[發明專利]針對企業投融資的智能化決策方法及其系統

在審

• 申請號: 201710424101.5
• 申請日: 2017-06-07
• 公開（公告）號: CN107292743A
• 公開（公告）日: 2017-10-24
• 發明（設計）人: 李小強
• 申請（專利權）人: 前海梧桐（深圳）數據有限公司
• 主分類號: G06Q40/06
• 分類號: G06Q40/06
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所44242
• 代理人: 馮筠

1.針對企業投融資的智能化決策方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取海量企業數據；

根據海量企業數據獲取企業決策點；

量化海量企業數據中的指標，獲取量化指標；

從量化指標內獲取輿情和風險信息；

推送所述輿情和風險信息、企業決策點以及銀行風控/投資模型，獲取投融資的決策。

2.根據權利要求1所述的針對企業投融資的智能化決策方法，其特征在于，根據海量企業數據獲取企業決策點的步驟，包括以下具體步驟：

對需要服務的企業進行分類和分層，獲取企業子項；

結合企業業務特征，將所述企業子項與企業的各類決策需求關聯，形成決策點分類模型；

基于專有數據源和海量數據，對決策點分類模型進行動態調整；

匹配調整后的決策點分類模型和企業經營的產品和服務，獲取企業決策點。

3.根據權利要求1所述的針對企業投融資的智能化決策方法，其特征在于，量化海量企業數據中的指標，獲取量化指標的步驟，包括以下具體步驟：

按照銀行的風控模型或投資機構投資模型，篩選出海量企業數據中的指標；

對所述指標的數量進行統計，將統計的值作為量化指標。

4.根據權利要求1至3任一項所述的針對企業投融資的智能化決策方法，其特征在于，從量化指標內獲取輿情和風險信息的步驟，包括以下具體步驟：

存儲所述量化指標；

從量化指標內篩選出輿情和風險信息；

對所述輿情和風險信息進行分析處理。

5.根據權利要求4所述的針對企業投融資的智能化決策方法，其特征在于，對所述輿情和風險信息進行分析處理的步驟，包括以下具體步驟：

對所述輿情和風險信息進行信息情感分析以及詞性分析；

根據企業的投資偏好，篩選符合要求的輿情和風險信息。

6.針對企業投融資的智能化決策系統，其特征在于，包括數據獲取單元、決策點獲取單元、量化指標獲取單元、信息獲取單元以及推送單元；

所述數據獲取單元，用于獲取海量企業數據；

所述決策點獲取單元，用于根據海量企業數據獲取企業決策點；

所述量化指標獲取單元，用于量化海量企業數據中的指標，獲取量化指標；

所述信息獲取單元，用于從量化指標內獲取輿情和風險信息；

所述推送單元，用于推送所述輿情和風險信息、企業決策點以及銀行風控/投資模型，獲取投融資的決策。

7.根據權利要求6所述的針對企業投融資的智能化決策方法，其特征在于，所述決策點獲取單元包括企業子項獲取模塊、模型形成模塊、調整模塊以及決策點獲取模塊；

所述企業子項獲取模塊，用于對需要服務的企業進行分類和分層，獲取企業子項；

所述模型形成模塊，用于結合企業業務特征，將所述企業子項與企業的各類決策需求關聯，形成決策點分類模型；

所述調整模塊，用于基于專有數據源和海量數據，對決策點分類模型進行動態調整；

所述決策點獲取模塊，用于匹配調整后的決策點分類模型和企業經營的產品和服務，獲取企業決策點。

8.根據權利要求7所述的針對企業投融資的智能化決策方法，其特征在于，所述量化指標獲取單元包括篩選模塊以及統計模塊；

所述指標篩選模塊，用于按照銀行的風控模型或投資機構投資模型，篩選出海量企業數據中的指標；

所述統計模塊，用于對所述指標的數量進行統計，將統計的值作為量化指標。

9.根據權利要求8所述的針對企業投融資的智能化決策方法，其特征在于，所述信息獲取單元包括存儲模塊、信息篩選模塊以及分析處理模塊；

所述存儲模塊，用于存儲所述量化指標；

所述信息篩選模塊，用于從量化指標內篩選出輿情和風險信息；

所述分析處理模塊，用于對所述輿情和風險信息進行分析處理。

10.根據權利要求9所述的針對企業投融資的智能化決策方法，其特征在于，所述分析處理模塊包括分析子模塊以及偏好篩選子模塊；

所述分析子模塊，用于對所述輿情和風險信息進行信息情感分析以及詞性分析；

所述偏好篩選子模塊，用于根據企業的投資偏好，篩選符合要求的輿情和風險信息。