[發(fā)明專利]企業(yè)信用監(jiān)控方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210508136.8
• 申請日: 2022-05-10
• 公開（公告）號: CN115062687A
• 公開（公告）日: 2022-09-16
• 發(fā)明（設計）人: 郜燕軍;蘆淑娟
• 申請（專利權）人: 北京聯(lián)想海納支付有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 北京樂知新創(chuàng)知識產權代理事務所(普通合伙) 11734
• 代理人: 鄭久興

1.一種企業(yè)信用監(jiān)控方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取第一指標數(shù)據(jù)，所述第一指標數(shù)據(jù)包括多條歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)，每條所述歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)包括一個統(tǒng)計周期的多個經(jīng)營指標的數(shù)據(jù)；

對所述第一指標數(shù)據(jù)進行第一清洗，得到無缺陷經(jīng)營指標的第二指標數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述第二指標數(shù)據(jù)的逾期風險相關性，對所述經(jīng)營指標進行降維篩選，得到?jīng)Q策指標；

基于所述決策指標和所述第一指標數(shù)據(jù)，得到第三指標數(shù)據(jù)，所述第三指標數(shù)據(jù)中的每條歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)僅包括所述決策指標；

對所述第三指標數(shù)據(jù)用支持向量機進行分析，計算決策面；

將當期的經(jīng)營數(shù)據(jù)用所述決策面進行分類，確定是否有逾期風險。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷經(jīng)營指標包括數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)異常或數(shù)據(jù)錯誤的所述經(jīng)營指標；

對所述第一指標數(shù)據(jù)進行第一清洗，包括：

刪除包括數(shù)據(jù)缺失或數(shù)據(jù)錯誤的歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)條；

刪除數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)錯誤的比例達到閾值的所述經(jīng)營指標。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，對所述第一指標數(shù)據(jù)進行第一清洗，還包括：刪除包括數(shù)據(jù)異常的歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)條；

其中，用DBSCAN聚類算法基于距離對所述第一指標數(shù)據(jù)進行聚類分析，確定所述經(jīng)營指標是否數(shù)據(jù)異常。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述第二指標數(shù)據(jù)的逾期風險相關性，對所述經(jīng)營指標進行降維篩選，包括：

采用邏輯回歸對所述第二指標數(shù)據(jù)處理，進行所述經(jīng)營指標降維篩選，所述邏輯回歸的公式如下：

式中，p表示逾期率，自變量Xm為所述第二指標數(shù)據(jù)中的所述經(jīng)營指標，β_m對應每個所述經(jīng)營指標在計算逾期率時的權重，權重越大，對應指標與逾期率相關性越大。

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，采用邏輯回歸對所述第二指標數(shù)據(jù)處理，進行所述經(jīng)營指標降維篩選時，引入貝葉斯信息準則懲罰機制，

BIC＝kln(n)-2ln(L)

式中，k為所述第二指標數(shù)據(jù)中的指標個數(shù)，n為所述第二指標數(shù)據(jù)中所述歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)的條數(shù)，L為似然函數(shù)；

選擇BIC最小的所述經(jīng)營指標組合為決策指標組。

6.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，根據(jù)逾期風險相關性對所述第二指標數(shù)據(jù)中的所述經(jīng)營指標進行降維篩選，還包括：

對所述第二指標數(shù)據(jù)中的所述經(jīng)營指標的值進行標準化轉換，得到經(jīng)營指標標準值，轉換公式如下，

經(jīng)營指標標準值＝(經(jīng)營指標原數(shù)值-經(jīng)營指標最小值)/(經(jīng)營指標最大值-經(jīng)營指標最小值)；

所述邏輯回歸的公式中，自變量Xm為所述經(jīng)營指標標準值。

7.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述決策指標和所述第一指標數(shù)據(jù)，得到第三指標數(shù)據(jù)，包括：

提取所述第一指標數(shù)據(jù)中的決策指標的數(shù)據(jù)，對提取的所述數(shù)據(jù)進行第二清洗，得到無缺陷經(jīng)營指標的所述第三指標數(shù)據(jù)，所述缺陷經(jīng)營指標包括數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)異常或數(shù)據(jù)錯誤的所述經(jīng)營指標；

對提取的所述數(shù)據(jù)進行第二清洗，包括：

刪除包括數(shù)據(jù)缺失或數(shù)據(jù)錯誤的歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)條；

刪除包括數(shù)據(jù)異常的歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)條。

8.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述第三指標數(shù)據(jù)用支持向量機進行分析，計算決策面，包括：

將自變量X＝{X₁,X₂,...,X_n}和二元變量y＝{-1,1}輸入所述支持向量機，其中自變量x_i分別對應所述決策指標，i＝1,2,…,n，y＝±1分別對應正類和負類，所述第三指標數(shù)據(jù)所在的特征空間存在的決策邊界將第三指標數(shù)據(jù)按正類和負類分開，并使得第三指標數(shù)據(jù)點到?jīng)Q策邊界的距離大于1，

W^TX+b1時，y＝1

W^TX+b-1時，y＝-1

決策邊界為：W^TX+b＝0。