基于企业标签的金融产品动态匹配推荐方法及设备技术

本发明专利技术公开一种基于企业标签的金融产品动态匹配推荐方法及设备，包括：步骤S1：根据各大企业的原始数据，构建企业的一级标签及其对应一级标签下的二级标签；步骤S2：训练产品标签模型；步骤S3：利用训练好的产品标签生成模型对新上线的每个金融产品进行处理，生成对应每个金融产品的一个或多个企业标签，一个或多个企业标签即为该金融产品的产品标签；步骤S4：企业通过产品标签查询，筛选出符合自身需求的金融产品。本发明专利技术将复杂的金融产品描述转化为产品标签，产品标签为包含若干企业标签的集合，使得金融产品的特征直观、明确的展示出来，金融产品的产品标签与企业标签进行联合，极大降低企业搜寻成本，提高企业融资便利性。提高企业融资便利性。提高企业融资便利性。

【技术实现步骤摘要】
基于企业标签的金融产品动态匹配推荐方法及设备


[0001]本专利技术属于数据处理
，具体涉及一种基于企业标签的金融产品动态匹配推荐方法。

技术介绍

[0002]随着国家科技和经济的迅猛发展，企业作为经济活动的重要微观主体，与金融机构之间的紧密联系也日益显著。尤其，金融行业的蓬勃发展，使得金融产品日益丰富，金融消费高速增长，企业的选择范围大大增加。
[0003]金融机构在金融平台上会定时更新众多的金融产品，不同的金融产品具有不同的金融特色，匹配适应不同的企业。当企业需要申请金融产品时，首先需要在金融平台耗费大量时间进行搜索，然后对获取的金融产品信息进行分析，判断其自身是否符合申请条件。这样繁琐的流程占用了企业的大量时间。企业往往需要进行一一的比对分析，才能清楚获知是否符合申请条件，费时费力，效率低下，且准确性不高，阻碍了融资进程。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种基于企业标签的金融产品动态智能匹配推荐方法及设备。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：
[0006]一方面，本专利技术公开一种基于企业标签的金融产品动态匹配推荐方法，包括：
[0007]步骤S1：根据各大企业的原始数据，构建企业的一级标签及其对应一级标签下的二级标签，一级标签具体包括：财务分析标签、负面信息标签、信用信息标签、工商信息标签、企业经营标签、企业信贷标签、特色标签、趋势标签中的一种或多种，财务分析标签用于体现企业的经营效益及市场竞争力，负面信息标签用于体现企业声誉，利益相关方判断风险，信用信息标签用于体现企业的信用质量及信用风险，工商信息标签用于刻画企业工商登记形成的特征，企业经营标签用于反映企业经营管理过程创新能力、水电气使用情况、社保缴纳情况、政府项目合作的特性，企业信贷标签用于体现企业信贷余额、信贷结构、信贷逾期，特色标签用于提取企业的重点特征，趋势标签用于反映企业短期及较长期发展态势；
[0008]步骤S2：训练产品标签模型；
[0009]步骤S3：利用训练好的产品标签生成模型对新上线的每个金融产品进行处理，生成对应每个金融产品的产品标签，产品标签为包含若干企业标签的集合；
[0010]步骤S4：企业通过产品标签查询，筛选出符合自身需求的金融产品。
[0011]在上述技术方案的基础上，还可做如下改进：
[0012]作为优选的方案，步骤S1具体包括：
[0013]步骤S1.1：采集各大企业的原始数据；
[0014]步骤S1.2：对采集的原始数据进行挖掘、多维度数据融合及关联性转化，生成指标数据；
[0015]步骤S1.3：分析处理多项指标数据，生成对应的二级标签；
[0016]步骤S1.4：将反映同类型企业特征的二级标签整合，生成一级标签。
[0017]作为优选的方案，步骤S2具体包括：
[0018]步骤S2.1：对若干金融产品进行企业标签标注，作为训练数据集；
[0019]步骤S2.2：将训练数据集输入产品标签生成模型，选择ERNIE为预训练语言模型，使用Softmax网络作为下游网络结构，使用标注数据对整个网络进行微调，并保存最优模型参数；
[0020]步骤S2.3：输出训练好的产品标签生成模型。
[0021]作为优选的方案，财务分析标签下具有：偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力、创新研发能力、净利润、资产负债率、销售收入中的一种或多种二级标签；
[0022]负面信息标签下具有：失信被执行人、曾是失信被执行人、安监/环评/市监处罚额度、税务违法违章中的一种或多种二级标签；
[0023]信用信息标签下具有：纳税信用评价、法院被执行人、以被告人涉及金融借款纠纷金额、以第三人涉及金融借款纠纷金额、以原告涉及金融借款纠纷金额、征信分、政府各类评价、财务报表是否有明显瑕疵、财务报表是否有一般瑕疵中的一种或多种二级标签；
[0024]工商信息标签下具有：成立时长、正常经营时长、注册区域、行业类型、注册资本、企业规模、出口企业、进口企业、进出口企业、最大股东持股比例、法人年龄、最近一年是否有工商变更、企业类型中的一种或多种二级标签；
[0025]企业经营标签下具有：用工人数、社保缴费人数在同行业排名、社保人均缴费额度在同行业排名、公积金缴费人数在同行业排名、公积金人均缴费额度在同行业排名、公积金欠缴次数在同行业排名、公积金欠缴额度在同行业排名、企业用水额度在同行业排名、企业用电额度在同行业排名、企业用气额度在同行业排名、企业缴纳税额度、进出口
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企业缴纳税额在同行业排名、非进出口
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企业缴纳税额在同行业排名、进出口
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企业年进口额在同行业排名、进出口
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企业年出口额在同行业排名、进出口
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企业连续出口经营年限、知识产权数、近三年是否有环评、环评再看数、企业专利个数、企业专利数在同行业排名、近两年中标政府项目次数、近两年中标政府项目金额中的一种或多种二级标签；
[0026]企业信贷标签下具有：未结清贷款总额、未结清贷款归属银行数、历史无贷户、当前无贷户、未结清贷款五级分类是否存在后三类、资产贷款率、是否存在欠息、最近一年新增贷款额度、资产贷款率在同行业排名、最近一年新增额度在同行业排名、是否有小额贷款、小额贷款总额、小额贷款是否存在逾期、小额贷款总额占总贷款比例、小额贷款总额占总贷款比例在同行业排名中的一种或多种二级标签；
[0027]特色标签下具有：员工稳定性、营收态势、企业信用、是否瞪羚企业、是否高新技术企业、是否先进材料产业、是否航空航天产业、是否生物医药产业、是否汽车零部件产业、是否集成电路产业、是否数字经济产业、是否电子信息产业、是否高端装备制造产业、是否软件服务企业、是否科技型企业、是否独角兽企业、是否专精特新、是否省级企业技术中心、是否省民营科技企中的一种或多种二级标签；
[0028]趋势标签下具有：近半年用电趋势、近1年用电趋势、近2年用电趋势、近半年用水趋势、近1年用水趋势、近2年用水趋势、近半年纳税趋势、近1年纳税趋势、近2年纳税趋势、近半年用气趋势、近1年用气趋势、近2年用气趋势、近半年用工趋势、近1年用工趋势、近2年
用工趋势、近半年核心员工趋势、近1年核心员工趋势、近2年核心员工趋势中的一种或多种二级标签。
[0029]作为优选的方案，步骤S1中，利用主成分分析法进行企业的一级标签的构建。
[0030]此外，另一方面，本专利技术还公开一种基于企业标签的金融产品动态匹配推荐设备，包括：
[0031]企业标签构建模块，用于根据各大企业的原始数据，构建企业的一级标签及其对应一级标签下的二级标签，一级标签具体包括：财务分析标签、负面信息标签、信用信息标签、工商信息标签、企业经营标签、企业信贷标签、特色标签、趋势标签中的一种或多种，财务分析标签用于体现企业的经营效益及市场竞争力，负面信息标签本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于企业标签的金融产品动态匹配推荐方法，其特征在于，包括：步骤S1：根据各大企业的原始数据，构建企业的一级标签及其对应一级标签下的二级标签，一级标签具体包括：财务分析标签、负面信息标签、信用信息标签、工商信息标签、企业经营标签、企业信贷标签、特色标签、趋势标签中的一种或多种，所述财务分析标签用于体现企业的经营效益及市场竞争力，所述负面信息标签用于体现企业声誉，利益相关方判断风险，所述信用信息标签用于体现企业的信用质量及信用风险，所述工商信息标签用于刻画企业工商登记形成的特征，所述企业经营标签用于反映企业经营管理过程创新能力、水电气使用情况、社保缴纳情况、政府项目合作的特性，所述企业信贷标签用于体现企业信贷余额、信贷结构、信贷逾期，所述特色标签用于提取企业的重点特征，所述趋势标签用于反映企业短期及较长期发展态势；步骤S2：训练产品标签模型；步骤S3：利用训练好的产品标签生成模型对新上线的每个金融产品进行处理，生成对应每个金融产品的产品标签，产品标签为包含若干企业标签的集合；步骤S4：企业通过产品标签查询，筛选出符合自身需求的金融产品。2.根据权利要求1所述的基于企业标签的金融产品动态匹配推荐方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：步骤S1.1：采集各大企业的原始数据；步骤S1.2：对采集的原始数据进行挖掘、多维度数据融合及关联性转化，生成指标数据；步骤S1.3：分析处理多项指标数据，生成对应的二级标签；步骤S1.4：将反映同类型企业特征的二级标签整合，生成一级标签。3.根据权利要求1所述的基于企业标签的金融产品动态匹配推荐方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：步骤S2.1：对若干金融产品进行企业标签标注，作为训练数据集；步骤S2.2：将训练数据集输入产品标签生成模型，选择ERNIE为预训练语言模型，使用Softmax网络作为下游网络结构，使用标注数据对整个网络进行微调，并保存最优模型参数；步骤S2.3：输出训练好的产品标签生成模型。4.根据权利要求1所述的基于企业标签的金融产品动态匹配推荐方法，其特征在于，财务分析标签下具有：偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力、创新研发能力、净利润、资产负债率、销售收入中的一种或多种二级标签；负面信息标签下具有：失信被执行人、曾是失信被执行人、安监/环评/市监处罚额度、税务违法违章中的一种或多种二级标签；信用信息标签下具有：纳税信用评价、法院被执行人、以被告人涉及金融借款纠纷金额、以第三人涉及金融借款纠纷金额、以原告涉及金融借款纠纷金额、征信分、政府各类评价、财务报表是否有明显瑕疵、财务报表是否有一般瑕疵中的一种或多种二级标签；工商信息标签下具有：成立时长、正常经营时长、注册区域、行业类型、注册资本、企业规模、出口企业、进口企业、进出口企业、最大股东持股比例、法人年龄、最近一年是否有工商变更、企业类型中的一种或多种二级标签；
企业经营标签下具有：用工人数、社保缴费人数在同行业排名、社保人均缴费额度在同行业排名、公积金缴费人数在同行业排名、公积金人均缴费额度在同行业排名、公积金欠缴次数在同行业排名、公积金欠缴额度在同行业排名、企业用水额度在同行业排名、企业用电额度在同行业排名、企业用气额度在同行业排名、企业缴纳税额度、进出口
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企业缴纳税额在同行业排名、非进出口
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企业缴纳税额在同行业排名、进出口
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企业年进口额在同行业排名、进出口
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企业年出口额在同行业排名、进出口
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企业连续出口经营年限、知识产权数、近三年是否有环评、环评再看数、企业专利个数、企业专利数在同行业排名、近两年中标政府项目次数、近两年中标政府项目金额中的一种或多种二级标签；企业信贷标签下具有：未结清贷款总额、未结清贷款归属银行数、历史无贷户、当前无贷户、未结清贷款五级分类是否存在后三类、资产贷款率、是否存在欠息、最近一年新增贷款额度、资产贷款率在同行业排名、最近一年新增额度在同行业排名、是否有小额贷款、小额贷款总额、小额贷款是否存在逾期、小额贷款总额占总贷款比例、小额贷款总额占总贷款比例在同行业排名中的一种或多种二级标签；特色标签下具有：员工稳定性、营收态势、企业信用、是否瞪羚企业、是否高新技术企业、是否先进材料产业、是否航空航天产业、是否生物医药产业、是否汽车零部件产业、是否集成电路产业、是否数字经济产业、是否电子信息产业、是否高端装备制造产业、是否软件服务企业、是否科技型企业、是否独角兽企业、是否专精特新、是否省级企业技术中心、是否省民营科技企中的一种或多种二级标签；趋势标签下具有：近半年用电趋势、近1年用电趋势、近2年用电趋势、近半年用水趋势、近1年用水趋势、近2年用水趋势、近半年纳税趋势、近1年纳税趋势、近2年纳税趋势、近半年用气趋势、近1年用气趋势、近2年用气趋势、近半年用工趋势、近1年用工趋势、近2年用工趋势、近半年核心员工趋势、近1年核心员工趋势、近2年核心员工趋势中的一种或多种二级标签。5.根据权利要求1所述的基于企业标签的金融产品动态匹配推荐方法，其特征在于，所述步骤S1中，利用主成分分析法进行企业的一级标签的构建。6.基于企业标签的金融产品动态匹配推荐设备，其特征在于，包括：企业...

【专利技术属性】
技术研发人员：张衎，姚康，陈琛，宋婷安，沈宇，
申请(专利权)人：苏州企业征信服务有限公司，
类型：发明
国别省市：