【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及企业票据信用评级管理的，具体为基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法及系统。
技术介绍
1、票据的概念有广义和狭义之分。广义上的票据包括各种有价证券和凭证，如股票、企业债券、发票、提单等；狭义上的票据，即我国《票据法》中规定的“票据”，包括汇票、银行本票和支票，是指由出票人签发的、约定自己或者委托付款人在见票时或指定的日期向收款人或持票人无条件支付一定金额的有价证券；票据是指出票人依法签发的由自己或指示他人无条件支付一定金额给收款人或持票人的有价证券，即某些可以代替现金流通的有价证券。广义的票据泛指各种有价证券和凭证，如债券、股票、提单、国库券、发票等等。狭义的票据仅指以支付金钱为目的的有价证券，即出票人根据票据法签发的，由自己无条件支付确定金额或委托他人无条件支付确定金额给收款人或持票人的有价证券。在我国，票据即汇票、支票及本票的统称。票据一般是指商业上由出票人签发，无条件约定自己或委托他人无条件支付一定金额，可流通转让的有价证券，持有人具有一定权利的凭证。属于票据的有：汇票、本票、支票、提单、存单、股票、债券；企业信用评级是指信用评级机构对工商企业、制造业企业和流通企业、建筑安装房地产开发与旅游企业、金融企业等进行信用评级。企业主体信用分析的主要内容包括：产业、企业素质、经营管理、财务状况和偿债能力等方面。在企业信用评级中，比较重视企业素质，特别是企业素质中的企业综合情况评级，包括对企业管理群体的素质的评级，企业经营管理能力的评级，以及企业竞争能力的评级。通过分析企业对发行票据的履约状态从而对企业进行信用
2、公开号为cn113989027a的中国专利技术专利申请公开了基于信用共用的个人、企业信用评估系统，采用数据采集模块、数据处理模块和客户端，所述数据处理模块分别与数据采集模块和客户端之间通信连接；数据采集模块，用于收集关于个人、企业的征信数据，并发送给数据处理模块；数据处理模块，用于接收数据采集模块发送的个人、企业的征信数据，并进行储存，且用于接收客户端的征信评估报告查询指令，所述征信评估报告查询指令包括待查询主体标识信息；根据存储的个人、企业的征信数据生成与所述待查询主体标识信息对应的征信评估报告，对征信评估报告进行储存，并发送给客户端；数据存储单元，用于存储征信数据和征信评估报告，以上技术方案缺无法依据未正常履约的票据进行量化分类分析评估并调整企业信用等级，从而无法依据票据的履约结果实现对企业信用等级的科学可靠评估。
技术实现思路
1、为解决上述现有的企业信用评级需要通过人为收集企业对票据的履约结果数据并进行信用评级分析，人为执行企业信用评级无法保证对票据履约结果准确收集和对票据履约结果的科学量化处理，进而造成企业信用评级操作不仅效率低且评估结果不准确的问题，实现以上企业发行票据履约结果数据准确高效收集、票据履约结果科学量化分析、企业信用评级智能化管理的目的。
2、本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法，所述方法包括如下步骤：
3、s1、采集企业使用票据特征数据；
4、s2、依据所述企业使用票据特征数据采用数据搜索算法结合票据特征关键词搜索出企业使用票据对应的履约结果并生成输出企业使用票据履约结果数据；
5、s3、依据所述企业使用票据履约结果数据对票据履约结果分类采用数字量化处理并生成企业使用票据履约结果量化数值数据；
6、s4、通过所述企业使用票据履约结果量化数值数据采用数据搜索算法结合票据履约结果量化数值关键词搜索出票据违约结果量化数值并生成企业使用票据违约结果量化数值数据；
7、s5、依据所述企业使用票据违约结果量化数值数据和所述企业使用票据履约结果量化数值数据计量出票据违约结果量化数值数据个数与票据履约结果量化数值数据个数的占比，将所述占比标识生成企业使用票据违约结果占比数据；
8、s6、获取所述企业使用票据违约结果占比数据并与企业当前信用等级和当前信用得分数据按照占比数据与信用得分数据进行数值计量出企业最新信用得分数据；
9、s7、依据所述企业最新信用得分数据与企业信用等级标准数据按照企业信用得分进行数值比对，分析评估出企业信用等级评估数据；将所述企业最新信用得分数据和所述企业信用等级评估数据组合生成企业信用等级评估结果数据；
10、优选的，所述采集企业使用票据特征数据的操作步骤如下：
11、s11、通过企业票据电子化管理系统获取企业使用票据的特征信息并生成企业使用票据特征数据集合，；其中表示第个票据对应的企业使用票据特征数据，表示票据数量的最大值；所述票据特征数据包括票据种类、票据号码、出票日期、付款人、收款人和票面金额。
12、优选的，所述依据所述企业使用票据特征数据采用数据搜索算法结合票据特征关键词搜索出企业使用票据对应的履约结果并生成输出企业使用票据履约结果数据的操作步骤如下：
13、s21、依据企业使用票据特征数据集合中票据编号和企业使用票据特征数据中的票据特征关键词采用k-d树最邻近搜索算法在企业票据电子化管理系统中搜索出企业使用票据对应的履约结果并生成输出企业使用票据履约结果数据集合；其中表示第个票据对应的企业使用票据履约结果数据，所述票据履约结果包括已履约、违约、未处理中任意一种；所述未处理表示票据未被用于进行履约行为使用。
14、优选的，所述依据所述企业使用票据履约结果数据对票据履约结果分类采用数字量化处理并生成企业使用票据履约结果量化数值数据的操作步骤如下：
15、s31、获取所述企业使用票据履约结果数据集合；
16、s32、将所述企业使用票据履约结果数据集合中企业使用票据履约结果数据按照已履约取值1、违约取值-1、未处理取值0分类进行数字量化处理生成企业使用票据履约结果量化数值数据集合，其中表示第个票据的企业使用票据履约结果数据对应的企业使用票据履约结果量化数值数据；取值为中任意一个整数。
17、优选的，所述通过所述企业使用票据履约结果量化数值数据采用数据搜索算法结合票据履约结果量化数值关键词搜索出票据违约结果量化数值并生成企业使用票据违约结果量化数值数据的操作步骤如下：
18、s41、获取所述企业使用票据履约结果量化数值数据集合；
19、s42、采用如s21步骤中搜索算法将所述企业使用票据履约结果量化数值数据集合中违约票据对应的票据履约结果量化数值数据取值为-1的企业使用票据履约结果量化数值数据搜索出并组合生成企业使用票据违约结果量化数值数据集合，其中，表示第1个违约票据的企业使用票据违约结果量化数值数据，表示第2个违约票据的企业使用票据违约结果量化数值数据。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法，其特征在于：所述采集企业使用票据特征数据的操作步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法，其特征在于：所述依据所述企业使用票据特征数据采用数据搜索算法结合票据特征关键词搜索出企业使用票据对应的履约结果并生成输出企业使用票据履约结果数据的操作步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法，其特征在于：所述依据所述企业使用票据履约结果数据对票据履约结果分类采用数字量化处理并生成企业使用票据履约结果量化数值数据的操作步骤如下：
5.根据权利要求4所述的基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法，其特征在于：所述通过所述企业使用票据履约结果量化数值数据采用数据搜索算法结合票据履约结果量化数值关键词搜索出票据违约结果量化数值并生成企业使用票据违约结果量化数值数据的操作步骤如下：
6.根据权利要求5所述的基
7.根据权利要求6所述的基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法，其特征在于：所述获取所述企业使用票据违约结果占比数据并与企业当前信用等级和当前信用得分数据按照占比数据与信用得分数据进行数值计量出企业最新信用得分数据的操作步骤如下：
8.根据权利要求7所述的基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法，其特征在于：所述依据所述企业最新信用得分数据与企业信用等级标准数据按照企业信用得分进行数值比对，分析评估出企业信用等级评估数据；将所述企业最新信用得分数据和所述企业信用等级评估数据组合生成企业信用等级评估结果数据的操作步骤如下：
9.实现如根据权利要求1-8中任意一项所述的基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法的系统。
...【技术特征摘要】
1.基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法，其特征在于：所述采集企业使用票据特征数据的操作步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法，其特征在于：所述依据所述企业使用票据特征数据采用数据搜索算法结合票据特征关键词搜索出企业使用票据对应的履约结果并生成输出企业使用票据履约结果数据的操作步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法，其特征在于：所述依据所述企业使用票据履约结果数据对票据履约结果分类采用数字量化处理并生成企业使用票据履约结果量化数值数据的操作步骤如下：
5.根据权利要求4所述的基于大数据管理的票据大数据的企业信用评级方法，其特征在于：所述通过所述企业使用票据履约结果量化数值数据采用数据搜索算法结合票据履约结果量化数值关键词搜索出票据违约结果量化数值并生成企业使用票据违约结果量化数值数据的操作步骤如下：
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【专利技术属性】
技术研发人员：全传晓，李洋，魏建华，李方祥，赵梓杰，张玉明，章松杨，
申请(专利权)人：深度山东数字科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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