[发明专利]一种政策补贴企业效用的评估办法

权利要求书

1.一种政策补贴企业效用的评估办法，其特征在于：其方法包括如下步骤：

（S1）：采集待评估企业的交易行为，查看待评估企业是否有违规或失信交易行为，记录下违规或失信交易行为，并计算出违规或失信交易行为在正常交易行为所占的比重，若比重大于行业信用值，则判定为失信较重的企业，不予以继续评估，将失信较重的企业筛出：

（S2）：采集待评估企业的静态信息数据、企业动态信息数据、宏观外延信息数据、法人实控人高管信息数据和政策补贴数据，并对获取的数据进行预处理，同时从各种数据中获取影响企业效用的数据因子；

（S3）：基于卷积神经网络构建用于计算企业效用函数模型，从互联网大数据中获取其他政策补贴企业的效用数据，并将相关企业的影响企业效用的数据因子制成训练集，将该训练集输入至函数模型中，并在深度学习平台对函数模型进行训练；

（S4）：将评估企业的数据因子输入至训练好的函数模型中，并根据待评估企业各个效用影响因子的量化数据、权重系数和权重修正值，来确定待评估企业的效用值，并进行企业评分，生成企业效用的评估报告和企业画像。

2.根据权利要求1所述的一种政策补贴企业效用的评估办法，其特征在于：所述步骤（S1）中，行业信用值为多个企业信用值的平均值。

3.根据权利要求1所述的一种政策补贴企业效用的评估办法，其特征在于：所述步骤（S1）中，采集待评估企业交易行为的时长为半年或半年以上。

4.根据权利要求1所述的一种政策补贴企业效用的评估办法，其特征在于：所述步骤（S2）中，待评估企业的静态信息数据包括有工商注册、法院涉诉、对外投融资、商标、专利和著作权，待评估企业的动态信息数据财务报表、纳税信息、银行流水、人行征信和用水用电。

5.根据权利要求1所述的一种政策补贴企业效用的评估办法，其特征在于：所述步骤（S2）中，待评估企业的宏观外延信息数据包括有宏观经济、行业指数、舆情监控以及上下游和竞争对手，法人实控人高管信息数据包括有人行征信、网络行为、黑名单命中、社交关系和认证信息。

6.根据权利要求1所述的一种政策补贴企业效用的评估办法，其特征在于：所述步骤（S2）中，数据预处理的方式包括有缺失数据补齐以及重复、噪声数据删除。

7.根据权利要求1所述的一种政策补贴企业效用的评估办法，其特征在于：所述步骤（S3）中，模型训练的过程分为神经网络训练、数据的预测、强化模型学习和基于训练集的预测四个阶段。

8.根据权利要求1所述的一种政策补贴企业效用的评估办法，其特征在于：所述步骤（S3）中，深度学习平台为TensorFlow学习平台或PyTorch学习平台中的任意一种。

9.根据权利要求1所述的一种政策补贴企业效用的评估办法，其特征在于：所述步骤（S4）中，企业的评分包括有经营面评分、宏观评分、法人评分、还款能力评分、还款意愿评分、反欺诈评分和逾期风险评分。