[發明專利]一種基于大數據的企業信用評價指標系統

在審

• 申請號: 202110305380.X
• 申請日: 2021-03-19
• 公開（公告）號: CN113011752A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 陳瑞勇;孫秀文
• 申請（專利權）人: 天道金科股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/02
• 代理公司: 杭州信義達專利代理事務所(普通合伙) 33305
• 代理人: 陳繼算

一種基于大數據的企業信用評價指標系統，屬于數據處理技術領域，包括數據獲取模塊，用于獲取企業客群數據信息；數據處理模塊，用于對獲取的授信企業客群數據信息進行分層采樣，獲取建模分析樣本；數據清洗模塊，用于發現并糾正建模分析樣本中可識別的數據錯誤，得到第一數據；特征工程模塊，用于對第一數據進行處理，獲得第二數據；應用模塊，用于接收第二數據，并依據邏輯回歸算法，從而驗證企業信用評價的模型指標；本發明能夠有效預測中小微企業的貸款行為表現，并對違約客群與非違約客群產生明顯的區分度，在解決中小微企業首貸準入以及銀行首貸獲客方面破解了已有方法的阻礙，具有相當的可行性和落地應用價值。

技術領域

本發明屬于數據處理技術領域，特別涉及一種基于大數據的企業信用評價指標系統。

背景技術

國內目前主流的中小微企業信用評價模型技術主要采用在原有針對國有企業、大型企業的信用評級體系中加入新的指標變量的途徑建立模型，例如舒歆(2015)通過Logistic模型回歸分析小微企業違約狀況與影響小微企業違約的各個因素之間的因果關系，建立了由償債能力、盈利能力營運能力、創新能力、成長能力、法人治理、信用情況等七大類反應中小微企業資信狀況的指標體系。并且已有技術在數據的選擇上受到我國中小微企業數據封鎖等限制，主要以資產負債率等傳統用于大中企業的評價指標搭建模型，得到的結果難以真實反應中小微企業的生產經營狀況與信用水平，在以大數據技術破解中小微企業首貸難問題上實用價值較低。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于大數據的企業信用評價指標系統，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種基于大數據的企業信用評價指標系統，包括數據獲取模塊，用于獲取企業客群數據信息，所述企業客群數據信息包括授信企業客群數據信息和非授信企業客群數據信息；數據處理模塊，用于對獲取的授信企業客群數據信息進行分層采樣，獲取建模分析樣本；數據清洗模塊，用于發現并糾正建模分析樣本/非授信企業客群數據信息中可識別的數據錯誤，得到第一數據/預測數據；特征工程模塊，用于對第一數據/預測數據進行處理，獲得第二數據/模型指標；應用模塊，用于接收第二數據/模型指標，并依據邏輯回歸算法，從而驗證授信企業客群數據信息的信用評價的特征指標/預測非授信企業客群的信用評分。

進一步地，所述特征工程模塊包括特征衍生模塊、特征分箱模塊和特征篩選模塊；其中，特征衍生模塊，用于將企業各維度數據通過多項式變換計算、時間窗口統計匯總等方式獲取更多表征企業行為的新特征，特征分箱模塊，用于對連續特征離散化，特征篩選模塊，根據特征重要度、線性相關性等指標來選擇更重要且更能反應企業還款能力和還款意愿的特征，提高模型泛化能力的同時降低計算復雜度。

進一步地，所述特征分箱模塊通過特征IV值衡量特征在系統中的重要度與貢獻度，采用如下公式：

其中，B_all表示所有樣本中違約樣本總數，B_i表示第i個分箱中的違約樣本數，G_all表示所有樣本中非違約樣本總數，G_i表示第i個分箱中的非違約樣本數。

進一步地，所述模型指標為覆蓋企業基本信息、資產行為狀況、經營收入指標以及社會信用表現四大數據維度中的一種或多種。

進一步地，所述數據清洗模塊具體的工作步驟如下：

S1：對數據中的無效值進行處理；

S2：處理數據中的缺失值；通過計算每個字段的缺失率，結合字段的重要性，進行缺失補充；

S3：根據檢查數據中變量的合理取值范圍和相互關聯性，對數據的一致性的檢查；

S4：其他缺陷進行修正。