一种使用多维评级来确定一实体的未来商业可行性的系统和方法技术方案

一种用于确定一实体的未来商业可行性的方法及其系统包括：(a)使用一个第一预测模型，确定所述实体的未来商业可行性，所述第一个预测模型通过识别数据中的模式和关联预测属性推断得到的，从而生成一个可行性分数；(b)使用预测模型来生成一个实体对其同等群体的相对排名，从而生成一个相对可行性分数；(c)测量数据深度以量化对实体有多少了解，以此我们对可行性分数和相对可行性分数具有多少信心，从而生成一个数据深度指示器；(d)通过定义和分组实体和与其类似实体指定一公司概况，这是基于规模、业务年度、完整财务报表的可用性、以及商业交易历史而言的；(e)输出一个多维可行性评级，包括可行性分数，相对可行性分数，数据深度指示器和公司概况。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】【专利摘要】一种用于确定一实体的未来商业可行性的方法及其系统包括：(a)使用一个第一预测模型，确定所述实体的未来商业可行性，所述第一个预测模型通过识别数据中的模式和关联预测属性推断得到的，从而生成一个可行性分数；(b)使用预测模型来生成一个实体对其同等群体的相对排名，从而生成一个相对可行性分数；(c)测量数据深度以量化对实体有多少了解，以此我们对可行性分数和相对可行性分数具有多少信心，从而生成一个数据深度指示器；(d)通过定义和分组实体和与其类似实体指定一公司概况，这是基于规模、业务年度、完整财务报表的可用性、以及商业交易历史而言的；(e)输出一个多维可行性评级，包括可行性分数，相对可行性分数，数据深度指示器和公司概况。【专利说明】-种使用多维评级来确定一实体的未来商业可行性的系统 和方法
技术介绍
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本专利技术通常涉及预测性和描述性的评分和分析。根据本专利技术的信息做出一个多维评级 从而为商业实体未来商业活动提供具有高度洞察力和可信度的评估。该个预测的组成包括 一个公司将会歇业、变得不积极或者在特定的时间内申请破产，例如十二个月。预测的组成 是通过深入观察业务特点，比如时间、类型和规模等，从而获得一定指示性数据做出一个可 信的风险评估。 [000引 2
技术介绍
本专利技术的可行性评级的独特性在于他是利用未经证实的或是静止的活动。下文将会进 一步提到UTC是作为目标变量而开发的模型。该是我们为了确定商业评估活动的数据而使 用的例子。UTC作为指定公司在特定时间例如十二个月内处于休眠状态，通过应用多个业务 规则他将会认定为不活跃的。该些规则包括但不限于业务上的无效地址、无法连接的电话 或没有业务。W前我们通过破产或者已经被证实歇业的信息做出该样的判断。现在我们可 W通过UTC属性、方法和本专利技术系统我们能够识别更多的企业处于不活跃或休眠状态，即 使没有信息证明该些状况存在。因此根据本专利技术系统，通过UTC方法可W更早的发现企业 不活跃或休眠的状态，而不是通过残酷的失败数据。 本专利技术还提供了如下所述较为明显的优势。
技术实现思路
多维可行性评级包括多个部分；在该个例子中本专利技术的可行性评级被描述为四个 部分。前两个部分高度预测一个实体在接下来的十二个月内是否会消失、歇业或者变得不 活跃。第H个是深度可用数据，第四个通过员工规模对公司进行描述。 -种用于确定一实体的未来商业可行性的方法及其系统包括；(a)使用一个第一 预测模型，确定所述实体的未来商业可行性，所述第一个预测模型通过识别数据中的模式 和关联预测属性推断得到的，从而生成一个可行性分数；化）使用预测模型来生成一个实 体对其同等群体的相对排名，从而生成一个相对可行性分数；（C)测量数据深度W量化对 实体有多少了解，因此我们对实体可行性分数和相对可行性分数具有多少信也，从而生成 一个数据深度指示器；(d)通过定义和分组实体和与其类似实体指定一公司概况，该是基 于规模、业务年度、完整财务报表的可用性、W及商业交易历史而言的；（e)输出一个多维 可行性评级，包括可行性分数，相对可行性分数，数据深度指示器和公司概况。 可行性分数是在一个可行性评级中的预测分数，比如范围是从1到9, 一个实体与 其他企业相比在未来的一段时间内将会歇业或变得不活跃，其中1是最低的概率，9是最高 的概率。 -个典型的相对可行性分数是在一个相对可行性评级中的预测分数，比如范围从 1到9, 一个实体同其他同类型的企业模型相比未来的一段时间内将会歇业或变得不活跃， 其中I是最低的概率，9是最高的概率。 典型的数据深度指示器是一个基于数据深度指数大小的描述，比如范围是从A到 M之间。A至。G表示。绩报告单"数据范围，其中A代表最高水平的预SJ从群体中选择的数 据包括；完整的企业身份数据比如员工数量或行业，大量的商业交易活动，全面的财务属性 和附属组织，G代表最低水平的商业数据预测。预测的数据是基本的身份数据。H到G是特 殊类别，它是A到G在遇到预先确定的风险条件时的进一步观察。 一个典型的公司情况是基于公司的得分情况的描述，比如从A到Z。A代表最大、 成立时间最长的企业，X代表最小、成立时间最短的企业。 计算机可读存储介质包含可执行计算机程序指令，执行时该指令是会导致一个处 理系统来完成一个实体的未来商业可行性的确定方法，该方法包括；(a)使用预测模型，W 确定未来的可行性的商业实体，预测模型推导通过识别数据中的模式和预测相关属性，从 而生成一个可行性分数；化）使用预测模型来生成一个实体与其相同的群体的相对排名， 从而生成一个相对可行性分数；（d)通过定义和分组实体和与其类似实体指定一公司概 况，该是基于规模、业务年度、完整财务报表的可用性、W及商业交易历史而言的；（e)输出 一个多维可行性评级，包括可行性分数，相对可行性分数，数据深度指示器和公司概况。 一个用于确定一实体的未来商业可行性计算机系统包括：一个处理器，存储在内 存中执行W下步骤，该些步骤包括：(a)使用预测模型，W确定未来可行性的实体，导出了 预测模型识别数据中的模式和预测相关属性，从而生成一个可行性分数；b)使用预测模型 来生成一个实体与其相同的群体的相对排名，从而生成一个相对可行性分数；(C)测量数 据深度W量化对实体有多少了解，因此我们对实体在相对可行性分数和可行性分数具有多 少信也，从而生成一个数据深度指示器；(d)通过定义和分组实体和与其类似实体指定一 公司概况，该是基于规模、业务年度、完整财务报表的可用性、W及商业交易历史而言的； (e)输出一个多维可行性评级包括可行性分数、相对可行性分数、数据深度指示器和公司概 况。 一个用于确定一实体未来商业可行性计算机系统包括；一个活动信号数据库；活 动信号发生器总体包含使用多元化的数据源活动信号的数据，该数据来自对实体业务感兴 趣的多个企业；和模型生成器，该模型基于统计模型的因变量性能生成一个可行性得分，变 量来源是使用统计概率来独立创建多元化的数据。 处理器执行存储在内存中的W下步骤；(a)使用第一个预测模型，确定未来商业 可行性的实体，第一个预测模型推导通过识别数据中的模式和预测相关属性，从而生成一 个可行性分数；化）使用第二个预测建模来生成一个实体与其相同的群体的相对排名，从 而生成一个相对可行性分数；（C)测量数据深度W量化对实体有多少了解，因此我们对实 体在相对可行性分数和可行性分数具有多少信也，从而生成一个数据深度指示器；（d)通 过定义和分组实体和与其类似实体指定一公司概况；（e)输出一个多维可行性评级，包括 可行性分数，相对可行性分数，数据深度指示器和公司概况。 信号发生器的活动包括；一个匹配的过程中找到一个匹配产生一个信号，一个日 志接收到信号，并进入到元数据；和一个整合器整合数据的元数据，从而产生活动信号数 据。信号包括至少一个信号从群体中选择包括：(a)识别元数据接收；化）匹配一定的时间； (C)惟一标识符341 ; (d)信任代码。 进一步的对象，本专利技术的特点和优势将理解参考W下图纸和详细描述。 【专利附图】【附图说明】 图IA本专利技术的技术信息用框图来表示； 图本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于确定实体的未来商业可行性的方法，所述方法包括：(a)使用一个第一预测模型，确定所述实体的未来商业可行性，所述第一个预测模型通过识别数据中的模式和关联预测属性推断得到的，从而生成一个可行性分数；(b)使用预测模型来生成一个实体对其同等群体的相对排名，从而生成一个相对可行性分数；(c)测量数据深度以量化对实体有多少了解，因此我们对实体可行性分数和相对可行性分数具有多少信心，从而生成一个数据深度指示器；(d)通过定义和分组实体和与其类似实体指定一公司概况，＝‑以及(e)输出一个多维可行性评级，包括可行性分数，相对可行性分数，数据深度指示器和公司概况。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：阿拉·克拉姆斯卡娅，保罗·道格拉斯·巴柳，尼巴·巴苏，迈克尔·埃里克·达尼次，伽耶什·斯利瓦斯塔瓦，卡洛琳娜·安娜·凯日科夫斯基，安东尼·詹姆斯·斯克里菲格纳诺，约翰·马克·尼克迪莫，凯思林·沃驰赫尔茨，罗宾·弗莱伊·戴维斯，苑欣，
申请(专利权)人：邓白氏公司，
类型：发明
国别省市：美国;US