商户信誉度确定方法、系统、装置及介质制造方法及图纸

本申请涉及一种商户信誉度确定方法、系统、装置及介质，涉及人工智能领域。该方法包括：通过网络接收目标商户的至少两条商户信息；将至少两条商户信息输入至各自对应的信息分析模型，分别输出得到至少两个信用参考分数；信息分析模型为预先训练得到的模型；根据至少两个信用参考分数得到目标商户的信用分数；根据信用分数确定目标商户的商户信用状态。通过获取与目标商户相关的商户信息，并将商户信息分别输入各自对应的信息分析模型以获得用于加权求和的信用参考分数，并进而确定目标商户的商户标识对应的商户信用状态的方式，在每个维度对应信息较少的情况下仍可准确地对目标商户信用状态进行确定，提高了对于小微企业的经营状况的评定效率。

【技术实现步骤摘要】
商户信誉度确定方法、系统、装置及介质
本申请涉及人工智能领域，特别涉及一种商户信誉度确定方法、系统、装置及介质。
技术介绍
小微企业的信贷业务是向长尾化的小微企业提供信贷服务的业务。当小微企业，特别是涉及餐饮业、生活服务业需要进行贷款时，提供信贷业务的平台需要对小微企业进行经营状态的评定，以确定向其提供何种信贷产品。相关技术中，提供信贷业务的平台通常通过第三方平台的信息核实，如对于商户纳税数据或增值税发票开票数据，以及通过人工线下核实的方式，对小微企业的经营状态进行评定。然而，相关技术中，由于小微企业的存证意识薄弱，且人工线下核实操作困难，容易造成对小微企业的经营状况的评定效率低下的问题。
技术实现思路
本申请关于一种商户信誉度确定方法、系统、装置及介质，可以在每个维度对应信息较少、信息采集较为困难的情况下仍可准确地对目标商户的信用分数进行确定，提高了对于小微企业的经营状况的评定效率。该技术方案如下：一方面，提供了一种商户信誉度确定方法，该方法应用于服务器中，该方法包括：通过网络接收与目标商户的至少两条商户信息，商户信息包括目标商户在注册以及运营过程中产生的信息；将至少两条商户信息输入各自对应的信息分析模型，输出得到至少两个信用参考分数，信息分析模型为预先训练得到的模型；根据至少两个信用参考分数计算得到目标商户的信用分数，信用分数用于指示目标商户的信誉度；通过信用分数确定目标商户的商户信用状态，商户信用状态为目标商户办理信用业务的凭证。在一个可选的实施例中，商户信息包括征信信息、交易信息和商户代表身份信息中的至少一种，其中，征信信息中包括目标商户的征信记录；交易信息中包括目标商户的交易记录；商户代表身份信息中包括目标商户的商户代表身份记录；在一个可选的实施例中，服务器将至少两条商户信息输入各自对应的信息分析模型，输出得到至少两个信用参考分数，包括如下步骤中的至少一个：将至少两条商户信息中的征信信息输入对应的征信分析模型，得到征信信息对应的第一信用参考分数；将至少两条商户信息中的交易信息输入对应的交易分析模型，得到交易信息对应的第二信用参考分数；将至少两条商户信息中的商户代表身份信息输入对应的身份分析模型，得到商户代表身份信息对应的第三信用参考分数。在一个可选的实施例中，通过网络接收与目标商户的至少两条商户信息之前，还包括：确定目标商户的商户类别以及与商户类别对应的商户信息的类别；向客户端发送信息类别指示消息，信息类别指示消息用于指示客户端需要上传的商户信息的类别。在一个可选的实施例中，根据至少两个信用参考分数计算得到目标商户的信用分数，包括：响应于至少两个信用参考分数中符合分数要求的信用参考分数达到目标比例，将至少两个信用参考分数进行加权求和，得到目标商户的信用分数。在一个可选的实施例中，服务器通过信用分数确定目标商户的商户信用状态，包括：在对应关系中，查询与信用分数对应的商户信用状态，对应关系包括信用分数区间与信用状态之间的对应关系。在一个可选的实施例中，响应于信用分数达到第一分数阈值，确定目标商户为可信贷状态，可信贷状态用于指示目标商户具备申请贷款的资质；响应于信用分数未达到第二分数阈值，确定目标商户为不可信贷状态，不可信贷状态用于指示目标商户不具备申请贷款的资质；其中，第一分数阈值大于等于第二分数阈值。在一个可选的实施例中，将信用分数与预设分数状态对应关系进行匹配，得到目标商户的商户信用状态，还包括：响应于信用分数未达到第一分数阈值，且信用分数达到第二分数阈值，对目标商户的商户信用状态进行信用复核验证；响应于目标商户通过信用复核验证，确定目标商户为可信贷状态。在一个可选的实施例中，对目标商户的商户信用状态进行信用复核验证，还包括：获取目标商户的现场视频；对现场视频进行现场信息采集，现场信息中包括目标商户的日均顾客人数和日均清洁次数中的至少一种；将现场信息输入现场状态模型，输出得到现场状态分数；通过现场状态分数对目标商户的商户信用状态进行信用复核验证。在一个可选的实施例中，对目标商户的商户信用状态进行信用复核验证，还包括：向客户端发送商户问题，商户问题为与目标商户的日常状态相关的问题；接收客户端反馈的回答视频，回答视频是针对商户问题进行回答的视频；对回答视频进行生物特征信息采集，生物特征信息中包括手势动作信息以及面部表情信息中的至少一种；将生物特征信息输入生物特征状态模型，输出得到生物特征状态分数；通过生物特征状态分数对目标商户的商户信用状态进行信用复核验证。在一个可选的实施例中，通过网络从接收与目标商户的至少两条商户信息，包括：按照预设时间间隔通过网络从银行服务器中获取目标商户的的征信信息；和/或，按照预设时间间隔通过网络从交易服务器中获取目标商户的交易信息；和/或，接收目标商户对应的终端上传的代表身份信息。另一方面，提供了一种商户信誉度的确定系统，该系统包括服务器和客户端：客户端，用于：采集目标商户的至少两条商户信息；通过网络上传目标商户的至少两条商户信息，商户信息包括目标商户在注册以及运营过程中产生的信息；服务器，用于：通过网络接收客户端上传的至少两条商户信息；将至少两条商户信息输入各自对应的信息分析模型，输出得到至少两个信用参考分数，信息分析模型为预先训练得到的逻辑回归模型；将至少两个信用参考分数进行加权求和，得到目标商户的信用分数，信用分数用于指示目标商户的信誉度；通过信用分数确定目标商户的商户信用状态，商户信用状态为目标商户办理信用业务的凭证。在一个可选的实施例中，商户信息包括征信信息、交易信息和商户代表身份信息中的至少一种；其中，征信信息包括目标商户的征信记录；交易信息包括目标商户的交易记录；商户代表身份信息包括目标商户的商户代表身份记录。在一个可选的实施例中，服务器，还用于：响应于商户信息中包括征信信息，将征信信息输入征信分析模型，得到征信信息对应的第一信用参考分数；响应于商户信息中包括交易信息，将交易信息输入交易分析模型，得到交易信息对应的第二信用参考分数；响应于商户信息中包括商户代表身份信息，将商户代表身份信息输入商户身份分析模型，得到商户代表身份信息对应的第三信用参考分数中的至少一种。在一个可选的实施例中，服务器，还用于：确定目标商户的商户类别；确定与商户类别对应的商户信息的类别；向客户端发送信息类别指示消息，信息类别指示消息用于指示客户端需要上传的商户信息的类别；客户端，还用于：接收客户端服务器发送的信息类别指示消息；根据信息类别指示信息消息采集的与商户标识以及商户信息的类别对应的至少两条商户信息。在一个可选的实施例中，客户端，还用于：根据商户信息确定至少两条商户信息的信息采集本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种商户信誉度确定方法，其特征在于，所述方法应用于服务器中，所述方法包括：/n通过网络接收目标商户的至少两条商户信息，所述商户信息包括所述目标商户在注册以及运营过程中产生的信息；/n将至少两条商户信息输入至各自对应的信息分析模型，分别输出得到至少两个信用参考分数；所述信息分析模型为预先训练得到的模型；/n根据至少两个所述信用参考分数计算得到所述目标商户的信用分数，所述信用分数用于指示所述目标商户的信誉度；/n根据所述信用分数确定所述目标商户的商户信用状态，所述商户信用状态为所述目标商户办理信用业务的凭证。/n

【技术特征摘要】
1.一种商户信誉度确定方法，其特征在于，所述方法应用于服务器中，所述方法包括：
通过网络接收目标商户的至少两条商户信息，所述商户信息包括所述目标商户在注册以及运营过程中产生的信息；
将至少两条商户信息输入至各自对应的信息分析模型，分别输出得到至少两个信用参考分数；所述信息分析模型为预先训练得到的模型；
根据至少两个所述信用参考分数计算得到所述目标商户的信用分数，所述信用分数用于指示所述目标商户的信誉度；
根据所述信用分数确定所述目标商户的商户信用状态，所述商户信用状态为所述目标商户办理信用业务的凭证。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述商户信息包括征信信息、交易信息和商户代表身份信息中的至少一种；
其中，所述征信信息包括所述目标商户的征信记录；
所述交易信息包括所述目标商户的交易记录；
所述商户代表身份信息包括所述目标商户的商户代表身份记录。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将至少两条商户信息输入各自对应的信息分析模型，输出得到至少两个信用参考分数，包括如下步骤中的至少一个：
将所述至少两条商户信息中的所述征信信息输入征信分析模型，得到所述征信信息对应的征信参考分数；
将所述至少两条商户信息中的所述交易信息输入交易分析模型，得到所述交易信息对应的交易参考分数；
将所述至少两条商户信息中的所述商户代表身份信息输入身份分析模型，得到所述商户代表身份信息对应的身份参考分数。


4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述通过网络接收至少两条商户信息之前，还包括：
确定目标商户的商户类别以及与所述商户类别对应的商户信息的类别；
向客户端发送信息类别指示消息，所述信息类别指示消息用于指示所述客户端需要通过网络上传的所述商户信息的类别。


5.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述根据至少两个所述信用参考分数计算得到所述目标商户的信用分数，包括：
响应于至少两个所述参考信用分数中符合要求的所述信用参考分数达到目标比例，将至少两个所述参考信用分数进行加权求和，得到所述目标商户的所述信用分数。


6.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述通过所述信用分数确定所述目标商户的商户信用状态，包括：
在对应关系中，查询与所述信用分数对应的所述商户信用状态，所述对应关系包括信用分数区间与所述信用状态之间的对应关系。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在对应关系中，查询与所述目标商户的所述信用分数对应的所述目标商户的所述商户信用状态，包括：
响应于所述信用分数达到第一分数阈值，确定所述目标商户为可信贷状态，所述可信贷状态用于指示所述目标商户具备申请贷款的资质；
响应于所述信用分数未达到第二分数阈值，确定所述目标商户为不可信贷状态，所述不可信贷状态用于指示所述目标商户不具备申请贷款的资质；
其中，所述第一分数阈值大于等于第二分数阈值。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将所述信用分数与预设分数状态对应关系进行匹配，得到目标商户的商户信用状态，包括：
响应于所述信用分数未达到所述第一分数阈值，且所述信用分数达到所述第二分数阈值，对所述目标商户的所述商户信用状态进行信用复核验证；
响应于所述目标商户通过所述信用复核验证，确定所述目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：时越，李娟，王克慧，王观海，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11