[发明专利]企业数据评估方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请涉及人工智能领域，揭露了一种企业数据评估方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括获取多个维度的企业训练数据以及多个预设评估模型；针对每一维度的企业训练数据，都利用多个预设评估模型进行训练，得到多个第一子模型；判断第一子模型的指标是否符合预设指标要求，抽取各维度下符合预设指标要求的第一子模型，作为第二子模型；将各维度下的第二子模型进行组合，得到多个第一主模型；根据多个第一主模型的指标，计算多个第一主模型的提升度，抽取提升度最大的第一主模型，作为第二主模型；将企业数据输入第二主模型进行评估，得到评估结果；本申请还涉及区块链技术，所以评估结果存储于区块链中。本申请提高了评估结果的准确率。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种企业数据评估方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在实际的金融企业中，为对其客户进行一定的评估结果，其不同的应用场景下的风控模型较为单一，主要还是基于供应链数据的围绕客户核心企业或核心平台的金融业务，其数据刻画客户主体信息的方式不够全面，且在数据差异度较大的情况下，较难做好客户企业的评估；在现有技术中，主要是以典型求平均、bagging、boosting、emseble等集成算法，会存在企业数据的不同纬度下的子数据，由于利用的子模型不同，导致输出结果值差异明显，进而总体结果准确率较低的情况，因此解决现有对企业数据进行评估时，输出结果值准确率较低的问题成为了亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种企业数据评估方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中，集成算法对客户数据进行处理时准确率较低的问题。

为解决上述问题，本申请提供了一种企业数据评估方法，包括：

获取多个维度的企业训练数据以及多个预设评估模型；

针对每一维度的企业训练数据，都利用多个所述预设评估模型进行训练，得到多个对应的第一子模型；

判断所述第一子模型的指标是否符合预设指标要求，抽取各维度下符合预设指标要求的第一子模型，作为第二子模型；

将各所述维度下的第二子模型进行组合，得到多个第一主模型，所述第一主模型下的所述第二子模型分别属于不同维度；

计算所述第一主模型的指标，根据多个所述第一主模型的指标，计算多个所述第一主模型的提升度，抽取提升度最大的第一主模型，作为第二主模型；

接收待评估企业的企业数据，将所述待评估企业的企业数据输入所述第二主模型进行评估，得到所述待评估企业对应的评估结果。

进一步的，所述判断所述第一子模型的指标是否符合预设指标要求包括：

计算所述第一子模型的性能指标以及稳定性指标；

分别将第一子模型的性能指标以及稳定性指标与所述预设指标要求中的要素对应比较判断。

进一步的，所述计算所述第一主模型的指标包括：

根据所述第一主模型下的第二子模型所占权重，对所述第二子模型中的性能指标以及稳定性指标进行加权求和，得到所述第一主模型的指标，所述权重根据所述第二子模型的指标中的AUC值与所述第一主模型下的所有第二子模型对应AUC值的和之比得到。

进一步的，所述接收待评估企业的企业数据，将所述待评估企业的企业数据输入所述第二主模型进行评估，得到所述待评估企业对应的评估结果包括：

接收所述待评估企业的企业数据，对待评估企业的企业数据的内容进行分类，得到多个类别的数据；

将不同类别的数据分别输入到第二主模型下对应的第二子模型中，对应得到多个子评估结果；

根据所述第二主模型下的第二子模型所占权重，对多个所述子评估结果进行加权求和，得到对应的第一评估结果。