【技术实现步骤摘要】
本申请涉及贸易大数据的，尤其涉及一种基于贸易大数据的风险决策方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着全球贸易的不断发展和贸易规模的不断扩大，各国之间的贸易合作日益频繁，但信用风险问题也日益凸显。传统的信用风险评估主要依赖于企业的财务报表和信用报告，其局限性在于无法真实反映企业的交易信用状况和风险水平。而且，由于贸易结构的复杂性和海量贸易数据的处理困难，传统方法往往无法对信用风险进行准确地评估和决策。
2、目前国内已有一些研究基于贸易大数据的信用风险决策装置及方法。这些装置主要应用于金融机构、电商平台等领域，在信用评估方面做出一定的贡献。然而，当前的研究还存在数据收集不全面、评估模型不够准确、决策过程不够智能化等问题。
3、因此，如何提高信用风险决策的准确性和效率成为一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种基于贸易大数据的风险决策方法、装置、设备及介质，用以解决如下技术问题：如何提高信用风险决策的准确性和效率。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种基于贸易大数据的信用风险决策方法，其特征在于，方法包括：获取贸易数据、市场数据和客户的需求，并构建贸易大数据平台；其中，贸易数据包括各个企业的交易数据、信贷数据、供应链数据和销售数据；基于预设的数据处理算法处理贸易数据和市场数据，以确定贸易数据的权重，并将贸易数据按照种类和权重由大到小的顺序划分为多个贸易数据库；基于多个贸易数据库训练预设的神经网络模型，并在神经模块模型的准确度大
3、在本申请的一种实现方式中，基于预设的数据处理算法处理贸易数据和市场数据，以确定贸易数据的权重，并将贸易数据按照种类和权重由大到小的顺序划分为多个贸易数据库，具体包括：通过关键词检索的方式将贸易数据与市场数据进行匹配，并根据市场数据评估贸易数据对应企业的第一交易风险；和通过预设的调查算法处理贸易数据，以获取贸易数据的第二交易风险；和通过贸易数据中的信贷数据生成贸易数据的第三交易风险；根据预设的权重将第一交易数据、第二交易数据和第三交易数据加权求和，以获取贸易数据的权重；将贸易数据按照贸易数据的种类划分为多个贸易数据库，并按照权重由大到小的顺序排列多个贸易数据库。
4、在本申请的一种实现方式中，基于多个贸易数据库训练预设的神经网络模型，并在神经模块模型的准确度大于预设的准确度阈值时输出神经网络模型，以获取信用评估模型，具体包括：基于多个贸易数据的信贷数据迭代训练预设的神经网络模型；其中，以信贷数据为样本数据，贸易数据的权重为标签，信贷数据包括企业的财务状况、企业的市场表现，企业的交易行为和合作企业的信用水平；每隔预设的第一数量次迭代检验神经网络模型的准确度，在神经模块模型的准确度大于预设的准确度阈值时输出神经网络模型；基于贸易数据库将神经网络模型进行迭代训练，以获取适用于不同贸易数据库的神经网络模型，以获取信用评估模型；其中，信用评估模型包括多个信用评估子模型。
5、在本申请的一种实现方式中，基于贸易数据库将神经网络模型进行迭代训练，以获取适用于不同贸易数据库的神经网络模型，以获取信用评估模型，具体包括：根据预设的方差膨胀因子测量神经网络模型的方差与每个样本数据的方差之间的比率；在比率低于预设的比率阈值时输出神经网络模型；将不同贸易数据库对应的神经网络模型进行整合，以获取信用评估模型。
6、在本申请的一种实现方式中，基于信用评估模型处理贸易数据和客户的需求，以评估客户的需求与各个企业的预期交易风险，具体包括：基于客户的需求匹配多个贸易数据库，以确定客户对应的第一企业集；基于客户的需求生成多个要素权重；将要素权重添加至信用评估模型，并基于信用评估模型处理第一企业集，以评估客户的需求与各个企业的预期交易风险。
7、在本申请的一种实现方式中，基于预设的风险决策算法处理预期交易风险和客户的需求，以生成多个辅助决策方案，具体包括：基于客户的需求确定客户的风险抵抗能力；根据客户的风险抵抗能力匹配客户的需求与各个企业的预期交易风险，以生成多个初步辅助决策方案；根据预设的抵抗阈值和风险预测值处理多个初步辅助决策方案，以获取多个辅助决策方案。
8、在本申请的一种实现方式中，将贸易数据、市场数据、辅助决策方案、预期交易风险在贸易大数据平台展示，具体包括：根据贸易大数据平台，创建客户对应的风险展示页；将贸易数据、市场数据、辅助决策方案、预期交易风险按照风险决策表的关联关系进行展示。
9、第二方面，本申请实施例还提供了一种基于贸易大数据的信用风险决策装置，其特征在于，装置包括：数据收集模块，用于获取贸易数据、市场数据和客户的需求；平台构建模块，用于构建贸易大数据平台；模型构建模块，基于预设的数据处理算法处理贸易数据和市场数据，以确定贸易数据的权重，并将贸易数据按照种类和权重由大到小的顺序划分为多个贸易数据库；基于多个贸易数据库训练预设的神经网络模型，并在神经模块模型的准确度大于预设的准确度阈值时输出神经网络模型，以获取信用评估模型；决策评估模块，基于信用评估模型处理贸易数据和客户的需求，以评估客户的需求与各个企业的预期交易风险；基于预设的风险决策算法处理预期交易风险和客户的需求，以生成多个辅助决策方案；结果展示模块，用于将贸易数据、市场数据、辅助决策方案和预期交易风险展示在贸易大数据平台。
10、第三方面，本申请实施例还提供了一种基于贸易大数据的信用风险决策设备，其特征在于，设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够：获取贸易数据、市场数据和客户的需求，并构建贸易大数据平台；其中，贸易数据包括各个企业的交易数据、信贷数据、供应链数据和销售数据；基于预设的数据处理算法处理贸易数据和市场数据，以确定贸易数据的权重，并将贸易数据按照种类和权重由大到小的顺序划分为多个贸易数据库；基于多个贸易数据库训练预设的神经网络模型，并在神经模块模型的准确度大于预设的准确度阈值时输出神经网络模型，以获取信用评估模型；基于信用评估模型处理贸易数据和客户的需求，以评估客户的需求与各个企业的预期交易风险；基于预设的风险决策算法处理预期交易风险和客户的需求，以生成多个辅助决策方案；将贸易数据、市场数据、辅助决策方案和预期交易风险展示在贸易大数据平台。
11、第四方面，本申请实施例还提供了一种基于贸易大数据的信用风险决策的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，计算机可执行指令设置为：获取贸易数据、市场数据和客户的需求，并构建贸易大数据平台；其中，贸易数据包括本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于贸易大数据的信用风险决策方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于贸易大数据的信用风险决策方法，其特征在于，基于预设的数据处理算法处理所述贸易数据和市场数据，以确定所述贸易数据的权重，并将所述贸易数据按照种类和权重由大到小的顺序划分为多个贸易数据库，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于贸易大数据的信用风险决策方法，其特征在于，基于所述多个贸易数据库训练预设的神经网络模型，并在所述神经模块模型的准确度大于预设的准确度阈值时输出所述神经网络模型，以获取信用评估模型，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于贸易大数据的信用风险决策方法，其特征在于，基于所述贸易数据库将所述神经网络模型进行迭代训练，以获取适用于不同贸易数据库的神经网络模型，以获取信用评估模型，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于贸易大数据的信用风险决策方法，其特征在于，基于所述信用评估模型处理所述贸易数据和客户的需求，以评估所述客户的需求与各个企业的预期交易风险，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于
7.根据权利要求1所述的一种基于贸易大数据的信用风险决策方法，其特征在于，将所述贸易数据、市场数据、辅助决策方案、预期交易风险在所述贸易大数据平台展示，具体包括：
8.一种基于贸易大数据的信用风险决策装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种基于贸易大数据的信用风险决策设备，其特征在于，所述设备包括：
10.一种基于贸易大数据的信用风险决策的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于贸易大数据的信用风险决策方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于贸易大数据的信用风险决策方法，其特征在于，基于预设的数据处理算法处理所述贸易数据和市场数据，以确定所述贸易数据的权重，并将所述贸易数据按照种类和权重由大到小的顺序划分为多个贸易数据库，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于贸易大数据的信用风险决策方法，其特征在于，基于所述多个贸易数据库训练预设的神经网络模型，并在所述神经模块模型的准确度大于预设的准确度阈值时输出所述神经网络模型，以获取信用评估模型，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于贸易大数据的信用风险决策方法，其特征在于，基于所述贸易数据库将所述神经网络模型进行迭代训练，以获取适用于不同贸易数据库的神经网络模型，以获取信用评估模型，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于贸易大...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯亚伟，杨宝华，崔乐乐，张帆，
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：
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