[发明专利]一种基于大数据的企业信用状态标识构建方法

说明书

本发明涉及大数据分析及处理技术领域，具体公开了一种基于大数据的企业信用状态标识构建方法。步骤S1：归集企业信用数据；步骤S2：将原始数据进行处理并设定若干个维度的标识体系；步骤S3：归集的数据与企业通过唯一标识进行匹配关联，形成一对一的映射关系；步骤S4：通过TF‑IDF算法，为企业分别计算各个信用状态标识的可信度。本发明提供一种构建企业信用状态标识的方法及系统，以至少解决相关技术中仅靠企业信用评价分数或信用等级来推测企业信用情况的问题。

技术领域

本申请涉及大数据分析及处理技术领域，具体公开了一种基于大数据的企业信用状态标识构建方法。

背景技术

在信用领域中如何让主管部门快速识别企业的信用情况对于信用监管来说至关重要。只有快速、正确的识别企业的信用情况，才能让主管部门为企业在生产经营活动中提供更便捷的服务。

目前，现有的直观了解企业信用状况的方法是通过企业信用评价，其结果可能是一个通过计算得出的数字，或一个用英文字母表示的信用等级，仅仅靠信用评价分数或信用等级来推测企业信用状况，维度单一，仅能表达出当前信用情况的一个程度，不能直观地向主管部门表示出一家企业近期是否受到失信处罚或者因守信受到奖励，而企业信用状态标识正是对企业信用情况的一个重要补充。企业信用状态标识是一种通过企业多维度数据提炼出的，一系列可以代表当前企业信用状态的简短文字信息。

企业信用状态标识分为两种类型，一是既定事实类标识，二是统计计算标识。

对于既定事实类标识，是企业在生产经营过程中出现的已发生的事情的描述，根据事情发生频率又可以分为基本标识和生产经营标识。基本标识属于恒定不变的，例如：企业名称、统一社会信用代码。生产经营标识属于不定期变化或缓慢变化的，例如：注册资本变更、企业受到行政处罚、企业获得表彰奖励等。

对于统计计算类标识，是根据企业生产经营活动中产生的数据按照分类进行统计，并与设定的阈值进行比较，例如：近半年内受到行政处罚次数。

而构建企业信用状态标识需要考虑两个前提条件，第一是标识需要有原始数据作为支撑，即可以从原始数据中提炼、整理出具有可行性的标识文字。第二是标识必须对业务有帮助的，能体现业务价值的，可以帮助主管部门的业务人员快速做出判断，但目前构建企业信用状态标识，通常仅靠企业信用评价分数或信用等级来推测企业信用情况，因此，发明人有鉴于此，提供了一种基于大数据的企业信用状态标识构建方法，以便解决上述问题。

发明内容

本发明提供一种构建企业信用状态标识的方法及系统，以至少解决相关技术中仅靠企业信用评价分数或信用等级来推测企业信用情况的问题。

为了达到上述目的，本发明的基础方案提供一种基于大数据的企业信用状态标识构建方法，包括以下步骤：

步骤S1：归集企业信用数据；

步骤S2：将原始数据进行处理并设定若干个维度的标识体系；

步骤S3：归集的数据与企业通过唯一标识进行匹配关联，形成一对一的映射关系；

步骤S4：通过TF-IDF算法，为企业分别计算各个信用状态标识的可信度。

进一步，在步骤S1中，企业信用数据包括企业基本情况、奖励情况、处罚情况的原始数据。

进一步，在步骤S2中，通过清洗、去重、格式转换，设定五个维度，分别是：基本情况、财务状况、遵纪守法、社会责任和发展潜力。

进一步，五个维度设定有二级维度：

基本情况包括：成立年限、注册资本、变更情况、经营状态、法定代表人、年度报告、行业评价七个二级维度；

财务状况包括：金融借贷、纳税遵从两个二级维度；