一种电商企业评分模型构建方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数据分析领域，具体提供了一种电商企业评分模型构建方法，具有如下步骤：S1、确认评价维度；S2、企业经营素质；S3、风险承受能力；S4、负面信息评判；S5、综合评价结果。与现有技术相比，本发明专利技术多层次综合分析的评分结果更系统、有效的对电商企业进行了评价，便于使用者既能从不同角度查看电商企业情况，也能通过制定对应加权策略得到电商企业的综合评价。过制定对应加权策略得到电商企业的综合评价。过制定对应加权策略得到电商企业的综合评价。

【技术实现步骤摘要】
一种电商企业评分模型构建方法及装置


[0001]本专利技术涉及数据分析领域，具体提供一种电商企业评分模型构建方法及装置。

技术介绍

[0002]当前电子商务在国民经济中发挥越来越重要的作用，电商推动了商品跨时间和空间交易，降低了交易成本，创造了更多的交易机会。为了进一步促进电商企业发展，金融机构发布了一系列针对电商企业的信贷、融资等措施。
[0003]如何系统、有效地对电商企业的综合情况进行评价，从而降低电商企业信贷、融资等过程中风险的发生概率，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强得电商企业评分模型构建方法。
[0005]本专利技术进一步的技术任务是提供一种设计合理，安全适用的电商企业评分模型构建装置。
[0006]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0007]一种电商企业评分模型构建方法，具有如下步骤：
[0008]S1、确认评价维度；
[0009]S2、企业经营素质；
[0010]S3、风险承受能力；
[0011]S4、负面信息评判；
[0012]S5、综合评价结果。
[0013]进一步的，在步骤S1中，从电商企业的经营情况来分析偿债和发展能力，定义为企业经营素质维度；根据电商企业的特点来分析风险承受能力，定义为风险承受能力维度；
[0014]若电商企业存在不良记录，根据不良记录严重程度采取判罚机制，定义负面信息判罚维度。
[0015]进一步的，在步骤S2中，企业经营素质描述电商企业经营内容，包含电商企业的销售情况来分析偿债能力和发展情况，销售记录是否稳定，进一步的销售情况是处于增长阶段还是有所降低。
[0016]进一步的，在步骤S2中，匹配电商企业的特殊性，不同电商平台对入驻企业有不同资质要求，经营素质内还需包含电商企业的经营平台，不同的电商平台有与之对应的等级作为衡量电商企业经营素质的一部分；
[0017]此外电商企业的评价信息作为客户体验的直接反馈，也作为分析电商企业经营素质的一部分。
[0018]进一步的，在步骤S3中，电商企业的成立时间以及电商店铺的开店时间作为判断电商企业是否为初创企业来分析电商企业的风险承受能力，根据不同行业的风险承受能
力，分析电商企业的行业及店铺的经营内容，作为评价电商企业风险承受能力的一部分；
[0019]另外，电商企业所属区域作为宏观经济指标，同样作为电商企业风险承受能力的来源。
[0020]进一步的，在步骤S4中，对于有负面信息的企业，根据负面信息等级进行企业评价调整，如若存在严重黑名单信息则直接判为最差等级，若存在其他轻重不同的负面信息，进行加权计算，分析最终判罚结果。
[0021]进一步的，在步骤S5中，分别从各维度计算出电商企业的评价信息，根据实际业务场景，判断经营素质和风险承受能力权重占比，最终结果为根据经营素质和风险承受能力加权计算基础评分后，再根据负面判罚结果进行调整，负面判罚决策同样匹配于业务应用场景，基础分之上根据判罚的轻重程度进行综合结果计算。
[0022]一种电商企业评分模型构建装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
[0023]所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
[0024]所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行一种电商企业评分模型构建方法。
[0025]本专利技术的一种电商企业评分模型构建方法及装置和现有技术相比，具有以下突出的有益效果：
[0026]本专利技术根据电商企业信息和店铺信息从经营素质、风险承受能力和负面信息判罚三个维度综合分析得到电商企业的评价结果。首先分层级对三个维度分别计算评分，再根据加权计算和策略判罚进行综合结果计算。这样多层次综合分析的评分结果更系统、有效的对电商企业进行了评价，便于使用者既能从不同角度查看电商企业情况，也能通过制定对应加权策略得到电商企业的综合评价。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0028]附图1是一种电商企业评分模型构建方法的流程示意图。
具体实施方式
[0029]为了使本
的人员更好的理解本专利技术的方案，下面结合具体的实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例都属于本专利技术保护的范围。
[0030]下面给出一个最佳实施例：
[0031]如图1所示，本实施例中的一种电商企业评分模型构建方法，具有如下步骤：
[0032]S1、确认评价维度。
[0033]从电商企业的经营情况来分析其偿债和发展能力，定义为企业经营素质维度。根据电商企业的特点来分析其风险承受能力，定义为风险承受能力维度。若电商企业存在不
良记录，根据不良记录严重程度采取判罚机制，定义负面信息判罚维度。
[0034]S2、企业经营素质。
[0035]企业经营素质描述电商企业经营内容，需要包含电商企业的销售情况来分析其偿债能力和发展情况，销售记录是否稳定，进一步的销售情况是处于增长阶段还是有所降低。另外匹配电商企业的特殊性，不同电商平台对入驻企业有不同资质要求，因此经营素质内还需包含电商企业的经营平台，不同的电商平台有与之对应的等级作为衡量电商企业经营素质的一部分。此外电商企业的评价信息作为客户体验的直接反馈，也作为分析电商企业经营素质的一部分。
[0036]S3、风险承受能力。
[0037]电商企业的成立时间以及电商店铺的开店时间作为判断电商企业是否为初创企业来分析电商企业的风险承受能力。根据不同行业的风险承受能力，分析电商企业的行业及店铺的经营内容，作为评价电商企业风险承受能力的一部分。另外，电商企业所属区域作为宏观经济指标，同样作为电商企业风险承受能力的来源。
[0038]S4、负面信息判罚。
[0039]对于有负面信息的企业，如行政处罚、司法涉诉、黑名单等信息，根据负面信息等级进行企业评价调整，如若存在严重黑名单信息则直接判为最差等级，若存在其他轻重不同的负面信息，进行加权计算，分析最终判罚结果。
[0040]S5、综合评价结果。
[0041]根据上述内容，分别从各维度计算出电商企业的评价信息。根据实际业务场景，判断经营素质和风险承受能力权重占比，最终结果为根据经营素质和风险承受能力加权计算基础评分后，再根据负面判罚结果进行调整，负面判罚决策同样匹配于业务应用场景，基础分之上根据判罚的轻重程度进行综合结果计算。
[0042]基于上述方法，本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电商企业评分模型构建方法，其特征在于，具有如下步骤：S1、确认评价维度；S2、企业经营素质；S3、风险承受能力；S4、负面信息评判；S5、综合评价结果。2.根据权利要求1所述的一种电商企业评分模型构建方法，其特征在于，在步骤S1中，从电商企业的经营情况来分析偿债和发展能力，定义为企业经营素质维度；根据电商企业的特点来分析风险承受能力，定义为风险承受能力维度；若电商企业存在不良记录，根据不良记录严重程度采取判罚机制，定义负面信息判罚维度。3.根据权利要求2所述的一种电商企业评分模型构建方法，其特征在于，在步骤S2中，企业经营素质描述电商企业经营内容，包含电商企业的销售情况来分析偿债能力和发展情况，销售记录是否稳定，进一步的销售情况是处于增长阶段还是有所降低。4.根据权利要求3所述的一种电商企业评分模型构建方法，其特征在于，在步骤S2中，匹配电商企业的特殊性，不同电商平台对入驻企业有不同资质要求，经营素质内还需包含电商企业的经营平台，不同的电商平台有与之对应的等级作为衡量电商企业经营素质的一部分；此外电商企业的评价信息作为客户体验的直接反馈，也作为分析电商企业经营素质的一部分。5.根据权利要求4所述的一种电商企业评分模型构建方法，其特征在于，在步骤S3中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王菲，杨宝华，崔乐乐，
申请(专利权)人：天元大数据信用管理有限公司，
类型：发明
国别省市：