进行算法解析处理，并通过神经网络模型输出司法数据的量化评定分级结果，首先需要通过采集设备采集到第一司法数据，其中，上述第一司法数据可以是通过原始数据采集设备的数据获取端对司法网站的预设司法数据进行获取和采集，也可以是通过云服务器的远程通讯协议获取来自云服务器中司法数据库的原始司法数据。
比较模块22，用于将所述第一司法数据与预设数据集进行比较，生成比较结果。
可选的，所述比较模块包括：获取单元，用于获取所述预设数据集；比较单元，用于将所述第一司法数据与所述预设数据集中的司法数据数据进行比较，得到比较结果，其中，所述比较结果包括：满足、不满足。
具体的，当本发明实施例获取到了第一司法数据之后，由于第一司法数据仅仅是最原始的司法表象数目，因此通过预设数据集将第一司法书数据进行比较，判断是否进行第二司法数据的获取，其中，第二司法数据比第一司法数据的内容更详细和丰富，表征了进一步地司法风险数据和参数，例如获取所述预设数据集，并将所述第一司法数据与所述预设数据集中的司法数据数据进行比较，得到比较结果，其中，所述比较结果包括：满足、不满足。
第二获取模块24，用于根据所述比较结果，获取第二司法数据。
可选的，所述第二获取模块包括：获取单元，还用于当所述比较结果为不满足时，从远程服务器端获取所述第二司法数据。
具体的，由于第一司法数据的原始性，因此在通过预设数据集对第一司法数据进行判断之后，当第一司法数据不满足预设数据集（即预设规则数据集合）时，需要通过采集设备进一步采集第二司法数据集，并在后续评分定级的过程中通过第一司法数据和第二司法数据来对评定分级模型进行输入，以得到评价结果。
评价模块26，用于将所述第一司法数据和所述第二司法数据通过评分定级模型，得到评价结果数据。
具体的，当本发明实施例获取到第一司法数据和第二司法数据之后，为了增加利用司法数据获得风险定级评价结果信息的效率，可以将第一司法数据和第二司法数据输入到预先配置完善的评分定级模型中，并通过该模型输出评价结果数据，上述评价结果数据包括了根据企业司法风险数据进行量化的评分定级数据，其中，评分定级模型可以是利用深度神经网络算法构建的神经网络模型。
可选的，所述装置还包括：训练模块，用于训练所述评分定级模型。
具体的，为了实现上述本发明实施例的评分定级模型输出结果的技术目的，需要将评分定级模型进行训练，其训练所用的数据可以是每次对企业司法风险数据进行量化的评分定级数据，并将这些历史数据作为训练评分定级模型的要素，以便得到完善、精度高的评分定级模型。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法。
具体的，上述方法包括：获取第一司法数据；将所述第一司法数据与预设数据集进行比较，生成比较结果；根据所述比较结果，获取第二司法数据；将所述第一司法数据和所述第二司法数据通过评分定级模型，得到评价结果数据。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法。
具体的，上述方法包括：获取第一司法数据；将所述第一司法数据与预设数据集进行比较，生成比较结果；根据所述比较结果，获取第二司法数据；将所述第一司法数据和所述第二司法数据通过评分定级模型，得到评价结果数据。
通过上述实施例，解决了现有技术中的司法风险评估或定级过程仅仅通过固定的司法定级算法或规则进行司法评估定级，无法根据司法评估定级历史数据和可以对司法评估定级起作用的其他因素来对司法风险评估进行灵活地评定操作的技术问题。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以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，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品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（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法，其特征在于，包括：
获取第一司法数据；
将所述第一司法数据与预设数据集进行比较，生成比较结果；
根据所述比较结果，获取第二司法数据；
将所述第一司法数据和所述第二司法数据通过评分定级模型，得到评价结果数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一司法数据与预设数据集进行比较，生成比较结果包括：
获取所述预设数据集；
将所述第一司法数据与所述预设数据集中的司法数据数据进行比较，得到比较结果，其中，所述比较结果包括：满足、不满足。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述比较结果，获取第二司法数据包括：
当所述比较结果为不满足时，从远程服务器端获取所述第二司法数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一司法数据和所述第二司法数据通过评分定级模型，得到评价结果数据之前，所述方法还包括：
训练所述评分定级模型。
5.一种对企业司法风险进行量化评分定级的装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取第一司法数据；
比较模块，用于将所述第一司法数据与预设数据集进行比较，生成比较结果；
第二获取模块，用于根据所述比较结果，获取第二司法数据；
评价模块，用于将所述第一司法数据和所述第二司法数据通过评分定级模型，得到评价结果数据。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述比较模块包括：
获取单元，用于获取所述预设数据集；
比较单元，用于将所述第一司法数据与所述预设数据集中的司法数据数据进行比较，得到比较结果，其中，所述比较结果包括：满足、不满足。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块包括：
获取单元，还用于当所述比较结果为不满足时，从远程服务器端获取所述第二司法数据。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
训练模块，用于训练所述评分定级模型。
9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。
10.一种电子装置，其特征在于，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。
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