The invention provides a method and device for enterprise risk prediction. By acquiring the basic data of an enterprise, the basic data includes basic information of industrial and commercial registration, industry information, legal information, change information, and legal information of an associated enterprise associated with an enterprise; generating derivative data based on basic data; structuring the basic data and derivative data; Get structured comprehensive data; read structured comprehensive data, and deal with missing value and outlier value of structured comprehensive data; use missing value processing and outlier value processing comprehensive data as training set; use machine learning classification algorithm to train training set to get prediction model; in the prediction stage, obtain the basis of the enterprise to be estimated. Data, input the basic data of the enterprise to be estimated into the prediction model, and get the risk probability of the enterprise to be estimated. It realizes the automatic prediction of enterprise risk, and the accuracy is as high as 82%.
【技术实现步骤摘要】
企业风险预估方法及装置
本专利技术涉及企业风险管控领域，尤其涉及一种企业风险预估方法及装置。
技术介绍
目前，企业运营过程中，风险预估主要依据企业风险分析师或者管理者，依据以往工作经验以及市场环境等因素进行主观判断。这种方式主要依赖于分析人员的个人经验和能力，主观因素较大、标准不统一，且大多数企业并不具备这样的人员配备，因此对市场洞察力和企业风险预估能力不足。在企业风险判断中，如果能够基于企业历史的数据，形成统一的规则实现对企业未来风险的预估，在金融行业将会形成一个非常重要的研究领域，因为这不仅有利于帮助企业衡量风险，在企业做出重大决定作为参考因素，还有利于降低企业人工成本。例如对企业风险的预判能够降低金融行业(比如银行)的贷款回收风险，或者对申请贷款的企业进行风险定价。
技术实现思路
本专利技术提供的一种企业风险预估方法及装置，主要解决的技术问题是：如何对企业风险实现自动预估。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种企业风险预估方法，包括：获取企业的基础数据，所述基础数据包括工商注册基本信息、行业信息、法务信息、变更信息以及与所述企业存在关联关系的关联企业的法务信息；...
【技术保护点】
1.一种企业风险预估方法，其特征在于，企业风险预估方法包括：获取企业的基础数据，所述基础数据包括工商注册基本信息、行业信息、法务信息、变更信息以及与所述企业存在关联关系的关联企业的法务信息；基于所述基础数据生成衍生数据；将所述基础数据以及所述衍生数据进行进行结构化处理，得到结构化的综合数据；读取所述结构化的综合数据，并对所述结构化的综合数据进行缺失值处理以及异常值处理，将进行缺失值处理以及异常值处理后的综合数据作为训练集；利用机器学习分类算法，对所述训练集进行训练得到预估模型；在预估阶段，获取待预估企业的基础数据，将所述待预估企业的基础数据输入到所述预估模型，得到所述待预估企业的风险概率。
【技术特征摘要】
1.一种企业风险预估方法，其特征在于，企业风险预估方法包括：获取企业的基础数据，所述基础数据包括工商注册基本信息、行业信息、法务信息、变更信息以及与所述企业存在关联关系的关联企业的法务信息；基于所述基础数据生成衍生数据；将所述基础数据以及所述衍生数据进行进行结构化处理，得到结构化的综合数据；读取所述结构化的综合数据，并对所述结构化的综合数据进行缺失值处理以及异常值处理，将进行缺失值处理以及异常值处理后的综合数据作为训练集；利用机器学习分类算法，对所述训练集进行训练得到预估模型；在预估阶段，获取待预估企业的基础数据，将所述待预估企业的基础数据输入到所述预估模型，得到所述待预估企业的风险概率。2.如权利要求1所述的企业风险预估方法，其特征在于，所述衍生数据包括如下至少一种：环比、相对极差、变异系数、半对数化。3.如权利要求1或2所述的企业风险预估方法，其特征在于，所述机器学习分类算法包括决策树、逻辑回归。4.如权利要求3所述的企业风险预估方法，其特征在于，所述工商注册基本信息包括如下至少一种：注册号、注册名称、类型、法定代表人、注册资本、住所、营业期限自、营业期限至、核准日期、经营范围、经营状态、股东信息；所述法务信息包括如下至少一种：失信被执行、裁判文书、执行；所述变更信息包括如下至少一种：法定代表人的变更、注册基本的变更、经营范围的变更、股东的变更。5.如权利要求3所述的企业风险预估方法，其特征在于，所述关联关系包括如下至少一种：所述关联企业与所述企业之间，其中一方持有另一方的股份；所述关联企业与所述企业两者同为第三者所拥有或控制；所述关联企业与所述企业之间，其中一方的负债至少部分由另一方承担；所述关联企业与所述企业之间，法定代表人或者董事或者至少部分股东相同；所述关联企业与所述企业之间，其中一方的生产或销售由另一方控制。6.一种企业风险预估装置，其特征在于，所述企业风险预估装置包括模型建立模块和风险预估模块；所述模型建立...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘德彬，陈玮，黄远江，严开，
申请(专利权)人：重庆誉存大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50
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