[发明专利]一种企业信息数据处理方法及装置

说明书

本申请公开了一种企业信息数据处理方法及装置。涉及金融科技领域，该方法包括：获取待评估企业的企业信息数据，根据预设规则将企业信息数据分为多个第一指标数据和多个第二指标数据，其中，第一指标数据为主观评估的指标数据，第二指标数据为能够客观量化的指标数据；根据多个第一指标数据确定第一指标合格率；根据第一指标合格率以及多个第二指标数据确定第一风险等级，解决了相关技术中小微企业信用风险得不到准确评估，金融机构不能判断企业借贷风险，造成金融机构坏账概率增加的问题。

技术领域

本申请涉及金融科技领域，具体而言，涉及一种企业信息数据处理方法及装置。

背景技术

随着我国市场经济的蓬勃发展，小微经济在我国的整体经济体系中越发凸显了重要地位。与大型企业和中型企业相比，小微企业拥有着独特且不可替代的显著作用，比如提供了一定数量的就业岗位、推动技术创新等。因此，小微经济得到国家和政府的大力支持，成为维持“民生”的经济新支柱。

尽管国家和政府越来越重视小微企业的发展，但是资金问题却是大多数小微企业面对的难题：资金短缺导致企业不得不向金融机构申请贷款，但是不管是国有金融机构还是商业金融机构，出于利益等方面的考虑，在借贷方面都更偏爱和倾向于一些规模较大的企业，并且愿意给这些企业提供高额贷款。而小微企业由于制度不够完善、员工流动频繁、客户来源不稳定等问题导致了其贷款难度大和和所获贷款少。因此使得小微企业的资金链紧张，企业资金流动性变差，日常经营出现问题，无法做大做强，甚至出现企业倒闭的情况。

从整体来看，金融机构不愿意借贷给小微企业的根本原因在于对于小微型企业的信用风险得不到有效和准确的评估，这就导致了小微企业有贷款需求而金融机构不愿意冒险借贷，以及如果借贷给企业，而企业倒闭致使金融机构信贷坏账增加的风险。如果可以利用借贷企业的多种信息，综合考虑各种风险，并结合现有的机器学习算法，开发出一套针对小微企业贷款风险的完整评估流程，那么就更有利于金融机构决定是否借贷和提供何种程度的贷款金额，并且防止坏账概率增加等风险。

针对相关技术中小微企业信用风险得不到准确评估，金融机构不能判断企业借贷风险，造成金融机构坏账概率增加的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种企业信息数据处理方法及装置，以解决相关技术中小微企业信用风险得不到准确评估，金融机构不能判断企业借贷风险，造成金融机构坏账概率增加的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种企业信息数据处理方法。该方法包括：获取待评估企业的企业信息数据，根据预设规则将所述企业信息数据分为多个第一指标数据和多个第二指标数据，其中，所述第一指标数据为主观评估的指标数据，所述第二指标数据为能够客观量化的指标数据；根据所述多个第一指标数据确定第一指标合格率；根据所述第一指标合格率以及所述多个第二指标数据确定第一风险等级。

可选的，根据所述第一指标合格率以及所述多个第二指标数据确定第一风险等级包括：在所述第一指标合格率满足预设条件的情况下，根据所述多个第二指标数据确定每个第二指标数据对应的量化值；将所述多个第二指标数据的量化值输入向量机模型，确定所述第一风险等级。

可选的，将所述多个第二指标数据的量化值输入所述向量机模型，确定第一风险等级还包括：将所述多个第二指标数据的量化值输入向量机模型；根据所述向量机模型确定所述待评估企业的多个不同的风险等级的概率分布，其中，所述第一风险等级为所述多个不同的风险等级中的一个；根据所述概率分布，确定所述第一风险等级。

可选的，将所述多个第二指标数据的量化值输入所述向量机模型，确定第一风险等级之前还包括：获取历史指标数据，对所述历史指标数据进行筛选及数据清洗，确定多个第二指标历史数据，其中，所述多个第二指标历史数据中包括不同企业的第二指标历史数据的历史量化值，以及所述不同企业的企业历史风险等级；将所述多个第二指标历史数据的历史量化值及所述企业历史风其险等级作为训练样本，对所述向量机模型进行训练，直至所述向量机模型收敛。