本发明专利技术公开了一种ESG评级的数据分析方法及装置，其中该方法包括：获取待评级企业的组织架构数据、业务数据和基本面数据；根据待评级企业的业务数据，确定待评级企业的所属行业，从多个ESG评级预测模型中确定与待评级企业的所属行业对应的ESG评级预测模型；将待评级企业的组织架构数据、业务范围数据和基本面数据输入与待评级企业所属的行业对应的ESG评级预测模型，输出待评级企业的ESG评级结果，可以为企业提供有效的ESG评级结果，扩大ESG评级的适用范围，提高对企业进行ESG评级的效率和准确性。准确性。准确性。
【技术实现步骤摘要】
ESG评级的数据分析方法及装置
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种ESG评级的数据分析方法及装置。
技术介绍
[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]ESG是环境，社会，治理三维度的综合考虑。ESG的具体含义包括环境(Environmental)、社会责任(Social)与公司治理(Governance)三个维度。
[0004]目前，业界有关于ESG评级是企业是否能可持续发展的评级标准，ESG评级对于投资者判断企业ESG表现具有重要参考价值，不同ESG评级在使用者视角下质量情况和实用性均存在较大差异，因此对ESG评级进行研究是有必要的。
[0005]目前评级机构给出的ESG评级是根据企业可持续报告作出的，但并非每一家企业都会提供可持续报告，业界普遍认为只有大企业才能够提供可持续报告，而中小企业一般不具备可持续报告，缺乏获得ESG评级的数据基础；此外，现有的ESG评级结果是由评级机构主观判断得到的，准确性不高，且效率较低。
技术实现思路
[0006]本专利技术实施例提供一种ESG评级的预测方法，用以为企业提供有效的ESG评级结果，扩大ESG评级的适用范围，提高对企业进行ESG评级的效率和准确性，该方法包括：
[0007]获取待评级企业的组织架构数据、业务数据和基本面数据，其中基本面数据是从待评级企业的财务报表中抓取的，反映待评级企业的资产信息；
[0008]根据待评级企业的业务数据，确定待评级企业的所属行业，从多个ESG评级预测模型中确定与待评级企业的所属行业对应的ESG评级预测模型，其中每种ESG评级预测模型与一类行业对应，由该类行业不同企业的：组织架构数据、业务数据和基本面数据，以及实际的ESG评级结果，对机器学习模型训练得到的；
[0009]将待评级企业的组织架构数据、业务范围数据和基本面数据输入与待评级企业所属的行业对应的ESG评级预测模型，输出待评级企业的ESG评级结果。
[0010]本专利技术实施例还提供一种ESG评级的预测装置，用以为企业提供有效的ESG评级结果，扩大ESG评级的适用范围，提高对企业进行ESG评级的效率和准确性，该装置包括：
[0011]数据获取模块，用于获取待评级企业的组织架构数据、业务数据和基本面数据，其中基本面数据是从待评级企业的财务报表中抓取的，反映待评级企业的资产信息；
[0012]ESG评级预测模型确定模块，用于根据待评级企业的业务数据，确定待评级企业的所属行业，从多个ESG评级预测模型中确定与待评级企业的所属行业对应的ESG评级预测模型，其中每种ESG评级预测模型与一类行业对应，由该类行业不同企业的：组织架构数据、业务数据和基本面数据，以及实际的ESG评级结果，对机器学习模型训练得到的；
[0013]ESG评级结果预测模块，用于将待评级企业的组织架构数据、业务范围数据和基本
面数据输入与待评级企业所属的行业对应的ESG评级预测模型，输出待评级企业的ESG评级结果。
[0014]本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述ESG评级的数据分析方法。
[0015]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述ESG评级的数据分析方法。
[0016]本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述ESG评级的数据分析方法。
[0017]与现有技术中仅根据大企业提供的可持续报告所作出的主观判断，确定ESG评级的技术方案相比，本申请通过获取待评级企业的组织架构数据、业务数据和基本面数据；根据待评级企业的业务数据，确定待评级企业的所属行业，从多个ESG评级预测模型中确定与待评级企业的所属行业对应的ESG评级预测模型；将待评级企业的组织架构数据、业务范围数据和基本面数据输入与待评级企业所属的行业对应的ESG评级预测模型，输出待评级企业的ESG评级结果，可以为企业提供有效的ESG评级结果，扩大ESG评级的适用范围，提高对企业进行ESG评级的效率和准确性。
附图说明
[0018]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，下面描述中的附图仅仅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。在附图中：
[0019]图1为本专利技术实施例中ESG评级的数据分析的处理流程图；
[0020]图2为本专利技术实施例中ESG评级预测模型的训练与测试过程的方法流程图；
[0021]图3为本专利技术实施例中对训练集建立标签的方法流程图；
[0022]图4为本专利技术实施例中检测ESG评级预测模型准确性的一具体方法流程图；
[0023]图5本专利技术实施例中检测ESG评级预测模型准确性的一具体方法流程图；
[0024]图6为本专利技术实施例中ESG评级的数据分析装置的结构示意图；
[0025]图7为本专利技术一实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
[0026]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明。在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。
[0027]针对现有技术中仅根据大企业提供的可持续报告所作出的主观判断，确定ESG评级存在的效率低，准确性不高且无法适用企业的技术缺陷，本申请的申请人提出了一种ESG评级的数据分析方法及装置，其通过每类行业中不同企业的多种历史数据，为每类行业训练一个对应的ESG评级预测模型，从而可以根据待评级企业的所属行业对应的ESG评级预测模型，确定待评级企业的ESG评级结果，最终达到为企业快速、准确地提供ESG评级结果的目
的。
[0028]下面介绍本申请的具体技术方案。本申请提出了一种ESG评级的数据分析方法，图1示出了该ESG评级的数据分析方法的处理流程图，请参阅图1，在本申请中：
[0029]步骤101：获取待评级企业的组织架构数据、业务数据和基本面数据，其中基本面数据是从待评级企业的财务报表中抓取的，反映待评级企业的资产信息。
[0030]在本申请的一种实施方式中，所述组织架构数据包括以下数据其中之一或任意组合：企业管理层级的结构数据、各管理层级的职权数据、企业部门的结构数据、各部门的职能数据；
[0031]所述业务数据包括以下数据其中之一或任意组合：业务范围数据、业务环境数据、业务资源数据、业务安全数据和业务的碳排放数据；
[0032]所述基本面数据包括以下数据其中之一或任意组合：资产数据、负债数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种ESG评级的数据分析方法，其特征在于，包括：获取待评级企业的组织架构数据、业务数据和基本面数据，其中基本面数据是从待评级企业的财务报表中抓取的，反映待评级企业的资产信息；根据待评级企业的业务数据，确定待评级企业的所属行业，从多个ESG评级预测模型中确定与待评级企业的所属行业对应的ESG评级预测模型，其中每种ESG评级预测模型与一类行业对应，由该类行业不同企业的：组织架构数据、业务数据和基本面数据，以及实际的ESG评级结果，对机器学习模型训练得到的；将待评级企业的组织架构数据、业务范围数据和基本面数据输入与待评级企业所属的行业对应的ESG评级预测模型，输出待评级企业的ESG评级结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述组织架构数据包括以下数据其中之一或任意组合：企业管理层级的结构数据、各管理层级的职权数据、企业部门的结构数据、各部门的职能数据；所述业务数据包括以下数据其中之一或任意组合：业务范围数据、业务环境数据、业务资源数据、业务安全数据和业务的碳排放数据；所述基本面数据包括以下数据其中之一或任意组合：资产数据、负债数据、现金流量数据、收入数据和利润数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，每种ESG评级预测模型的训练与测试过程包括：将每类行业中不同企业的：组织架构数据、业务数据和基本面数据，以及实际的ESG评级结果作为样本数据，构建训练集和测试集；利用训练集对机器学习模型进行训练，得到所述ESG评级预测模型；利用测试集对所述ESG评级预测模型进行测试。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，利用训练集对机器学习模型进行训练，得到所述ESG评级预测模型，包括：根据每类行业中不同企业实际的ESG评级结果，确定每类行业中组织架构数据、业务数据和基本面数据对应的评级权重；根据每类行业中组织架构数据、业务数据和基本面数据对应的评级权重，对训练集建立标签；利用已建立标签的训练集对机器学习模型进行训练，得到所述ESG评级预测模型。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，利用训练集对机器学习模型进行训练，得到所述ESG评级预测模型，包括：采用XGBoost算法，利用训练集对机器学习模型进行训练，得到所述ESG评级预测模型。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取每个行业中各企业的平均ESG评级结果，确定待评级企业的所属行业的平均ESG评级结果；根据待评级企业的所属行业的平均ESG评级结果，对与待评级企业对应的ESG评级预测模型的准确性进行检测。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据待评级...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄湘影，张志群，张彬，刘映楷，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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