[發明專利]企業評分模型構建方法、企業評分方法和裝置

在審

• 申請號: 201910012442.0
• 申請日: 2019-01-07
• 公開（公告）號: CN109636244A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發明（設計）人: 郭宏毅;劉圓;楊寶華;郭英楠;王景玉;徐展彧;王利鑫;馮亞偉
• 申請（專利權）人: 山東浪潮云信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 李世喆

本發明提供了一種企業評分模型構建方法、企業評分方法和裝置，該企業評分模型構建方法可包括：獲取同類企業的畫像數據以及經營數據，對畫像數據和經營數據進行降維處理，從降維的結果中，選擇入模指標；對入模指標進行分類，構建類指標；針對類指標，執行：根據類指標包含的入模指標之間的重要關系，確定判斷矩陣；對判斷矩陣進行歸一化處理，確定判斷矩陣對應的判斷矩陣權重數據集；利用方差法，計算類指標對應的方差權重數據集；根據判斷矩陣權重數據集和方差權重數據集，計算入模指標權重。本發明提供的方案大大減少了人為干擾或者主觀因素影響，從而有效地提高評分準確性。

技術領域

本發明涉及大數據分析技術領域，特別涉及一種企業評分模型構建方法、企業評分方法和裝置。

背景技術

企業是金融機構如銀行非常重要的前端獲客渠道，利用大數據技術對企業進行綜合評分，可以幫助金融機構挑選出優秀的企業，同時也可以幫助金融機構在對企業信貸過程中建立優質的風控體系。

目前，對企業進行綜合評分的方式主要是，采集企業的幾個指標，為這些指標人為地分配相應的權重和得分規則，按照人為分配的權重和得分規則計算企業分數?，F有的這種綜合評分的方式，由于人為干擾或者主觀因素影響，往往造成評分準確性較低。

發明內容

本發明實施例提供了一種企業評分模型構建方法、企業評分方法和裝置，大大減少了人為干擾或者主觀因素影響，從而有效地提高評分準確性。

一種企業評分模型構建方法，獲取同類企業的畫像數據以及經營數據，還包括：

對所述畫像數據和所述經營數據進行降維處理，從降維的結果中，選擇至少兩個入模指標；

對所述至少兩個入模指標進行分類，構建至少一個類指標；

針對每一個類指標，執行：

根據所述類指標包含的所述入模指標之間的重要關系，確定判斷矩陣；

對所述判斷矩陣進行歸一化處理，確定所述判斷矩陣對應的判斷矩陣權重數據集，所述判斷矩陣權重數據集，包括：所述類指標包含的各個入模指標對應的判斷矩陣權重；

利用方差法，計算所述類指標對應的方差權重數據集，所述類指標對應的方差權重數據集，包括：所述類指標包含的各個入模指標對應的方差權重；

根據所述判斷矩陣權重數據集和所述方差權重數據集，計算所述入模指標權重。

優選地，上述企業評分模型構建方法，進一步包括：繪制層次結構圖，其中，所述層次結構圖包括：總目標層、子目標層和方案層；

所述對所述至少兩個入模指標進行分類，構建至少一個類指標，包括：

接收外部定義的總目標層和子目標層；

按照所述入模指標與所述子目標層的相關性，將所述至少兩個入模指標填充到所述方案層；

確定定義的所述子目標層為所述類指標。

優選地，上述企業評分模型構建方法，進一步包括：

采用冪函數映射，預處理所述畫像數據和所述經營數據；

采用線性映射函數，將預處理后的所述畫像數據和預處理后的所述經營數據中分布平穩的數據段映射在0～100之間，確定所述分布平穩的數據段的分數；

采用sigmoid映射函數，將預處理后的所述畫像數據和預處理后的所述經營數據中存在波峰的數據段映射在0～100之間，確定所述存在波峰的數據段的分數；

所述利用方差法，計算所述類指標對應的方差權重數據集，包括：