一种基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统技术方案

本发明专利技术公开了一种有助于企业实现最大的有效经济利益；同时能够实现对企业进行比较准确评分的基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统。该基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统包括总评分服务器、基础数据评分服务器、行业优势数据评分服务器、舆情数据评分服务器、宏观数据评分服务器、其他评分数据服务器；所述总评分服务器上连接有总评分数据存储器以及总评分输出装置。采用该基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统能够更加准确的反应出企业的信用情况，能够使得对企业信用的准确评分；从而有助于企业实现最大的有效经济利益。

An enterprise evaluation system with credit model as the core based on deep learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统
本专利技术涉及企业信用评价系统，尤其是一种基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统。
技术介绍
众所周知的：信用模型是一种介于信用风险控制的数学模型，利用数据挖掘技术对积累的历史数据进行分析，寻找企业的信用风险的特征和规律，建立相应的数学模型，最终对企业进行信用评价。企业信用评价有助于企业防范商业风险，为企业制度的建设提供良好的条件。转化企业经营机制，建立现代企业制度的最终目标是，使企业成为依法自主经营、自负盈亏、自我发展、自我约束的市场竞争主体。企业信用综合评价是商业银行、金融机构确定贷款风险程度的依据和信贷资产风险管理的基础。企业作为经济活动的主体单位，与银行、金融机构有着密切的信用往来关系，信贷是其生产发展的重要资金来源之一，其生产经营活动状况的好坏，行为的规范与否，直接关系到信贷资金使用好坏和效益高低。这种情况直接表现为，贷款企业不愿意履行或者不能完全履行还款责任，信用风险一旦形成，银行、金融机构将会因为客户违约而早睡巨大的金融损失。这就要求银行、金融机构对企业的经营活动、经营成果、获利能力、偿债能力等给予科学的评价，以确定信贷资产损失的不确定程度，最大限度地防范贷款风险。现阶段，随着国有银行向商业银行的转化，对信贷资产的安全性、效益性的要求日高。现有的企业数据信用评级业务系统，如：ZL201020610651.X公开了一种信用评级业务系统的信用评级工作子系统，由客户机、网络装置、服务器群、数据总线和数据库构成，所述客户机通过网络装置与服务器群连接，所述服务器群内部的各个服务器通过数据总线连接，并由数据总线连接至所述数据库，所述服务器群包括工作管理服务器、信息维护服务器、报告制作服务器、分析工具服务器。本专利技术的有益效果体现在：在一个工作管理的框架下，向用户提供的一种集成化的工作平台，评级工作人员可以在选定的评级项目下，对评级对象进行评级作业；提供了多种作业工具来支持评级工作，为高效率、高质量的评级作业提供了支持。但是上述信用评级业务系统的信用评级工作子系统，其对企业的评级存在一定的片面性，不能全方位的反映出企业的信用情况，准确性较差。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种有助于企业实现最大的有效经济利益；同时能够实现对企业进行比较准确评分的基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统，包括总评分服务器、基础数据评分服务器、行业优势数据评分服务器、舆情数据评分服务器、宏观数据评分服务器、其他评分数据服务器；所述基础数据评分服务器、行业优势数据评分服务器、舆情数据评分服务器、宏观数据评分服务器、其他评分数据服务器分别与总评分服务器通讯连接；所述总评分服务器上连接有总评分数据存储器以及总评分输出装置；所述基础数据评分服务器上连接有获取基础数据的基础数据采集终端；所述基础数据评分服务器用于搭载基础数据评分工具对基础数据采集终端采集的基础数据进行评分；所述行业优势数据评分服务器上连接有用于获取行业优势数据的行业优势数据采集终端；所述行业优势数据评分服务器用于搭载行业优势数据评分工具对行业优势数据采集终端采集的行业优势数据进行评分；所述舆情数据评分服务器上连接有用于获取行舆情数据的舆情数据采集终端；所述舆情数据评分服务器用于搭载舆情数据评分工具对舆情数据采集终端采集的舆情数据进行评分；所述宏观数据评分服务器上连接有用于采集宏观数据的宏观数据采集终端；所述宏观数据评分服务器用于搭载宏观数据评分工具对宏观数据采集终端采集的宏观数据进行评分；所述其他评分数据服务器用于搭载其他评分数据评分工具对他评分数据进行评分；所述总评分数据存储器用于对总评分的数据进行存储；所述总评分输出装置用于对总评分进行输出。具体的，所述基础数据采集终端、行业优势数据采集终端、舆情数据采集终端、宏观数据采集终端均采用PC计算机。具体的，所述总评分输出装置采用带显示屏的电子设备。具体的，所述总评分服务器采用IBM服务器x3650M510核E5-2640v4。具体的，所述基础数据评分服务器、行业优势数据评分服务器、舆情数据评分服务器、宏观数据评分服务器、其他评分数据服务器均采用IBMX3650M4。本专利技术的有益效果是：本专利技术所述的一种基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统，由于包括基础数据评分服务器、行业优势数据评分服务器、舆情数据评分服务器、宏观数据评分服务器、其他评分数据服务器因此能够综合企业各个方面的参数，实现对企业全面的评分，从而能够更加准确的反应出企业的信用情况，能够使得对企业信用的准确评分；从而有助于企业实现最大的有效经济利益。附图说明图1为本专利技术实施例中基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统的结构示意图；图2为各省的上市公司平均市值与省的关系图；图3是公司的平均市值与不同成立时间的关系图；图中标示：100-总评分服务器，200-基础数据评分服务器，300-行业优势数据评分服务器，400-舆情数据评分服务器，500-宏观数据评分服务器，600-其他评分数据服务器，700-总评分数据存储器，800-以及总评分输出装置。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。如图1所示，本专利技术所述的一种基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统，包括总评分服务器100、基础数据评分服务器200、行业优势数据评分服务器300、舆情数据评分服务器400、宏观数据评分服务器500、其他评分数据服务器600；所述基础数据评分服务器200、行业优势数据评分服务器300、舆情数据评分服务器400、宏观数据评分服务器500、其他评分数据服务器600分别与总评分服务器100通讯连接；所述总评分服务器100上连接有总评分数据存储器700以及总评分输出装置800；所述基础数据评分服务器200上连接有获取基础数据的基础数据采集终端201；所述基础数据评分服务器200用于搭载基础数据评分工具对基础数据采集终端201采集的基础数据进行评分；所述行业优势数据评分服务器300上连接有用于获取行业优势数据的行业优势数据采集终端301；所述行业优势数据评分服务器300用于搭载行业优势数据评分工具对行业优势数据采集终端301采集的行业优势数据进行评分；所述舆情数据评分服务器400上连接有用于获取行舆情数据的舆情数据采集终端401；所述舆情数据评分服务器400用于搭载舆情数据评分工具对舆情数据采集终端401采集的舆情数据进行评分；所述宏观数据评分服务器500上连接有用于采集宏观数据的宏观数据采集终端501；所述宏观数据评分服务器500用于搭载宏观数据评分工具对宏观数据采集终端501采集的宏观数据进行评分；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统，其特征在于：包括总评分服务器(100)、基础数据评分服务器(200)、行业优势数据评分服务器(300)、舆情数据评分服务器(400)、宏观数据评分服务器(500)、其他评分数据服务器(600)；/n所述基础数据评分服务器(200)、行业优势数据评分服务器(300)、舆情数据评分服务器(400)、宏观数据评分服务器(500)、其他评分数据服务器(600)分别与总评分服务器(100)通讯连接；/n所述总评分服务器(100)上连接有总评分数据存储器(700)以及总评分输出装置(800)；/n所述基础数据评分服务器(200)上连接有获取基础数据的基础数据采集终端(201)；/n所述基础数据评分服务器(200)用于搭载基础数据评分工具对基础数据采集终端(201)采集的基础数据进行评分；/n所述行业优势数据评分服务器(300)上连接有用于获取行业优势数据的行业优势数据采集终端(301)；/n所述行业优势数据评分服务器(300)用于搭载行业优势数据评分工具对行业优势数据采集终端(301)采集的行业优势数据进行评分；/n所述舆情数据评分服务器(400)上连接有用于获取行舆情数据的舆情数据采集终端(401)；/n所述舆情数据评分服务器(400)用于搭载舆情数据评分工具对舆情数据采集终端(401)采集的舆情数据进行评分；/n所述宏观数据评分服务器(500)上连接有用于采集宏观数据的宏观数据采集终端(501)；/n所述宏观数据评分服务器(500)用于搭载宏观数据评分工具对宏观数据采集终端(501)采集的宏观数据进行评分；/n所述其他评分数据服务器(600)用于搭载其他评分数据评分工具对他评分数据进行评分；/n所述总评分数据存储器(700)用于对总评分的数据进行存储；所述总评分输出装置(800)用于对总评分进行输出。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统，其特征在于：包括总评分服务器(100)、基础数据评分服务器(200)、行业优势数据评分服务器(300)、舆情数据评分服务器(400)、宏观数据评分服务器(500)、其他评分数据服务器(600)；
所述基础数据评分服务器(200)、行业优势数据评分服务器(300)、舆情数据评分服务器(400)、宏观数据评分服务器(500)、其他评分数据服务器(600)分别与总评分服务器(100)通讯连接；
所述总评分服务器(100)上连接有总评分数据存储器(700)以及总评分输出装置(800)；
所述基础数据评分服务器(200)上连接有获取基础数据的基础数据采集终端(201)；
所述基础数据评分服务器(200)用于搭载基础数据评分工具对基础数据采集终端(201)采集的基础数据进行评分；
所述行业优势数据评分服务器(300)上连接有用于获取行业优势数据的行业优势数据采集终端(301)；
所述行业优势数据评分服务器(300)用于搭载行业优势数据评分工具对行业优势数据采集终端(301)采集的行业优势数据进行评分；
所述舆情数据评分服务器(400)上连接有用于获取行舆情数据的舆情数据采集终端(401)；
所述舆情数据评分服务器(400)用于搭载舆情数据评分工具对舆情数据采集终端(401)采集的舆情数据进行评分；
所述宏观数据评分服务器(500)上连接有...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒲秋，王林，
申请(专利权)人：成都大眼图图科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51