一种企业信用信息加工、整理及存储的管理方法技术

本发明专利技术涉及一种企业信用信息加工、整理及存储的管理方法，该方法是采用不同的采集模式对各分类的企业信用信息进行采集，并对采集的企业信用信息进行数据校验、数据清洗、数据转换，依次分别存储在源表层(ODS层)、数据基础层(BAS层)、数据集市层(DMA层)，之后再输出征信产品。本发明专利技术通过收集在信息主体自身、政府部门、金融机构、类金融机构的多渠道的企业信用信息，从多个维度为各类机构提供行业共享数据服务，并在确保数据隐私和安全的前提下提供多样的信用数据产品服务，帮助机构解决信息不对称问题，为其各类决策提供全面信息支撑，在有效减少企业间信用交易风险的前提下，为机构带来更大的经济效应。

【技术实现步骤摘要】
一种企业信用信息加工、整理及存储的管理方法
本专利技术涉及计算机
，具体来说，是涉及一种企业信用信息加工、整理及存储的管理方法。
技术介绍
企业信用报告已经成为了法人主体参与市场经济活动的经济身份证。企业信用报告的输出是以海量信息数据为基础的，如何收集企业信用信息，并进行合理的加工、整理和存储就显得格外重要。目前各类企业信用信息普遍存在信息分散、信息内容不完整、展示方式多样等问题，这都给信息高效采集带来了较大困难。通过设计企业信用信息分类模型，进一步夯实企业征信系统建设基础，对于优化征信数据采集应用、防控金融风险、促进我国信用体系建设等方面具有重要意义。尤其针对金融信用交易信息，金融机构、类金融机构的金融产品种类繁多，且产品持续创新，因此设计的标准接口规范要满足金融产品的多样性，要具有很强的拓展性。同时，收集的企业信用信息后需要把数据进行有效储存和管理，便于未来生成信用报告产品，也可以基于收集的企业信用信息提供其他的查询类、报告类、模型类、提示类的产品。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种企业信用信息加工、整理及本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种企业信用信息加工、整理及存储的管理方法，其特征在于，该方法是：采用不同的采集模式对各分类的企业信用信息进行采集，并对采集的企业信用信息进行数据校验、数据清洗、数据转换，依次分别存储在源表层(ODS层)、数据基础层(BAS层)、数据集市层(DMA层)，之后再输出征信产品；具体包括以下步骤：/n(1)企业信用信息分类：/n将企业信用信息按信用信息属性划分为企业基本信息、企业关联信息、信用交易信息、信用评价信息、信用辅助信息、异议信息六个分类，其中：/n企业基本信息，是指可识别或定位该信息主体身份的信息，主要包括：身份识别信息、营业执照信息、状态信息、主要人员信息、股东及出资信息等；/n企业...

【技术特征摘要】
1.一种企业信用信息加工、整理及存储的管理方法，其特征在于，该方法是：采用不同的采集模式对各分类的企业信用信息进行采集，并对采集的企业信用信息进行数据校验、数据清洗、数据转换，依次分别存储在源表层(ODS层)、数据基础层(BAS层)、数据集市层(DMA层)，之后再输出征信产品；具体包括以下步骤：
(1)企业信用信息分类：
将企业信用信息按信用信息属性划分为企业基本信息、企业关联信息、信用交易信息、信用评价信息、信用辅助信息、异议信息六个分类，其中：
企业基本信息，是指可识别或定位该信息主体身份的信息，主要包括：身份识别信息、营业执照信息、状态信息、主要人员信息、股东及出资信息等；
企业关联信息，是指能够体现信息主体或企业主要人员与其他主体之间关联关系的相关信息，主要包括：企业对外投资、企业法定代表人对外投资、企业法定代表人其他公司任职、实际控制人等；
信用交易信息，是指以市场主体间的契约为基础的信息，主要包括：金融信用交易信息，金融信用交易信息包括：企业信用主体基本信息记录、企业借贷交易信息记录、企业授信额度信息记录和关联合同信息记录，根据金融信用交易的投放频率、账户管理模式、是否循环等特征，将企业信用交易划分为六个账户类型：单次统一管理非循环账户、单次统一管理循环账户、分次统一管理非循环账户、分次统一管理循环账户、分次独立管理非循环账户、分次独立管理循环账户，将采集的金融信用交易数据根据账户类型进行划分；
信用评价信息，是指由政府有关部门、专业的评价机构或行业协会等按照一定的方法和程序对企业有关其信用行为、社会活动行为的可靠性、安全性程度进行估量后得出的结果性信息，按照评价主体的不同进一步划分为信用监管信息以及社会评价信息；
信用辅助信息，是指通过信息主体的运营信息、社会表现等信息，主要包括：业务信息、司法信息、行政执法信息、抵质押登记信息等；
异议信息，是记录信息主体对信用信息记录认定有异议而提出的异议申请信息和反馈结果信息；
(2)企业信用信息采集：
在数据采集的过程中，通过系统自动识别和人工判断相结合的方式将企业信用信息分为六类并采用相应的采集模式采集数据并将采集的企业信用信息分类加载进入数据库，采集模式包括四种模式，分别为：文件报送、页面录入、API对接、自动采集；
(a)文件报送：
主要用于信用交易信息的采集，采集的企业信用信息包括：在报送时必须包含的基础段和根据是否符合条件决定是否在报送时包含在内的非基础段，采集的企业信用信息数据通过XML进行组织，采用TXT加密加压的文件传输模式，将生成的信用信息报文传输给用户端web服务器，同一账户同一时点需要报送的内容，必须组织在一条记录中报送，报文中含有信息类型数据，系统根据信息类型将采集到的企业信用信息分类加载进入数据库；
(b)页面录入：
主要用于异议信息和信用交易信息的采集，通过开发录入页面，为系统用户提供页面录入功能，不同信息类型在不同页面录入，系统根据信息类型将采集到的企业信用信息分类加载进入数据库；
(c)API对接：
主要用于企业基本信息、企业关联信息、信用评价信息、信用辅助信息的采集，对接政府部门及合规第三方数据供应商，对API接口进行分类，通过API接口调用的形式，获取企业基本信息、企业关联信息、信用评价信息、信用辅助信息等各类企业信用信息，系统根据API接口类型和信息类型将采集到的企业信用信息分类加载进入数据库；
(d)自动采集：
通过配置采集入口、采集启动时间等采集互联网公开的企业基本信息、企业关联信息、信用评价信息、信用辅助信息，根据数据来源的不同设定信息类型，数据来源无法判断时通过人工判断信息类型，系统根据信息类型将采集到的企业信用信息分类加载进入数据库；
(3)企业信用信息加载和存储：
经过JAVA前端校验检查企业信用信息的基本格式是否正确，若正确则企业信用信息数据进入ODS层业务信息数据库，若错误则记录错误情况并且数据进入ODS层反馈信息数据库；
ODS层保存共享的历史数据和当前数据，历史数据永久保存形成ODS层数据库，当前数据使用完成后删除，历史数据包括业务信息和反馈信息；
经过SQL加载校验检查数据段、数据项是否正确，若正确则ODS层业务数据进入BAS层，若错误则记录错误情况并且数据进入ODS层反馈信息数据库；
BAS层对ODS层业务信息进行加工、集成、整合管理，形成BAS层数据库，保存ODS层整合完成之后的档案数据；
(4)输出征信产品：
根据征信产品设计的请求，数据从BAS层调取后经转换进入DMA层，根据DMA层数据，生成并输出征信产品。


2.如权利要求1所述的企业信用信息加工、整理及存储的管理方法，其特征在于：还包括报数情况预警：对于触发预警的报数情况，系统进行主...

【专利技术属性】
技术研发人员：张旿，李贝，张奇宝，
申请(专利权)人：上海资信有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31