[发明专利]企业信贷评级方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种企业信贷评级方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于客户端的评级请求，根据所述评级请求中的企业标识获取企业数据；

在完成对所述企业数据的清洗后，根据清洗后的所述企业数据确定风险特征指标和可靠性特征指标；

通过目标风险模型对所述风险特征指标进行风险评估，得到评估得分；

通过目标可靠性模型对所述可靠性特征指标进行可靠性计算，得到可靠性级别；

根据所述评估得分和所述可靠性级别生成企业信贷评级结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述评级请求中的企业标识获取企业数据之前，所述方法还包括：

根据企业数据样本建立不同类型的风险数据特征；

评估所述风险数据特征对企业风险预测的有效性；

在所述风险数据特征中筛选有效性大于阈值的风险数据特征形成特征池；

将所述特征池中的风险数据特征划分成训练集、测试集和验证集；

通过多个目标算法对所述训练集进行拟合，得到多个第一风险模型；

在多个所述第一风险模型中选取最优模型作为所述目标风险模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在多个所述第一风险模型中选取最优模型作为所述目标风险模型包括：

若拟合过程中不同模型所选择的所述训练集内的风险数据特征存在差异时，对所述训练集、所述测试集和所述验证集里的风险数据特征进行调整；

通过多个所述目标算法对调整后的训练集重新拟合，得到多个第二风险模型；

在多个所述第二风险模型中选取最优模型作为所述目标风险模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过各所述第二风险模型分别对所述测试集和所述验证集进行风险评估，得到风险概率；

根据所述风险概率和风险标签计算模型区分度和稳定性；

从不同的所述第二风险模型中，根据所述风险概率、所述区分度和所述稳定性选择出最优模型作为所述风险模型。

5.根据权利要求2至4任一项所述的方法，其特征在于，所述评估所述风险数据特征对企业风险预测的有效性包括：

对不同类型的所述风险数据特征进行分箱，得到分箱结果；

基于所述分箱结果计算IV值和GINI系数；

通过所述IV值和所述GINI系数，评估所述数据特征对企业风险预测的有效性。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述评级请求中的企业标识获取企业数据之前，所述方法还包括：

根据企业数据样本建立不同类型的可靠性数据特征；

评估所述可靠性数据特征对企业可靠性预测的有效性；

在所述可靠性数据特征中筛选有效性大于阈值的可靠性数据特征形成特征池；

将所述特征池中的可靠性数据特征划分成训练集、测试集和验证集；

通过多个目标算法对所述训练集进行拟合，得到多个第一可靠性模型；

当根据所述测试集和所述验证集确定多个所述第一可靠性模型达到稳定状态且准确率达到预设阈值时，在多个的所述第一可靠性模型中选取最优模型作为所述目标可靠性模型。

7.根据权利要求1至4、6中的任一项所述的方法，其特征在于，所述通过风险模型对所述风险特征指标进行风险评估，得到评估得分包括：

通过风险模型对所述风险特征指标进行风险评估，得到目标风险概率；

基于得分区间和第一优势比，将所述目标风险概率转化为所述评估得分；

所述通过可靠性模型对所述可靠性特征指标进行可靠性计算，得到可靠性级别包括：

通过可靠性模型对所述可靠性特征指标进行可靠性计算，得到可靠性概率；

基于可靠性映射关系和第二优势，将所述可靠性概率转化为所述可靠性级别。