[发明专利]企业风险画像方法、装置、计算机设备和可读存储介质

说明书

本发明涉及区块链人工智能智慧城市宏观经济，提供了一种企业风险画像方法、装置、计算机设备和可读存储介质。该方法包括：确定对目标企业进行风险画像时的目标风险指标；获取企业样本数据集；选定预选画像向量；对学习模型进行训练；将测试集中多条样本数据的预选画像向量输入训练好的学习模型，得到的输出为指标测试值；比对指标测试值和测试集中对应的指标样本值，判断训练好的学习模型的正确率是否大于或等于预设阈值；若是，获取目标企业的预选画像向量，得到画像向量，对目标企业进行风险画像。此外，本发明还涉及区块链技术，画像向量和风险画像均可存储于区块链节点中。通过本发明，能够有针对性的、准确地对企业进行风险画像。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种企业风险画像方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

背景技术

企业风险画像是通过企业基本情况、经营情况、财务情况、行业情况、融资情况、消费决策和对产品的诉求等多维度企业商业信息数据，来表征企业风险的状况，上述提到的企业各种经营数据是宏观经济分析的重要指标，企业画像数据可为宏观经济的研究提供了重要参考依据。传统的企业风险画像往往是根据过往的一些业务经验，将一大堆事实数据或者这些数据的统计量，通过罗列、组合、图表等形式进行展现。尽管这一方法可以很好的让观看者看到或者搜索到所需要的信息，但往往包含过多无用信息，难以提炼出满足某一个或一组特定任务的、有着高度针对性的信息。

因此，提供一种企业风险画像方法、装置、计算机设备和可读存储介质，以有针对性的、准确地对企业进行风险画像，成为本领域亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种企业风险画像方法、装置、计算机设备和可读存储介质，用于解决现有技术中存在的上述技术问题。本发明还可应用于智慧城市领域中，对智慧城市建设中的相关企业进行风险画像，从而推动智慧城市的建设。本发明还可应用于宏观经济领域中，对通过对企业进行风险画像，从而能够观察、预测以及分析宏观经济的发展。

一方面，为实现上述目的，本发明提供了一种企业风险画像方法。

该企业风险画像方法包括：确定对目标企业进行风险画像时的目标风险指标；获取企业样本数据集，其中，企业样本数据集包括测试集和训练集，测试集和训练集均包括多条样本数据，样本数据包括多维向量和目标风险指标的指标样本值；在多维向量中选定若干维向量作为预选画像向量；将训练集中多条样本数据的预选画像向量和对应的指标样本值分别作为预设学习模型的输入和输出，对学习模型进行训练；将测试集中多条样本数据的预选画像向量输入训练好的学习模型，得到的输出为指标测试值；比对指标测试值和测试集中对应的指标样本值，判断训练好的学习模型的正确率是否大于或等于预设阈值；当正确率大于或等于预设阈值时，获取目标企业的预选画像向量，得到画像向量；根据画像向量对目标企业进行风险画像。

进一步地，根据画像向量对目标企业进行风险画像的步骤包括：将画像向量和训练好的学习模型输入至归因模型，得到画像向量中各维向量对应的贡献度；根据画像向量和画像向量中各维向量对应的贡献度对目标企业进行风险画像。

进一步地，在判断训练好的学习模型的正确率是否大于或等于预设阈值的步骤之后，该企业风险画像方法还包括：当正确率小于预设阈值时，在多维向量中重新选定若干维向量作为新的预选画像向量，以对学习模型重新进行训练。

进一步地，在得到画像向量之后，该企业风险画像方法还包括：将画像向量输入训练好的学习模型，得到的输出为指标画像值；根据指标画像值对目标企业进行风险画像。

进一步地，在将画像向量输入训练好的学习模型之后，该企业风险画像方法还包括：获取训练好的学习模型在输出指标画像值之前产生的中间数据；根据中间数据对目标企业进行风险画像。