[发明专利]一种适用于校验企业代码的系统及方法

权利要求书

1.一种适用于校验企业代码的系统，所述系统包括：

赋码模块，所述赋码模块对目标企业所属的行业类别进行分类，分类完成后对目标企业赋予企业行业代码；

采集模块，所述采集模块根据所述目标企业的企业行业代码，生成目标企业的信息采集表；

所述信息采集表采集目标企业的指标项数据；

检验模块，所述校验模块根据所述指标项数据预测目标企业的企业代码，若企业代码与所述赋码模块赋予目标企业的企业行业代码一致，则目标企业的企业代码校验通过。

2.根据权利要求1所述的系统，所述赋码模块对目标企业所属的行业类别进行分类，具体包括如下步骤：

获取目标企业业务活动数据，将所述业务活动数据作为样本数据；

对所述样本数据进行分词；

针对分词后的样本数据，基于TF-IDF算法提取分词后的样本数据的特征值；

将所述特征值输入至GBDT模型，对目标企业业务活动进行分类；

根据所述目标企业的业务活动，对所述目标企业所属的行业类别进行分类。

3.根据权利要求2所述的系统，所述对所述样本数据进行分词，使用jieba分词工具进行分词，所述分词具体为：剔除样本数据中的无用词，并通过样本数据中词语的词性，保留样本数据的动词和名词。

4.根据权利要求1所述的系统，所述采集模块，包括：报表制作单元、报表发送单元和报表填报单元；

报表制作单元，提供可视化报表制作组件，用于初始化不同行业代码所对应的企业信息采集表；

报表发送单元，根据目标企业所对应的行业代码，自动发送企业信息采集表到目标企业；

报表填报单元，用于查看需填报的目标企业信息采集表，填写企业信息采集表中对应的指标项数据。

5.根据权利要求1所述的系统，所述根据指标项数据预测目标企业的企业代码，具体包括如下步骤：

将所述指标项数据作为预测样本数据；

对所述预测样本数据进行特征向量化处理；

将处理后的预测样本数据输入GBDT模型进行计算，输出预测的目标企业的企业代码。

6.一种适用于校验企业代码的方法，所述方法包括：

对目标企业所属的行业类别进行分类，分类完成后对目标企业赋予企业行业代码；

根据所述目标企业的企业行业代码，生成目标企业的信息采集表；

所述信息采集表采集目标企业的指标项数据；

根据所述指标项数据预测目标企业的企业代码，若企业代码与所述赋予目标企业的企业行业代码一致，则目标企业的企业代码校验通过。

7.根据权利要求6所述的系统，所述对目标企业所属的行业类别进行分类，具体包括如下步骤：

获取目标企业业务活动数据，将所述业务活动数据作为样本数据；

对所述样本数据进行分词；

针对分词后的样本数据，基于TF-IDF算法提取分词后的样本数据的特征值；

将所述特征值输入至GBDT模型，对目标企业业务活动进行分类；

根据所述目标企业的业务活动，对所述目标企业所属的行业类别进行分类。

8.根据权利要求7所述的方法，所述对所述样本数据进行分词，使用jieba分词工具进行分词，所述分词具体为：剔除样本数据中的无用词，并通过样本数据中词语的词性，保留样本数据的动词和名词。

9.根据权利要求6所述的方法，所述根据指标项数据预测目标企业的企业代码，具体包括如下步骤：

将所述指标项数据作为预测样本数据；

对所述预测样本数据进行特征向量化处理；

将处理后的预测样本数据输入GBDT模型进行计算，输出预测的目标企业的企业代码。