申请/专利权人：鲁信科技股份有限公司

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117422314B

主分类号：G06F17/00

分类号：G06F17/00;G06Q10/0635;G06Q30/018;G06F30/27

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.02.06#实质审查的生效;2024.01.19#公开

摘要：本申请公开了一种基于大数据分析的企业数据评估方法及设备，属于数据处理技术领域，用于解决在针对投资项目的预警监测过程中，企业数据评估准确率低的问题，方法包括：获取投资项目的历史企业数据序列；将历史企业数据序列输入投资项目所属项目类别的神经网络模型，输出投资项目在未来时长的业务变化趋向；将业务变化趋向与投资项目的业务期望趋向进行匹配；若匹配失败，确定投资项目的期望偏离分值；从行业公开信息中提取与投资项目相关的关联信息；根据关联信息确定投资项目的业务引导趋向，确定业务引导趋向与业务变化趋向之间的矛盾系数；根据矛盾系数，对投资项目的期望偏离分值进行补偿。提高企业数据评估准确率。

主权项：1.一种基于大数据分析的企业数据评估方法，其特征在于，所述方法包括：接收针对投资项目的企业数据评估请求，获取被投资企业在预设历史时长内与投资项目相关的历史企业数据序列；所述历史企业数据序列包括在不同时间点时，被投资企业每次上传的历史企业数据，历史企业数据类型包括产品技术数据、产品交易数据、产品人员数据；根据所述投资项目所属的项目类别，调用所述项目类别的预先训练的业务变化趋向预测神经网络模型；所述项目类别为技术产品类项目或非技术产品类项目；通过将所述历史企业数据序列输入所述业务变化趋向预测神经网络模型，输出所述投资项目在未来时长内的业务变化趋向；将所述业务变化趋向与预先生成的所述投资项目的业务期望趋向进行匹配；若匹配失败，根据匹配结果，确定所述投资项目的期望偏离分值；获取行业类别的行业公开信息，从所述行业公开信息中提取与所述投资项目相关的关联信息；通过将所述关联信息输入预先训练的业务引导趋向预测神经网络模型，输出所述投资项目的业务引导趋向，确定所述业务引导趋向与所述业务变化趋向之间的矛盾系数；根据所述矛盾系数，对所述投资项目的期望偏离分值进行补偿，以对所述投资项目进行风险预测；所述将所述业务变化趋向与预先生成的所述投资项目的业务期望趋向进行匹配，具体包括：将企业数据确定为空间直角坐标系的y轴，将企业数据的生成时间节点确定为x轴，生成各类型企业数据分别对应的业务期望曲线图；根据投资项目的业务变化趋向与历史企业数据序列，生成各类型企业数据分别对应的业务变化曲线图；将各类型企业数据的业务期望曲线图与业务变化曲线图分别进行拟合；在拟合成功时，将相应类型企业数据的匹配结果确定为匹配成功；在拟合失败时，将相应类型企业数据的匹配结果确定为匹配失败；在具有匹配失败的类型企业数据时，将投资项目的匹配结果确定为匹配失败；所述根据匹配结果，确定所述投资项目的期望偏离分值，具体包括：将匹配失败类型企业数据的业务变化曲线图确定为偏离业务变化曲线图；确定偏离业务变化曲线图处于相应业务期望曲线图下方的时间区间；求取偏离业务变化曲线图在时间区间内与坐标轴之间的第一围成面积，以及相应业务期望曲线图在时间区间内与坐标轴之间的第二围成面积；求取第一围成面积与第二围成面积之间的面积差值；根据所述投资项目的项目类别，检索所述项目类别对应的期望偏离权重组合；期望偏离权重组合包括各类型企业数据的偏离权重；其中，在不同项目类别下，基于不同类型的企业数据之间影响程度，设置各类型企业数据分别对应的偏离权重；根据所述期望偏离权重组合对匹配失败类型企业数据的面积差值进行加权求和，得到投资项目的期望偏离分值；所述获取被投资企业在预设历史时长内与投资项目相关的历史企业数据序列之前，所述方法还包括：获取多个被投资企业分别对应的关联企业；所述被投资企业与关联企业之间具有供应链合作关系、技术合作关系、控股关系；将每个被投资企业与每个关联企业确定为企业节点，以构建由多个企业节点和所述多个企业节点间的关联边构成的关系图谱；在所述关系图谱中，确定所述多个企业节点之间的潜在风险关联度；所述根据所述矛盾系数，对所述投资项目的期望偏离分值进行补偿，以对所述投资项目进行风险预测，具体包括：从所述关系图谱中，检索与所述被投资企业之间的潜在风险关联度超过预设关联阈值的关联企业节点，将所述关联企业节点确定为所述被投资企业的投资关联企业；识别所述投资关联企业是否属于投资企业的被投资企业；若是，则根据所述投资关联企业的最近一次的历史风险预测结果，确定所述投资关联企业针对所述投资项目的潜在风险影响系数；根据所述潜在风险影响系数与矛盾系数，对所述投资项目的期望偏离分值进行补偿，以对所述投资项目进行风险预测；所述若是，则根据所述投资关联企业的最近一次的历史风险预测结果，确定所述投资关联企业针对所述投资项目的潜在风险影响系数，具体包括：基于历史风险预测结果，确定所述投资关联企业的风险等级；在风险等级映射表中，对所述风险等级进行匹配，得到对应的潜在风险影响系数；所述方法还包括：若所述投资关联企业不属于投资企业的被投资企业，则从互联网平台获取所述投资关联企业的公开信息；通过将所述公开信息输入至预先训练的运营风险预测神经网络模型，输出所述投资关联企业的运营风险等级；在预先构建的运营风险等级映射表中，对所述运营风险等级进行匹配，以确定所述投资关联企业针对所述投资项目的潜在风险影响系数；所述根据所述潜在风险影响系数与矛盾系数，对所述投资项目的期望偏离分值进行补偿，以对所述投资项目进行风险预测，具体包括：确定潜在风险影响系数的影响补偿权重以及矛盾系数的矛盾补偿权重；分别求取潜在风险影响系数与影响补偿权重之间的第一乘积，以及矛盾系数与矛盾补偿权重之间的第二乘积；对第一乘积与第二乘积进行求和，得到投资项目的期望偏离分值的补偿系数；通过求取补偿系数与期望偏离分值之间的乘积，得到所述投资项目的风险预测结果；所述确定潜在风险影响系数的影响补偿权重以及矛盾系数的矛盾补偿权重，具体包括：若期望偏离分值低于预设偏离阈值时，求取期望偏离分值与预设偏离阈值之间的差值；求取所述差值与预设偏离阈值之间的比值，将所述比值确定为潜在风险影响系数的影响补偿权重；根据影响补偿权重，确定矛盾系数的矛盾补偿权重；影响补偿权重与矛盾补偿权重之和为1；若期望偏离分值高于或等于预设偏离阈值时，则根据投资项目的项目类别，检索预先生成的补偿权重组合；其中，针对技术产品类项目，影响补偿权重大于矛盾补偿权重，针对非技术产品类项目，影响补偿权重小于或等于矛盾补偿权重。

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百度查询： 鲁信科技股份有限公司 一种基于大数据分析的企业数据评估方法及设备

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