[發明專利]一種企業信用評估方法及系統

在審

• 申請號: 201611247510.4
• 申請日: 2016-12-29
• 公開（公告）號: CN106779457A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 琚澤霞;胡文彬;張樂;宋磊;劉祥濤;趙彥暉;孫淏添
• 申請（專利權）人: 深圳微眾稅銀信息服務有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙)44285
• 代理人: 王仲凱

技術領域

本發明涉及金融領域，特別是涉及一種企業信用評估方法及系統。

背景技術

隨著社會的發展進步，企業信用與企業經濟利益的關聯越來越密切。

企業信用可以由征信機構通過企業信用評估手段得出，即提供信用信息服務的企業，按照合法手段收集企業的信用信息，對信用信息進行加工處理，形成企業的信用報告等征信產品。

目前大多數的征信機構，用來評估企業信用的數據沒有可信性。信用信息的可信性在一定程度可以由企業信用信息的來源決定，企業信用信息的來源有很多，例如，基于交易平臺的數據、基于社交數據、基于互聯網公開數據等。企業信用信息的真實性以及全面性，對企業信用的評估結果有很大的影響。但是，通過上述途徑獲取的企業信用信息的真實性以及全面性沒有保障，從而不能對企業進行全面可信的評價。如何保障企業信用評估數據的真實性以及全面性，從而提高企業信用評估結果的可信度是本領域亟待解決的問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種企業信用評估方法，包括：

將多個企業的涉稅數據以及信用數據作為樣本數據，根據所述樣本數據預先建立企業信用評分卡模型；

獲取待評估企業的指標數據；

對所述指標數據進行證據權重轉換，生成證據權重值；

調用所述企業信用評分卡模型，根據生成的所述證據權重值計算所述待評估企業的信用評分以及違約概率。

可選地，所述根據所述樣本數據預先建立企業信用評分卡模型包括：

對所述樣本數據進行預處理；

對經過預處理后的所述樣本數據進行證據權重轉換；

利用變量的信息值以及基尼系數確定最優變量，對經證據權重轉換后的數據做邏輯模型回歸，構建邏輯回歸模型，將所述回歸模型轉換為評分卡形式，生成所述企業信用評分卡模型。

可選地，所述對所述樣本數據進行預處理包括：

對所述樣本數據進行數據清洗；

對所述樣本數據的變量類型進行識別，區分連續變量以及名義變量；對所述樣本數數據中的連續變量進行分段處理，對所述樣本數數據中的名義變量的基數進行判斷，對需降基的名義變量進行降基處理；

將所述樣本數據轉換為符合邏輯模型要求的格式。

可選地，在所述獲取待評估企業的指標數據之后還包括：

對所述指標數據進行預處理；

所述對所述指標數據進行預處理包括：

對所述指標數據進行數據清洗；

對所述指標數據的變量類型進行識別，區分連續變量以及名義變量；對所述指標數據中的連續變量進行分段處理，對所述指標數據中的名義變量的基數進行判斷，對需降基的名義變量進行降基處理；

將所述指標數據轉換為符合邏輯模型要求的格式。

可選地，在所述根據生成的所述證據權重值計算所述待評估企業的信用評分以及違約概率之后還包括：

根據所述信用評分以及所述違約概率生成企業信用評估報告。

可選地，所述涉稅數據包括企業基礎數據、申報數據、發票數據、經營數據以及財務數據。

可選地，所述獲取待評估企業的指標數據包括：

根據所述待評估企業的企業納稅識別號從預設涉稅數據庫中提取企業對應的指標數據。

本發明還提供了一種企業信用評估系統，包括：

模型構建模塊，用于將多個企業的涉稅數據以及信用數據作為樣本數據，根據所述樣本數據預先建立企業信用評分卡模型；

獲取模塊，用于獲取待評估企業的指標數據；

轉換模塊，用于對所述指標數據進行證據權重轉換，生成證據權重值；

計算模塊，用于調用所述企業信用評分卡模型，根據生成的所述證據權重值計算所述待評估企業的信用評分以及違約概率。

可選地，所述模型構建模塊包括：

預處理單元，用于對所述樣本數據進行預處理；

權重轉換單元，用于對經過預處理后的所述樣本數據進行證據權重轉換；

構建單元，用于利用變量的信息值以及基尼系數確定最優變量，對經證據權重轉換后的數據做邏輯模型回歸，構建邏輯回歸模型，將所述回歸模型轉換為評分卡形式，生成所述企業信用評分卡模型。

可選地，所述預處理單元包括：

第一數據清洗子單元，用于對所述樣本數據進行數據清洗；

第一處理子單元，用于對所述樣本數據的變量類型進行識別，區分連續變量以及名義變量；對所述樣本數數據中的連續變量進行分段處理，對所述樣本數數據中的名義變量的基數進行判斷，對需降基的名義變量進行降基處理；