互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法技术

本发明专利技术涉及信用评估技术领域，具体的说是互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法，包括以下步骤，信息获取、获取供应商信息和供应商关联信息,信息汇总、对供应商信息和供应商关联信息进行汇总，并进行初步评估，进行信用分析、对信息汇总的信息进行人工智能分析,信用等级判定、当存在信用风险时，通过信用分析结果，进行智能判定,本发明专利技术通过对供应商和供应商的合作方进行综合评估，且在评估后，根据不同项目，以及每项的占比，进行计算出综合分值，且通过对综合分值的划分，便于直观的体现供应商的信用等级，提高在进行评估时的准确性和可靠性，便于对互联网交易平台中的供应商进行自动化信用评估。进行自动化信用评估。进行自动化信用评估。

【技术实现步骤摘要】
互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法


[0001]本专利技术涉及一种信用评估方法，具体为互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法，属于信用评估


技术介绍

[0002]互联网交易平台是一个第三方的交易安全保障平台，主要作用是为了保障交易双方在网上进行交易的安全，诚信等问题，交易双方可以将线下谈好的交易，搬到网上通过第三方的交易平台在网上进行交易，而网上交易更多的是客户通过在交易平台上找到自己所需要的产品，从而进行交易，随着现代网络的发展，互联网交易平台越来越多的应用到各个领域中，且越来越受到人们广泛使用，且为交易双方提供了稳定可靠的交易环境，在互联网交易平台中，供应商的信用是互联网交易平台生存的根本，供应商的信用好坏，严重影响互联网交易平台的口碑，进而在互联网交易平台中，往往需要对供应商的信用进行评估，且随着互联网和人工智能的发展，现在对信用评估也越来越智能化。
[0003]如公开号为：CN113988883A，大宗建材互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法，包括以下步骤：获取供应商数据；根据供应商数据，利用人工智能评估供应商的信用行为的发生概率；信用行为的发生概率转换为信用评分。本专利技术评估准确度高，评估速度快，稳定可靠，本专利技术同时收集行业内部建材交易数据和第三方平台信用数据，分别对两种数据采用不同的模型进行处理，并将内部评分和外部评分进行融合，准确反映出供应商的资质实力。本专利技术对数据特征进行直方图离散化和稀疏特征绑定等操作，大幅减少样本特征维度，并将稀疏特征合并为稠密特征，加快了模型的评估速度。本专利技术利用LightGBM模型和证据权重转换算法分别对内部数据和外数据进行特征变换，提高模型的特征提取能力。
[0004]再如公开号为：CN110363659A，一种基于区块链技术的风险评估分析方法，涉及到区块链
，包括以下步骤：基础数据准备、搭建联盟链、信用风险分析、技术风险分析、操作风险分析、流动性风险分析、交易信息验证；本专利技术涉及的基于区块链技术的风险评估分析方法，能够对区域链技术运用过程中的信用风险、技术风险、操作风险以及流动性风险进行有效的分析和评估，能够了解和公开在供应链中各个成员的信息，保证信息公开透明，降低了信用成本，同时中小企业可以得到及时融资放款，有利用中小企业的发展，极大的提高了资金的流转，在资金上促进了供应商和经销商的发展，同时可以保证区域链技术运用的安全性得到很大提高，值得推广。
[0005]再如公开号为：CN111415067A，一种企业及个人信用评级系统，包括：登录模块，其通过界面为企业/个人提供注册及登录通道；核验模块，接收企业/个人上传的核验数据文件，自动进行核验；数据库，其内存储有用以与企业/个人上传的核验数据对应的基础数据；企业及个人信用评级模型，其将核验后的数据结果完成信用评级，预设评估周期，评级后随着时间、核验量次递增，数据结果的好坏企业及个人信用等级发生变化。本专利技术旨在保护自动化、智能化实现数据核验、监管、企业及个人信用评级一体化手段；保护建立健全并完善行业信用评级及授信评级体系；实现了科学化的、标准化的信用流程体系；实现了智能化、
可视化多维度指标匹配、灵活动态可变的图文信用报告。
[0006]然而，在对互联网交易平台中供应商的信用进行评估时，大多仅评估供应商自身的信用，而现在的交易市场是多元化的，供应商的合作方对于供应商的影响也是至关重要的，当合作方出现风险时，也会波及到供应商的信用，在进行信用评估时，仅评估供应商自身的信用风险，并不能充分体现供应商的信用等级，导致评估不全面和不准确。
[0007]有鉴于此特提出本专利技术，在进行评估时，对供应商以及供应商的合作方进行信用风险评估，提高信用评估的准确性，便于在互联网交易平台上进行人工智能化评估。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的就在于为了解决上述问题而提供互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法，便于对供应商和供应商的合作方进行综合评估，且通过占比计算，得出信用评估等级，提高信用评估的准确性和可靠性。
[0009]本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的，互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法，包括以下步骤：
[0010]步骤一、信息获取，获取供应商信息和供应商关联信息；
[0011]步骤二、信息汇总，对供应商信息和供应商关联信息进行汇总，并进行初步评估，在评估时，分为存在信用风险和不存在信用风险；
[0012]步骤三、当存在信息风险时，进行信用分析，对信息汇总的信息进行人工智能分析；
[0013]步骤四、信用等级判定，在步骤二中，当不存在信用风险时，直接进行信用等级判定，当存在信用风险时，通过步骤三中的信用分析结果，进行智能判定，进而降低在信用分析时的数据分析量，便于进行预分析处理。
[0014]进一步的，在步骤一中，在进行信息获取时，分为获取供应商信息和获取供应商关联信息，且在获取供应商信息时，获取供应商基础信息，并在进行获取时，获取供应商的资格信息、营业执照、注册资金、销售类别等基础信息，并将信息传输至步骤二中的信息汇总，进行评估分析，在获取供应商关联信息时，获取的关联信息包括互联网公开关联信息、供应商司法信息、供应商合作方关联信息和供应商合作方风险信息，且在互联网公开关联信息中，需要获取的包括但不限于公开招聘平台的评价、互联网新闻报道信息和供应商官网浏览及评价信息，获取供应商司法信息包括但不限于从动产抵押、股权变更、股权出质、股权冻结、企业行政处罚、人员行政处罚、企业对位担保、司法案件、被执行人、失信被执行人、环保处罚、清算信息、异常名录、严重违法失信等司法信息，在获取供应商合作方关联信息是包括但不限于合作方数量信息、合作方名称信息和供应商与合作方关联密度信息、在获取供应商合作方风险信息时，包括但不限于合作方的司法信息、合作方风险数量以及合作方风险数量与正常的数量占比，便于对供应商以及供应商合作方的信息进行获取，并对信息进行汇总。
[0015]进一步的，在步骤二中的信息汇总时，先对汇总信息进行编号，在进行编号时，供应商基础信息为编号：1、互联网公开关联信息为编号：2、供应商司法信息为编号：3、供应商合作方关联信息为编号：4、供应商合作方风险信息为编号：5，在进行编号完成后，对信息进行信息初次评估，在进行初次评估时，先判断信息是否存在风险，在进行判断时，对供应商
基础信息、互联网公开关联信息、供应商司法信息、供应商合作方关联信息以及供应商合作方风险信息进行判断信用风险，判断信用风险为存在和不存在，在进行判断信息是否存在风险后，进行预风险评估，在进行评估时，当供应商基础信息、互联网公开关联信息、供应商司法信息、供应商合作方关联信息以及供应商合作方风险信息均为不存在风险时，则将不存在信用风险信息传输至信用等级判定，当供应商基础信息、互联网公开关联信息、供应商司法信息、供应商合作方关联信息以及供应商合作方风险信息大于或等于一项为存在风险时，则将信息汇总信息传输至信用分析，进行信用分析后，在传输至信用等级判定，对信息汇总本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、信息获取，获取供应商信息和供应商关联信息；步骤二、信息汇总，对供应商信息和供应商关联信息进行汇总，并进行初步评估，在评估时，分为存在信用风险和不存在信用风险；步骤三、当存在信息风险时，进行信用分析，对信息汇总的信息进行人工智能分析；步骤四、信用等级判定，在步骤二中，当不存在信用风险时，直接进行信用等级判定，当存在信用风险时，通过步骤三中的信用分析结果，进行智能判定。2.根据权利要求1所述的互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法，其特征在于：在步骤一中，在进行信息获取时，分为获取供应商信息和获取供应商关联信息，且在获取供应商信息时，获取供应商基础信息，并将信息传输至步骤二中的信息汇总，进行评估分析。3.根据权利要求2所述的互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法，其特征在于：在获取供应商关联信息时，获取的关联信息包括互联网公开关联信息、供应商司法信息、供应商合作方关联信息和供应商合作方风险信息。4.根据权利要求3所述的互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法，其特征在于：在步骤二中的信息汇总时，先对汇总信息进行编号，在进行编号完成后，对信息进行信息初次评估。5.根据权利要求4所述的互联网交易平台供应商信用人工智能评估方法，其特征在于：在进行初次评估时，先判断信息是否存在风险，在进行判断时，对供应商基础信息、互联网公开关联信息、供应商司法信息、供应商合作方关联信息以及供应商合作方风险信息进行判断信用风险，判断信用风险为存...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟树煌，扶建波，曾彪，夏国亮，
申请(专利权)人：珠海采筑电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：