[发明专利]一种基于大数据的企业信用评价指标系统

权利要求书

1.一种基于大数据的企业信用评价指标系统，其特征在于：包括数据获取模块(1)，用于获取企业客群数据信息，所述企业客群数据信息包括授信企业客群数据信息和非授信企业客群数据信息；数据处理模块(2)，用于对获取的授信企业客群数据信息进行分层采样，获取建模分析样本；数据清洗模块(3)，用于发现并纠正建模分析样本/非授信企业客群数据信息中可识别的数据错误，得到第一数据/预测数据；特征工程模块(4)，用于对第一数据/预测数据进行处理，获得第二数据/模型指标；应用模块(5)，用于接收第二数据/模型指标，并依据逻辑回归算法，从而验证授信企业客群数据信息的信用评价的特征指标/预测非授信企业客群的信用评分。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的企业信用评价指标系统，其特征在于：所述特征工程模块(4)包括特征衍生模块(40)、特征分箱模块(41)和特征筛选模块(42)；其中，特征衍生模块(40)，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(41)，用于对连续特征离散化，特征筛选模块(42)，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，提高模型泛化能力的同时降低计算复杂度。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的企业信用评价指标系统，其特征在于：所述特征分箱模块(41)通过特征IV值衡量特征在系统中的重要度与贡献度，采用如下公式：

其中，B_all表示所有样本中违约样本总数，B_i表示第i个分箱中的违约样本数，G_all表示所有样本中非违约样本总数，G_i表示第i个分箱中的非违约样本数。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的一种基于大数据的企业信用评价指标系统，其特征在于：所述模型指标为覆盖企业基本信息、资产行为状况、经营收入指标以及社会信用表现四大数据维度中的一种或多种。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的企业信用评价指标系统，其特征在于：所述数据清洗模块(3)具体的工作步骤如下：

S1：对数据中的无效值进行处理；

S2：处理数据中的缺失值；通过计算每个字段的缺失率，结合字段的重要性，进行缺失补充；

S3：根据检查数据中变量的合理取值范围和相互关联性，对数据的一致性的检查；

S4：其他缺陷进行修正。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的企业信用评价指标系统，其特征在于：步骤S4中的其他缺陷包括格式内容处理以及去重记录处理等。

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的企业信用评价指标系统，其特征在于：所述建模分析样本包括训练样本和验证样本，具体划分的工作步骤如下：

SS1：将数据获取模块(1)获取的授信企业数据按照授信情况划分成好样本G和坏样本B；

SS2：分别抽取50％的好样本G和坏样本B成为训练样本，即0.5G+0.5B，样本总数中剩余的均划分成验证样本中。