[發明專利]無形資產的價值評估方法、系統、終端設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010370244.4
• 申請日: 2020-04-30
• 公開（公告）號: CN111539774A
• 公開（公告）日: 2020-08-14
• 發明（設計）人: 蔡杭;李月;梁議丹;賁流;范力欣;陳天健
• 申請（專利權）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q40/02;G06N20/00
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 謝閱

本發明公開了一種無形資產的價值評估方法、系統、終端設備及存儲介質，通過與各數據機構建立連接的中心服務器接收各數據機構上傳的對待評估無形資產進行價值評估的初始價值評估結果，其中，所述初始價值評估結果為各所述數據機構將待評估無形資產的目標特征數據輸入基于聯邦學習訓練得到的價值評估模型預測得到；對從各數據機構接收到的各所述初始價值評估結果進行整合，得到所述待評估無形資產的綜合價值評估結果。本發明在保證各數據機構各自所擁有數據不離開本地，即不至于影響數據的隱私安全情況下，訓練以及利用價值評估模型對無形資產的價值進行準確的評估，促進了無形資產質押融資的高效發展。

技術領域

本發明涉及聯邦學習技術領域，尤其涉及一種無形資產的價值評估方法、系統、終端設備及存儲介質。

背景技術

由于聯邦學習技術可實現在保用各參與方所擁有數據的隱私安全的前提下，以“數據不動模型動”的方式，讓分散的小數據孤島可以聯合起來通過聯邦模型變成大數據分析，聯邦學習技術在諸多技術領域的應用已經受到越來越多的重視。

現如今，基于國家大力鼓勵無形資產質押融資的基本政策，眾多企業都通過質押其擁有的無形資產來進行融資貸款等，以供企業的進一步運行和發展。然而，貸款機構往往難以準確的評估企業所擁有無形資產的價值，如此，致使針對無形資產進行準確的價值評估，一直是企業利用無形資產進行質押融資過程中難以有效突破的難題。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種無形資產的價值評估方法、裝置、終端設備及存儲介質，旨在基于聯邦學習技術在保護數據隱私的前提下，利用分散的各個數據機構所擁有的無形資產的特征數據進行訓練、聚合以用于準確的對該無形資產進行價值評估。

為實現上述目的，本發明提供一種無形資產的價值評估方法，所述無形資產的價值評估方法應用于中心服務器，所述中心服務器與各數據機構建立連接，所述無形資產的價值評估方法包括：

接收各數據機構上傳的對待評估無形資產進行價值評估的初始價值評估結果，其中，所述初始價值評估結果為各所述數據機構將待評估無形資產的目標特征數據輸入基于聯邦學習訓練得到的價值評估模型預測得到；

對從各數據機構接收到的各所述初始價值評估結果進行整合，得到所述待評估無形資產的綜合價值評估結果。

進一步地，所述無形資產的價值評估方法，還包括：

結合區塊鏈技術記錄各所述數據機構針對所述價值評估模型的貢獻度。

進一步地，所述結合區塊鏈技術記錄各所述數據機構針對所述價值評估模型的貢獻度的步驟，包括：

獲取各所述數據機構在基于聯邦學習訓練得到所述價值評估模型過程中上傳的各本地訓練模型；

根據各所述本地訓練模型，計算各所述數據機構針對所述價值評估模型的貢獻度；

將所述貢獻度關聯存寫入預設區塊鏈中進行記錄，以供各所述數據機構登入所述預設區塊鏈進行查證。

此外，為實現上述目的，本發明還提供一種無形資產的價值評估方法，所述無形資產的價值評估方法應用于數據機構，所述數據機構與中心服務器建立連接，所述無形資產的價值評估方法包括：

提取待評估無形資產的目標特征數據；

將所述目標特征數據輸入價值評估模型得到對所述待評估無形資產進行價值評估的初始價值評估結果，其中，所述價值評估模型基于聯邦學習訓練得到；

將所述初始價值評估結果上傳至中心服務器，以供所述中心服務器對從各數據機構接收到的各所述初始價值評估結果進行整合，得到所述待評估無形資產的綜合價值評估結果。

進一步地，所述提取待評估無形資產的目標特征數據的步驟，包括：