[发明专利]一种基于大数据的承诺式诚信评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种诚信评价方法，尤其是涉及一种基于大数据的承诺式诚信评 价方法。

背景技术

人民银行个人征信系统，可以解决“如果您向银行借钱，判断您是否能按时 还钱；以前是否借过钱，是不是有过借钱不还的记录等”。而不能回答你“有没有 欠过生意伙伴的货款；买卖是否缺斤短两；有无以次充好，卖假货；售后服务不提 供，或者不到位等等。”

阿里系的“芝麻诚信”其芝麻分综合了个人用户的信用历史、行为偏好、履 约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息。“信用历史”是指过往信用账户还 款记录及信用账户历史；“行为偏好”是指在购物、缴费、转账、理财等活动中的 偏好及稳定性。“履约能力”是指享用各类信用服务并确保及时履约；“身份特质” 指在使用相关服务过程中留下的足够丰富和可靠的个人基本信息；“人脉关系”指 好友的身份特征以及跟好友互动程度。

尽管芝麻信用因为拥有阿里巴巴的电商交易数据和蚂蚁金服的互联网金融数 据，比纯粹的网络社交数据含金量更高，这是芝麻信用进入征信行业的一大独特优 势，使其得以超越传统征信机构，到达了传统机构未能覆盖到的草根人群。但我们 分析不难发现，其获得的数据主要还在于消费者这一方，也没能回答我们一个商家， 尤其是小微企业：“有没有欠过生意伙伴的货款；买卖是否缺斤短两；有无以次充 好，卖假货；售后服务不提供，或者不到位等等。”

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种以小微企业 和个人为对象、涉及对象广泛、大数据的基于大数据的承诺式诚信评价方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于大数据的承诺式诚信评价方法，该方法具体包括以下步骤：

1)诚信元在一项交易开始时向交易对方的诚信元发出自我承诺的内容；

2)获取并记录诚信元在此项交易中的一次交易的次承诺诚信度，在交易结束 时汇总此项交易中的所有次承诺诚信度，并更新该诚信元在此项交易过程中的项承 诺诚信度；

3)获取该诚信元在指定的考察期限内所进行的各项交易的项承诺诚信度，汇 总得到该诚信元在该考察期限内的项承诺诚信度，得到考察期限内该诚信元的总承 诺诚信度；

4)重复步骤1)-3)，获取不同的诚信元在该考察期限内的总承诺诚信度，并 通过大数据的方式汇总、统计和查询。

所述的诚信元为交易相关诚信元，包括个人和小微企业，所述的个人包括O2O 服务交易者，所述的小微企业包括失信零容忍类企业和失信可容忍类企业。

所述的自我承诺的内容为能够举证的承诺，包括公开的音频视频、文字广告宣 传、销售合同和/或店堂公示。

所述的步骤2)具体包括以下步骤：

21)确定次承诺诚信度的事件适用范围，包括未承诺事件和失诺事件，所述的 未承诺事件包括未能履行自我承诺之外但在行业规范和法律范围之内的事件，所述 的失诺事件包括未能履行自我承诺之内的事件；

22)确定次承诺诚信度的评价准则，即当在某次交易结束时经投诉和/或爆料 出现未承诺事件或失诺事件，则判定该诚信元的此次交易失信；

23)根据事件适用范围和评价准则，得到该诚信元的次承诺诚信度；

24)根据次承诺诚信度分别通过红线法、统计法和口碑法对失信零容忍类企业、 失信可容忍类企业和O2O服务交易者进行诚信度评价。

所述的失信零容忍类企业采用红线法进行诚信评价，具体包括以下步骤：

31)设定被评价诚信元的考察期限和红线失诺阀值；

32)若诚信元在总交易过程中被爆料失信和投诉失信次数之和超过红线失诺阀 值，则直接判定该诚信元失信，若没有超过红线失诺阀值，则判定该诚信元诚信；

33)记录并汇总该诚信元规定的考察期限内的失信事件、时间、缘由及其总承 诺诚信度。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的承诺式诚信评价方法，其特征在 于，所述的红线法包括相对统计法和绝对统计法，所述的相对统计法适用于交易总 次数确定的情况，且红线失诺阀值不小于2，所述的绝对统计法适用于交易总次数 不能确定的情况，且红线失诺阀值为1。

所述的统计法用以失信可容忍类企业的诚信评价，具体包括以下步骤：

41)设定被评价诚信元的考察期限、次红线失诺率和项红线失诺率；