[发明专利]一种企业信用风险评估方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及风险评估的领域，尤其涉及一种企业信用风险评估的方法及系统。

背景技术

在信用评估方面，中小企业与传统的资本市场相比，存在信息不对称的问题，即，针对于中小企业的一些财务信息，不同信用评估的人员获得的信息不同，有些人对中小企业的信息掌握的比较全面，有一些人掌握的比较贫乏，这就使得无法准确的对中小企业的信用风险进行评估。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种企业信用风险评估方法及系统，解决了现有技术中当无法获取企业的财务信息，或者获取到的财务信息不全面、不客观的情况下，无法对企业的信用进行评估的问题。

本发明实施例公开了一种企业信用风险评估方法，在本实施例中，所述方法包括：

获取与企业偿债能力和偿债意愿相关的因子数据，并对所述因子数据进行预处理，得到预处理后的因子数据；其中所述因子数据包括：企业所处行业、所处区域、注册资本、经营年限、企业性质、净利润、总资产等；

基于所述预处理后的因子数据和预设的机器学习模型，计算企业偿债能力、偿债意愿的预测值；其中，所述机器学习模型是已通过对历史因子数据和历史企业偿债能力、历史企业偿债意愿进行机器学习而训练得到的；所述历史企业偿债能力、历史企业偿债意愿包括：历史企业偿债能力、历史企业偿债意愿实际值和/或预测值；

依据所述企业偿债能力、偿债意愿的预测值和预设的函数，生成企业信用质量分析报告。

可选的，所述对所述因子数据进行预处理，包括：

对所述因子数据中的异常数据或者缺失数据进行处理，得到初始处理后的因子数据；

对初始处理后的因子数据进行归一化处理，得到预处理后的因子数据。

可选的，

所述基于所述预处理后的因子数据和预设的机器学习模型，计算企业偿债能力与偿债意愿的预测值，包括：

将所述预处理后的因子数据划分为两部分，分别为第一因子数据和第二因子数据；

将所述第一因子数据和预设的企业偿债能力与偿债意愿对所述预设的机器学习模型进行调整；其中，所述预设的企业偿债能力与偿债意愿包括：企业偿债能力与偿债意愿的第一预测值和/或企业偿债能力与偿债意愿的实际值；

依据所述第二因子数据和调整后的所述机器学习模型，计算企业偿债能力、偿债意愿的预测值。

可选的，还包括：

当接收到输出所述企业信用质量分析报告的信息时，判断是否满足预设的输出规则；

若满足预设的输出规则，输出所述企业信用质量分析报告。

可选的，所述预设的输出规则可以包括以下的一个或者多个：

规则一：接收到已支付的指令；

规则二：接收到用户输入的预设的账号和密码。

本发明实施例还提供了一种企业信用风险评估系统，所述系统包括：

企业信息获取模块，用于获取与企业偿债能力和偿债意愿相关的因子数据，并对所述因子数据进行预处理，得到预处理后的因子数据；其中所述因子数据包括：企业所处行业、所处区域、注册资本、经营年限、企业性质、净利润、总资产等；

企业偿债能力与偿债意愿分析模块，用于基于所述预处理后的因子数据和预设的机器学习模型，计算企业偿债能力、偿债意愿的预测值；其中，所述机器学习模型是已通过对历史因子数据和历史企业偿债能力、历史企业偿债意愿进行机器学习而训练得到的；所述历史企业偿债能力、历史企业偿债意愿包括：历史企业偿债能力、历史企业偿债意愿实际值和/或预测值；

企业信用质量分析报告生成模块，用于依据所述企业偿债能力、偿债意愿的预测值和预设的函数，生成企业信用质量分析报告。

可选的，所述企业信息获取模块，包括：

数据处理子模块，用于对所述因子数据中的异常数据或者缺失数据进行处理，得到初始处理后的因子数据；

归一化子模块，用于对初始处理后的因子数据进行归一化处理，得到预处理后的因子数据。

可选的，所述企业信用质量分析报告生成模块，包括：

数据划分子模块，用于将所述预处理后的因子数据划分为两部分，分别为第一因子数据和第二因子数据；

调整子模块，用于将所述第一因子数据和预设的企业偿债能力与偿债意愿对所述预设的机器学习模型进行调整；其中，所述预设的企业偿债能力与偿债意愿包括：企业偿债能力与偿债意愿的第一预测值和/或企业偿债能力与偿债意愿的实际值；