【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及企业风险管理领域，并且更具体地，涉及一种预测异常企业的方法和系统。
技术介绍
1、目前市面上预测企业异常方法比较多，大多数都是基于企业发票数据进行各种维度的预测。虽然使用了大数据分析技术，但是大多数预测的准确率不高，因为这些方案的准确率依赖大量的发票数据，而且大多数使用的单模型，不足以准确的预测结果。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中预测异常企业依赖大量发票数据，且使用单模型准确率不高的技术问题，本专利技术提供一种预测异常企业的方法和系统。
2、根据本专利技术的一方面，本专利技术提供一种预测异常企业的方法，所述方法包括：
3、根据待预测企业的原始的企业信息生成所述待预测企业的有效的企业信息；
4、对所述待预测企业的有效的企业信息进行特征提取，获取所述待预测企业的最优特征数据集合；
5、将待预测企业的最优特征数据集合中的特征数据输入经过训练得到的异常企业预测模型，得到所述待预测企业的预测结果，其中，所述预测结果包括预测标记和预测置信度，所述预测标记包括正常企业和异常企业。
6、根据本专利技术的另一方面，本专利技术提供一种预测异常企业的系统，所述系统包括：
7、数据处理模块，用于根据待预测企业的原始的企业信息生成所述待预测企业的有效的企业信息；
8、特征提取模块，用于对所述待预测企业的有效的企业信息进行特征提取，获取所述待预测企业的最优特征数据集合；
9、预测结果模块，用于
10、根据本专利技术的又一个方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行本专利技术上述任一方面所述的方法。
11、根据本专利技术的又一个方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现本专利技术上述任一方面所述的方法。
12、本专利技术所述的预测异常企业的方法和系统，其中，所述方法包括根据待预测企业的原始的企业信息生成所述待预测企业的有效的企业信息；对所述待预测企业的有效的企业信息进行特征提取，获取所述待预测企业的最优特征数据集合；将待预测企业的最优特征数据集合中的特征数据输入经过训练得到的异常企业预测模型，得到所述待预测企业的预测结果。所述方法和系统通过对有企业标记的企业进行数据清洗，特征提取，业务建模，模型训练，模型调优生成三层级联，最后一层集合多个分类模型的异常企业预测模型，实现了对异常企业的预测，极大地提高了模型的预测准确率。
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1.一种预测异常企业的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据待预测企业的原始的企业信息生成所述待预测企业的有效的企业信息之前还包括建立异常企业预测模型，其中：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据训练涉及的多个企业的原始的企业信息生成所述训练涉及企业的有效的企业信息，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述训练涉及企业的有效的企业信息进行特征提取，获取所述训练涉及企业的最优特征数据集合，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对训练涉及的每个企业的有效的企业信息进行数据处理，生成训练涉及的每个企业的初始特征数据集合，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对训练涉及的每个企业的初始特征数据集合中的特征数据进行提取，生成训练涉及的每个企业的最优特征数据集合，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述训练涉及企业的特征数据集合中的特征数据对所述初始预测模型进行训练，生成异常企业预测模型，包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种预测异常企业的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据待预测企业的原始的企业信息生成所述待预测企业的有效的企业信息之前还包括建立异常企业预测模型，其中：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据训练涉及的多个企业的原始的企业信息生成所述训练涉及企业的有效的企业信息，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述训练涉及企业的有效的企业信息进行特征提取，获取所述训练涉及企业的最优特征数据集合，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对训练涉及的每个企业的有效的企业信息进行数据处理，生成训练涉及的每个企业的初始特征数据集合，包括：
6.根据权利要求4所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹刚，谌小仲，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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