[发明专利]一种基于大数据的中小微企业信用评价方法

权利要求书

1.一种基于大数据的中小微企业信用评价方法，其特征在于：包括如下内容：

S1：获取中小微企业数据，提取模型指标特征；

S2：将模型指标特征输入信用评价系统，获得信用评分；

S3：将信用评分与预先设定的阈值进行比对，若信用评分超过阈值时，首贷准入，若信用评分低于阈值时，判断是否缺少相关维度数据；

S4：若缺少维度数据，添加企业交易数据，获得补充替代数据评分，叠加至该企业起始信用评分中，获得叠加信用评分；若不缺少维度数据，则得出企业首贷不准入；

S5：叠加信用评分再次与预先设定的阈值进行比对，若超过阈值时，首贷准入，若叠加信用评分低于阈值时，则得出企业首贷不准入。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的中小微企业信用评价方法，其特征在于：所述模型指标特征为企业基本信息、资产行为状况、经营收入指标或社会信用表现中的一种或多种。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于大数据的中小微企业信用评价方法，其特征在于：所述模型指标特征采用特征工程进行提取，所述特征工程包括特征衍生、特征分箱和特征筛选；其中，特征衍生，用于将企业各维度数据通过多项式变换计算、时间窗口统计汇总等方式获取更多表征企业行为的新特征，特征分箱模块，用于对连续特征离散化，特征筛选，根据特征重要度、线性相关性等指标来选择更重要且更能反应企业还款能力和还款意愿的特征。

4.根据权利要求1或3所述的一种基于大数据的中小微企业信用评价方法，其特征在于：所述交易数据包括发票数据、订单数据、合同数据、交易对象统计数据、回款周期统计数据和销进项差值统计数据中的一种或多种。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的中小微企业信用评价方法，其特征在于：S4中所述补充替代数据评分模型通过对交易数据进行多维度评价，即根据企业提供的交易数据类型，补充替代数据评分模型选择对应的维度评价，其中，多维度评价包括基本维度评价、对外依懒性评价和收入稳定性评价。