[发明专利]大宗建材互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法

说明书

本发明涉及人工智能领域，大宗建材互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法，包括以下步骤：获取供应商数据；根据供应商数据，利用人工智能评估供应商的信用行为的发生概率；信用行为的发生概率转换为信用评分。本发明评估准确度高，评估速度快，稳定可靠。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别是涉及大宗建材互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法。

背景技术

现代市场经济是信用经济，从信用主体角度看，社会信用体系由政府信用、企业信用和个人信用融合构成。其中最关键、最活跃且最具影响力的是企业信用。企业信用不仅在金融市场被投资人或贷款人所关注，同时在一般交易市场上也被多方重视，随着经济契约化的发展，企业信用将成为合作与交易的先决条件。因此，企业信用体系建设是整个社会信用体系建设的重中之重。

经过几年粗放式的发展，国内大宗建材交易平台基本已完成对建材采购企业和供应企业等用户的初期积累。无论从采购商、供应商还是平台自身的角度来看，平台都需要建立一套供应商评估体系。对于采购商而言，在决定中标供应商时需要参考供应商在平台的评估信息以直观地判断投标供应商的资质；对于供应商而言，需要了解自身在平台所有供应商中所处的位置以及优劣势。通过评估结果的警醒，督促供应商完善平台信息、增加平台活动量，努力提高评估分数，进而在竞标过程中取得优势。同时，平台自身也需要对众多的供应商用户进行评估分级，确定平台供应商的分布情况，针对不同等级的供应商提供差异化服务，制定不同的发展战略，辅助平台进行重要决策等。

目前建筑行业建材原料交易过程中缺乏对建材供应商综合实力的合理评估机制，一些大宗建材交易平台逐渐开始引入第三方信用机构的企业评估结果作为交易过程中风险把控的依据。但这些第三方信用机构大多只对建材供应商的通用基础数据(如工商、司法、经营状况、税务等)进行分析和评估，缺乏建筑行业内部交易数据的支撑，导致评估结果不够准确。本发明利用人工智能算法对行业内部数据和外部基础数据进行整合，对建材供应商的综合实力进行全方位、多维度的评估，为交易过程提供信用支持，辅助平台和供应商进行交易决策。

LightGBM(LightGradientBoostingMachine)是一个人工智能模型，其运行于计算机上，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供大宗建材互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法，从供应商的内部数据和外部数据入手，通过人工智能，建立一套客观、公正、准确的行业供应商信用评估模型。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供大宗建材互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法：

1.大宗建材互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法：包括以下步骤：

D、获取供应商数据；

E、根据供应商数据，利用人工智能评估供应商的信用行为的发生概率；

F、信用行为的发生概率转换为信用评分。

2.如1所述的大宗建材互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法：供应商数据包含内部数据和外部数据。

3.如2所述的大宗建材互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法：步骤A中的内部数据为大宗建材交易平台建筑行业交易数据。

4.如2所述的大宗建材互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法：外部数据为第三方平台信用数据。

5.如1所述的大宗建材互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法：

步骤B的信用行为发生概率的评估方法是：

步骤B-1-0、对内部数据进行直方图离散化操作；对外部数据进行直方图离散化操作；