[发明专利]一种用于评价客户信用度的方法及设备无效
申请号: | 200910086785.8 | 申请日: | 2009-06-30 |
公开(公告)号: | CN101937541A | 公开(公告)日: | 2011-01-05 |
发明(设计)人: | 商文彬 | 申请(专利权)人: | 商文彬 |
主分类号: | G06Q30/00 | 分类号: | G06Q30/00 |
代理公司: | 北京天悦专利代理事务所(普通合伙) 11311 | 代理人: | 田明;任晓航 |
地址: | 100085 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 评价 客户 信用度 方法 设备 | ||
技术领域
本发明涉及计算机网络技术领域,特别涉及一种一种用于评价客户信用度的方法及设备。
背景技术
电子商务(Electronic Commerce,简称EC),通常是指是在全球各地广泛的商业贸易活动中,在因特网开放的网络环境下,基于浏览器/服务器应用方式,买卖双方不谋面地进行各种商贸活动,实现消费者的网上购物、供应商之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。
在电子交易中,普遍使用一种信用评价体系,在完成一次交易后,交易双方利用对交易的综合评价相互打分,买方收到物品后,应对卖方作出信用评价;卖方也要为买方作出信用评价,从而建立买房诚信。有些系统还对用户的信用评价制定了不同等级,以及用户所得分数将买方和卖方划分到各个等级中,作为再次交易的参考。在交易完成后为对方做出的信用评价至关重要,因为所有交易用户的信誉都是根据这种信用评价建立起来的,所述信用评价体系有助于在网上建立安全的交易氛围。
大多数电子商务网站都建立了比较完善的信用评价体系,信用度,又称信用积分越高,表明卖方/买方信用度越好,这大大减少了网上交易的风险。
对于信用积分的方案,一般采用这种方法:交易一方对另一方作评价,一方对另一方的评价结果为好评时,对方信用度加一分;做中评,对方的信用度不变,不加分也不减分;做差评,对方信用度减一分,具体实现方案如图1所示。
假设用户A对焦以另一方B的信用评价,算分之前首先在查询是否存在A对B的评价。如果存在,说明A曾经对B评价过,则按照评分规则本次评价不算分,B的信用度不变;否则,该评价算分,若好评则给B的信用度加一分,若中评则给B的信用度加零分,若差评则给B的信用度减一分。然后将B的新信用度更新到信用度记录库中。
如图2所示,另一现有技术的评价方案中的信用评价也分为“好评”“中评”“差评”三类,每种评价对应一个信用计分,与上述方案不同的是,假设用户A对交易另一方B的信用评价,算分前首先判断是否使用支付中介的交易,支付中介是指交易时,买家先把货款支付给“支付中介”而不是卖家,然后卖家发货,等买家缺人收到货之后,“支付中介”再把货款付给卖家,如果买家没有确认收到货,买家的货款不会付给卖家,而是退回给买家。“支付中介”提高网络交易中的支付安全性,可以防止卖家收了钱不发货的现象。
因此,如果没有使用支付中介的交易,该信用评价结束;否则,则继续判断是否是相同买卖家且针对同一商品有过交易。如果是,该信用评价结束,否则,继续判断B对A是否做匿名评价了,如果是,该信用评价结束;否则,该评价算分。若好评则给B的信用度加一分,若中评则给B的信用度加零分,若差评则给B的信用度减一分。
上述打分评价的方式,通过交易双方进行人工评价,能够在一定程度上反映双方的信用度,但是,所述信用评价方式存在以下不足:
基于人工打分的方式,人为因素较多,具有主观性,不能客观反映用户的真实信用度,而且容易产生作弊现象,因此最终得到的评估值准确率不高,现有技术中对于交易双方人为方面的因素缺乏评价。
在实现本发明的过程中,发明人发现现有技术至少存在以下问题:现有技术中供应商与需求商之间进行网上交易,双方对于对方的信誉程度没有清楚明确的认识,网上交易致使交易双方不能够充分了解,较容易导致网上交易失败。
发明内容
本发明实施例提供一种用于网上交易建立连接的方法和中介设备,提供中介设备作为第三方,在进行网上交易时,通过中介设备进行信息交互和网络连接,利用中介商对客户的信用度进行评价,提高了交易双方的交易信任度,降低网上交易失败率。
为达到上述目的,本发明实施例提供一种用于评价客户信用度的方法,包括,
获取客户的基本数据,所述客户的基本数据包括客户基本信息和客户的人力信息;
调用预设的客户评价参数模型;
根据所述客户的基本数据与所述客户所对应的评价参数模型对所述客户的信用度进行评价。
其中,所述获取客户的基本数据之前,还包括判断客户类型,所述客户类型包括需求商和供应商。
其中,所述客户的基本数据还包括一个或多个以下信息,
交易意向信息,交易历史记录信息。
其中,所述客户的人力信息数据包括一个或多个以下信息,
客户企业人员组成信息,客户企业人员文化程度信息,客户企业人员劳动技能信息,客户企业人员流动率信息。
其中,所述调用客户评价参数模型之前,还包括对客户的基本数据进行核查。
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