[发明专利]一种针对企业的信用风险评估方法及系统

权利要求书

1.一种针对企业的信用风险评估方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤S1、获取企业相关数据：根据企业相关的结构基础信息获取维度数据集，其中包括标准变量和非标准变量；

步骤S2、维度数据集包括文字信息数据和数字信息数据，对文字信息数据和数字信息数据进行转换成标准的数字信息数据；

步骤S3、数据预处理为包括对上述步骤S2中标准的数字信息数据的异常值和缺失值进行对应的剔除和补充得到有效数据集；

步骤S4、上述步骤S3中有效数据集划分为验证集和测试集，通过验证集和测试集来训练信用卡评分模型，得到具备泛用性的信用卡评分模型；

步骤S5、针对步骤S2非标准变量中数字信息数据做逐月滑动动态分析得到逐月滑动波动率变化数据，且调取步骤S2标准变量中数字信息数据与逐月滑动波动率变化数据进行相关系数计算得到相对应的相关系数数据；

步骤S6、针对步骤S5中通过相关系数数据得到非标准变量对应的分数PScore；

步骤S7、针对步骤S6中对应的分数PScore与步骤S4中泛用性的信用卡评分模型相结合得到标准信用卡评分模型，最终通过标准信用卡评分模型能输出企业信用评分报告。

2.如权利要求1所述一种针对企业的信用风险评估方法，其特征在于：所述步骤S1企业的个性化社会基础信息包括：企业公积金信息、社会保险信息、企业基础水电信息、企业公用商业保险信息、企业人员变动信息与结构构成信息。

3.如权利要求1所述一种针对企业的信用风险评估方法，其特征在于：所述步骤S1标准变量包括企业所处行业、所处区域、注册资本、经营年限、企业性质、净利润和营业收入，非标准变量包括五险一金缴纳明细、公用商业保险缴纳明细、水电缴纳明细和人员变动明细与结构构成信息。

4.如权利要求1所述一种针对企业的信用风险评估方法，其特征在于：所述步骤S2文字信息数据包括企业所处行业、所处区域和企业性质，所述数字信息数据包括注册资本、经营年限、企业性质、净利润、营业收入、五险一金缴纳明细、公用商业保险缴纳明细、水电缴纳明细和人员变动明细与结构构成信息。

5.如权利要求1所述一种针对企业的信用风险评估方法，其特征在于：所述步骤S3中数字信息数据的异常值剔除，设定实验数据总体的数学期望值μ，总体标准差为σ，对于数字信息数据大于μ+3σ或小于μ—3σ的数据为异常值，予以剔除。

6.如权利要求1所述一种针对企业的信用风险评估方法，其特征在于：所述步骤S3中缺失值进行补充采用的是随机森林法通过变量相关关系进行补全缺失数据。

7.如权利要求1所述一种针对企业的信用风险评估方法，其特征在于：所述步骤S4中上述步骤S3中有效数据集划分为验证集和测试集，通过验证集和测试集来训练信用卡评分模型，得到具备泛用性的信用卡评分模型，其中的步骤为：

第一步，通过验证集对信用卡评分模型进行验证，若验证集全部通过，此时将信用卡评分模型通过测试集进行测试；若验证集全部不通过，此时进行调整信用卡评分模型直到验证集验证通过，此时将调整后的信用卡评分模型通过测试集进行测试；若验证集含有局部不通过，则进行调整信用卡评分模型，从而使得若验证集全部；

第二步，通过测试集进行对验证集全部达标后的信用卡评分模型进行测试，如满足，则通过后的信用卡评分模型构建为信用评分模型；如不满足，则再进行调整通过后的信用卡评分模型直到满足为止，此时最终满足后的信用卡评分模型构建为信用评分模型。