[發明專利]供應鏈用戶信用評價方法、裝置、設備及計算機存儲介質在審
| 申請號: | 202210190084.4 | 申請日: | 2022-02-28 |
| 公開(公告)號: | CN114549136A | 公開(公告)日: | 2022-05-27 |
| 發明(設計)人: | 江元元 | 申請(專利權)人: | 創絡(上海)數據科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/06 | 分類號: | G06Q30/06;G06Q30/02;G06Q10/06 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 201100 上海市閔*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 供應 用戶 信用 評價 方法 裝置 設備 計算機 存儲 介質 | ||
1.一種供應鏈用戶供應鏈用戶信用評價方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取供應鏈上核心用戶的財務數據、輿情數據以及政務數據;
基于所述核心用戶的財務數據、輿情數據、政務數據以及訓練完成的信用評價模型確定所述核心用戶的信用評分;
基于遷移學習算法對所述核心用戶的財務數據、輿情數據、政務數據進行修正,得到修正后的數據;
基于所述修正后的數據對風險評價模型進行訓練,得到訓練完成的風險評價模型;
基于所述修正后的數據以及訓練完成的風險評價模型確定所述核心用戶的風險評分;
基于所述信用評分與風險評分確定所述核心用戶的目標信用。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
獲取所述核心用戶與所述非核心用戶在所述供應鏈上的交易流數據;
基于核心預設規則、所述交易流數據的流向以及所述交易流數據在核心用戶所有交易流數據中的比重確定所述用戶對所述非核心用戶的影響因子;
基于所述核心用戶的目標信用與所述影響因子確定所述核心用戶對非核心用戶的影響信用;
基于所述影響信用以及所述非核心用戶的財務數據、輿情數據、政務數據以及訓練完成的信用評價模型確定所述非核心用戶的信用評分。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于核心預設規則、所述交易流數據的流向以及所述交易流數據在核心用戶所有交易流數據中的比重確定所述用戶對所述非核心用戶的影響因子,具體包括:
基于圖論技術確定所述核心用戶與非核心用戶在所述產業鏈上的物流、資金流或信息流數據的流向以及所述核心用戶與非核心用戶在所述產業鏈上的物流、資金流或信息流數據在所述核心用戶全部物流、資金流或信息流數據的比重。
4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述交易流數據包括物流、資金流或信息流數據中的至少一個;
所述獲取所述核心用戶與非核心用戶在所述產業鏈上的交易流數據,具體包括:
基于預設的產業鏈對應的知識圖譜確定所述核心用戶與非核心用戶在所述產業鏈上的物流、資金流或信息流數據中的至少一個。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在所述基于所述核心用戶的財務數據、輿情數據、政務數據以及訓練完成的信用評價模型確定所述核心用戶的信用評分之前,所述方法還包括:
基于所述核心用戶的歷史財務數據、歷史輿情數據、歷史政務數據以及核心用戶的歷史信用評分對所述信用評價模型進行訓練。
6.一種供應鏈用戶信用評價裝置,其特征在于,所述裝置包括:
第一獲取模塊,用于獲取供應鏈上核心用戶的財務數據、輿情數據以及政務數據;
第一確定模塊,用于基于所述核心用戶的財務數據、輿情數據、政務數據以及訓練完成的信用評價模型確定所述核心用戶的信用評分;
修正模塊,用于基于遷移學習算法對所述核心用戶的財務數據、輿情數據、政務數據進行修正,得到修正后的數據;
第一訓練模塊,用于基于所述修正后的數據對風險評價模型進行訓練,得到訓練完成的風險評價模型;
第二確定模塊,用于基于所述修正后的數據以及訓練完成的風險評價模型確定所述核心用戶的風險評分;
第三確定模塊,用于基于所述信用評分與風險評分確定所述核心用戶的目標信用。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述裝置還包括:
第二獲取模塊,用于獲取所述核心用戶與所述非核心用戶在所述供應鏈上的交易流數據;
第四確定模塊,用于基于核心預設規則、所述交易流數據的流向以及所述交易流數據在核心用戶所有交易流數據中的比重確定所述用戶對所述非核心用戶的影響因子;
第五確定模塊,用于基于所述核心用戶的目標信用與所述影響因子確定所述核心用戶對非核心用戶的影響信用;
第六確定模塊,用于基于所述影響信用以及所述非核心用戶的財務數據、輿情數據、政務數據以及訓練完成的信用評價模型確定所述非核心用戶的信用評分。
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