【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信用评级，尤其涉及一种智能化的信用评级报告构建方法及系统。
技术介绍
1、信用评级最早是人工进行的。银行和金融机构依赖于分析师手动收集和评估大量的财务数据和个人信息，来进行风险评估。这一阶段依赖于专业人员的经验和判断。随着信息技术的发展，信用评级开始向数据化和自动化方向转变。金融机构开始利用计算机技术和数据库来存储和处理大量的财务和个人数据。这种转变使评级过程更高效，但仍需人为干预来进行数据解释和分析。随着机器学习和人工智能在信用评级中的应用增加，对于算法的可解释性和透明度需求也日益提高。研究人员和从业者致力于开发能够解释其决策过程的算法，以确保评级结果的公平性和合理性。然而，目前的评级方法仍然依赖于静态评估，同时数据源的异构性可能导致信息孤岛和数据碎片化，导致信用评级报告的准确性和动态性不足。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种智能化的信用评级报告构建方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种智能化的信用评级报告构建方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取目标企业数据和尽职调查文档数据；将尽职调查文档数据和目标企业数据进行数据整合，生成企业多源异构数据集；对企业多源异构数据集进行数据预处理，生成企业多源统一数据；对企业多源统一数据进行语义关联挖掘，生成企业关联图谱数据；
4、步骤s2：根据企业关联图谱数据对企业多源统一数据进行情感关联项剔除处理，从而生成企业多源关联数据；对企业多源关联数据进行
5、步骤s3：将企业多源特征数据导入至企业信用评级优化模型中进行企业信用评级预测，从而生成预测模型结果汇总数据集；对预测模型结果汇总数据集进行文本描述，生成得到第一文本-信用评级关联选项；对第一文本-信用评级关联选项进行关联评分校正，生成文本-信用关联选项综合评分数据；对文本-信用关联选项综合评分数据进行偿债能力评估，生成企业偿债能力评估数据；
6、步骤s4：对企业偿债能力评估数据进行实时数据收集，从而生成实时偿债能力评估数据集；对实时偿债能力评估数据集进行实时事件更新分类，生成企业信用评估更新数据集；对企业信用评估更新数据集进行数据合并，从而得到企业智能信用评级报告。
7、本专利技术通过获取目标企业数据和尽职调查文档数据，可以提供来自不同来源和不同类型的信息，丰富了信用评级模型所依据的数据，将尽职调查文档数据和目标企业数据进行整合，形成企业多源异构数据集，有助于综合考量多个方面的信息，提高评级模型的综合性和全面性，针对企业多源异构数据集进行预处理，有助于清理和规范数据，解决数据质量问题，确保后续分析的可靠性和准确性，将多源异构数据整理成多源统一数据，使得不同类型的数据可以在相同的框架下进行分析，简化了后续的数据处理流程，通过语义关联挖掘，生成企业关联图谱数据，可以揭示数据项之间的潜在关系，提高对数据的理解程度，有助于更深层次的分析和建模。根据企业关联图谱数据对企业多源统一数据进行情感关联项剔除处理，可以去除不相关或对信用评级无关的信息，提高数据的干净度和精确度。剔除情感关联项后，形成企业多源关联数据，这有助于减少冗余信息，使数据更加紧凑，提高信用评级模型的效率和准确性。对企业多源关联数据进行多维度特征提取，有助于挖掘潜在的影响因素，丰富了信用评级模型所使用的特征集，提高了模型对企业状况的全面性理解。经过特征提取，生成的企业多源特征数据包含了更多维度的信息，使得信用评级模型能够更全面地考虑企业的各个方面，提高了模型的预测能力。利用生成的企业多源特征数据进行模型训练，有助于建立更准确、更可靠的信用评级优化模型。模型通过学习数据中的模式和关联，能够更好地预测企业的信用状况。将企业多源特征数据导入信用评级优化模型进行预测，产生预测模型结果汇总数据集。这一步骤利用多源数据和特征来构建信用评级模型，提高了模型的预测准确性和全面性。通过对预测模型结果汇总数据集进行文本描述，得到第一文本-信用评级关联选项。随后对这些选项进行关联评分校正，这可能包括人工或自动化的过程，以修正模型可能存在的偏差或不准确性，提高模型预测的可信度和准确性。经过关联评分校正后，生成文本-信用关联选项综合评分数据。这个步骤可能结合了多种评分标准或指标，以获得对企业信用评级更全面和综合的评估。利用文本-信用关联选项综合评分数据进行偿债能力评估。这可以涉及对企业财务状况、债务水平、经营情况等方面的评估，从而生成企业的偿债能力评估数据，为了解企业当前和未来的财务风险提供重要参考。通过实时数据收集和事件更新分类，系统可以提供即时的企业偿债能力评估，为企业和利益相关者提供实时决策支持。这对于投资者、金融机构和其他利益相关者来说都是非常有价值的，尤其是在市场波动大、信息变动快的环境中。实时更新允许系统更迅速地捕捉和响应企业经济状况的变化。这对于迅速变化的市场条件下做出及时决策至关重要，有助于规遍企业风险。实时数据和事件分类有助于更准确地识别潜在的风险因素，使企业能够更好地进行风险管理。这有助于预测可能的财务问题，并采取适当的措施来规遍潜在的负面影响。通过实时更新数据集，信用评级可以更准确地反映企业当前的经济状况。这有助于避免基于过时信息做出的不准确评估，提高信用评级的准确性和可信度。对企业信用评估的实时更新可以帮助金融机构和其他服务提供商更好地理解客户的财务状况。这有助于提供更个性化的服务、制定更合适的产品和更灵活的贷款条件。通过整合实时数据、事件分类和信用评估，企业可以获得更全面、深入的业务智能。这有助于发现潜在机会、优化业务策略，并更好地适应市场变化。因此，本专利技术通过整合了多源数据、多维度分析以及动态更新的特点，提高了信用评级的准确性和全面性。
8、本专利技术的有益效果在于通过整合多个数据源，包括目标企业数据和尽职调查文档数据，通过数据整合和预处理，形成多源统一数据，从而更全面、全面地了解企业的情况和特征。通过语义关联挖掘，生成企业关联图谱数据，有助于理解不同数据项之间的关联关系，更好地把握数据背后的含义和互相关联性。通过剔除情感关联项，可以提高数据质量，减少对信用评级的负面影响，使得信用评级更加客观和准确。从多源关联数据中提取多维度特征，并基于这些特征训练信用评级优化模型，增强对企业信用评级的建模能力和预测准确性。对企业偿债能力评估数据进行实时收集和更新分类，有助于及时捕捉企业状况的变化，确保信用评级报告的及时性和准确性。结合实时更新的企业信用评估数据集，生成智能信用评级报告，该报告将多方数据综合考量后的评级结果呈现给用户，提供更全面、准确的企业信用评估信息。通过文本-信用关联选项综合评分数据进行偿债能力评估，使得评级结果更为全面，不仅依赖于数值数据，还包括对文本描述的综合分析。因此，本专利技术通过整合了多源数据、多维度分析以及动态更新的特点，提高了信用评级的准确性和全面性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种智能化的信用评级报告构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能化的信用评级报告构建方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的智能化的信用评级报告构建方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的智能化的信用评级报告构建方法，其特征在于，步骤S24包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的智能化的信用评级报告构建方法，其特征在于，步骤S244包括以下步骤：
6.根据权利要求4所述的智能化的信用评级报告构建方法，其特征在于，步骤S2444中的企业置信度分析公式如下所示：
7.根据权利要求6所述的智能化的信用评级报告构建方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的智能化的信用评级报告构建方法，其特征在于，步骤S35中的企业偿债能力评估公式如下所示：
9.根据权利要求7所述的智能化的信用评级报告构建方法，其特征在于，步骤S6包括以下步骤：
10.一种智能化的信用评级报告构建系统，其特征在
...【技术特征摘要】
1.一种智能化的信用评级报告构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能化的信用评级报告构建方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的智能化的信用评级报告构建方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的智能化的信用评级报告构建方法，其特征在于，步骤s24包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的智能化的信用评级报告构建方法，其特征在于，步骤s244包括以下步骤：
6.根据权利要求4所述的智能化的信用评级报告构建方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：方园，毛继恩，蒋申，郑惠文，张祺，王卓林，柯志平，牛海洋，方深田，钟亚剑，梁永寿，
申请(专利权)人：中证鹏元资信评估股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。