[发明专利]经营数据审核方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种经营数据审核方法，该方法包括：获取企业样本数据，在预设坐标系中构造模拟标准均线，并基于所述模拟标准均线获取模拟置信区间；在接收到借款请求时，获取所述借款请求对应借款企业的企业经营数据，并在所述预设坐标系中拟合对应的企业经营线；将所述企业经营线和模拟置信区间进行对比，判断所述企业经营数据是否异常。本发明还公开了一种经营数据审核装置、设备和计算机可读存储介质。本发明以机器学习的方式对大规模的企业数据进行学习，拟合出一条企业经营的均线及模拟置信区间，再通过该均线和模拟置信区间对借款企业的经营数据进行审核，从而判断借款企业的经营数据是否真实可信，识别出借款企业的欺诈行为。

技术领域

本发明涉及金融信贷领域，尤其涉及一种经营数据审核方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

企业信贷风险评估是指对贷款企业的经营状况信息进行分析，判断贷款逾期(坏账)的可能性，以及是否属于欺诈借贷。现有的企业信贷风险评估方法，都是以企业的财务报表作为评估的基础数据，由专业人员对这些数据进行分析和审核，从而确定企业的经营状况，并评估信贷的风险。

这种传统的评估方法主要是由人对企业的经营数据报表等资料进行分析，而在数据资料数量较大时，需要花费较多的时间；同时，分析结果容易被专业人员的思维局限等主观因素所影响，使得评估结果不准确，甚至无法识别出异常的经营数据和欺诈行为，导致贷款坏账和资金损失。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种经营数据审核方法、装置及计算机可读存储介质，旨在提高企业信贷评估过程中对异常经营数据的识别能力，降低企业贷款坏账率。

为实现上述目的，本发明提供一种经营数据审核方法，所述经营数据审核包括以下步骤：

获取企业样本数据，根据所述企业样本数据在预设坐标系中构造模拟标准均线，并基于所述模拟标准均线获取模拟置信区间；

在接收到借款请求时，获取所述借款请求对应借款企业的企业经营数据，并根据所述企业经营数据在所述预设坐标系中拟合对应的企业经营线；

将所述企业经营线和模拟置信区间进行对比，根据所述企业经营线和模拟置信区间的关系判断所述企业经营数据是否异常。

可选地，所述根据所述企业样本数据在预设坐标系中构造模拟标准均线的步骤包括：

将所述企业样本数据量化为多维样本组；

基于遗传算法对所述多维样本组进行分析学习和加权计算，获得对应的模拟加权量；

根据所述多维样本组和模拟加权量在预设坐标系中绘制模拟加权点，并根据所述模拟加权点拟合得到模拟标准均线。

可选地，所述多维样本组包括维度为m的多维样本基因，

基于遗传算法对所述多维样本组进行分析学习和加权计算，获得对应的模拟加权量的步骤包括：

根据所述多维样本基因构造模拟加权方程

h_θ(x)＝θ₀+θ₁x₁+θ₂x₂+…+θ_mx_m，

其中，h_θ(x)为所述多维样本组对应的模拟加权量，x₁、x₂、...、x_m为样本基因，θ₀、θ₁、θ₂、...、θ_m为加权系数；

将所述模拟加权方程转化成为对应的模拟矩阵方程