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[发明专利]小微企业的信用评价方法、系统、存储介质及电子设备-CN202110231355.1在审
发明人：刘培彬;黄海龙;刘钱 -专利权人：苏宁金融科技（南京）有限公司
申请日： 2021-03-02 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开小微企业的信用评价方法、系统、存储介质及电子设备，其中，该方法包括：获取并清洗样本企业的样本经营数据，基于清洗后的样本经营数据确定每个变量对应的变量权重，创建加权平均模型；将被评价企业的经营数据输入加权平均模型计算被评价企业的分数该系统实现上述小微企业的信用评价方法，对被评价企业进行动态评级，更加客观、全面反映被评价企业信用水平，既缩短了对小微企业进行信用评价的时间，又提升了金融机构风险准入的效率。
企业信用评价方法系统存储介质电子设备

[发明专利]模型训练方法、信息提示方法、装置、设备及介质-CN201910786631.3在审
发明人：杨军 -专利权人：北京国双科技有限公司
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练方法，包括：获取训练样本集，所述训练样本集中的每个训练样本包括企业在一个统计周期内的招聘信息以及对应的景气程度标签，所述招聘信息包括所述企业在所述统计周期内针对目标招聘岗位的招聘数量均值，所述训练样本集包括行业内多个企业的招聘信息形成的所述训练样本以及同一企业在多个所述统计周期内的招聘信息形成的所述训练样本；根据所述训练样本集，利用机器学习算法训练景气程度评估模型，直至满足训练结束条件
模型训练方法信息提示装置设备介质

[发明专利]预测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210248483.1在审
发明人：乔恩·罗伯特·桑德森;霁虹·桑德森 -专利权人：未来地图（深圳）智能科技有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：所述方法包括：获取数据样本；所述数据样本包括至少两个企业的财报数据样本与产品数据样本以及宏观经济数据样本、产业链数据样本与产品生命周期模型数据样本；基于所述数据样本对预训练的机器学习模型进行训练；当训练所得的机器学习模型满足训练停止条件时，将训练所得的机器模型作为用于预测所述目标企业的产品是否存在错失市场风险的预测模型。采用本方法能够准确预测目标企业的产品是否有失去市场风险。
预测模型训练方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种企业信用等级评价方法、装置及相关设备-CN201811518778.6在审
发明人：蔡燕;王培勇;刘勇;王宏新;陈宏仁 -专利权人：税友软件集团股份有限公司
申请日： 2018-12-12 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种企业信用等级评价方法，包括获取企业样本数据，对所述企业样本数据进行多维度特征加工处理，获得特征数据；在所有所述特征数据中抽取相关性特征数据作为训练样本数据；根据所述训练样本数据进行模型训练，获得GBDT模型；当接收到信用等级评价指令时，将所述信用等级评价指令对应的待测企业数据发送至所述GBDT模型进行处理，获得数据处理结果；根据所述数据处理结果确定企业信用等级；该企业信用等级评价方法可在保证企业信用等级评估效率的基础上本申请还公开了一种企业信用等级评价装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。
等级评价企业信用特征数据数据处理结果训练样本数据样本数据计算机可读存储介质指令等级评估模型训练评估结果企业数据特征加工多维度信用申请抽取发送保证

[发明专利]企业信用风险评估方法、装置、设备及存储介质-CN202010805252.7在审
发明人：许卫;温水根;何志坚;薛永营;赵彦晖;耿心伟;曾源 -专利权人：深圳微众信用科技股份有限公司
申请日： 2020-08-12 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种企业信用风险评估方法，该方法中通过接收企业税务数据，从税务数据维度出发量化企业的经营信用风险，为企业信用的精准风险评估奠定基础；同时，该方法调用的小微企业信用风险模型基于XGBoost算法搭建，保障了模型的较弱变量的特征交叉能力；在训练过程中基于税务样本数据的分析，对变量预处理后以样本变量数据的变量稳定性以及模型稳定性作为评估指标，对样本变量数据进行入模变量筛选，可以过滤异常样本变量对于模型训练中的影响，缓解小微企业信用风险模型采用XGBoost算法时过拟合的问题，提升企业信用风险评估精准度。本申请还提供了一种企业信用风险评估装置、设备及一种可读存储介质，具有上述有益效果。
企业信用风险评估方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习与逻辑回归相融合的企业信用评估方法-CN202010868081.2在审
发明人：尹盼盼;边松华;崔乐乐 -专利权人：天元大数据信用管理有限公司
申请日： 2020-08-26 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习与逻辑回归相融合的企业信用评估方法，涉及金融信贷技术领域，包括：将企业的政府、互联网、第三方数据存储于关系型数据子表格，多个子表格融合为一个总表格存储于标准数据仓库；筛选仓库数据，构建企业信用指标体系；人工标注企业是否违约，并将相应数据随机划分到训练样本和预测样本；基于训练样本和指标体系，进行探索性数据分析和数据清洗，确定初步入模指标；构建深度学习与逻辑回归相融合的企业信用评估模型，基于训练样本和初步入模指标，训练模型，输出最终入模指标及最优模型；最优模型预测企业的违约概率，并转换处理为信用评分。本发明可以提高企业的信用评分准确度，为企业的金融信贷提供重要评估。
一种基于深度学习逻辑回归融合企业信用评估方法

[发明专利]基于人工智能的医疗亚健康干预资源调配管理方法及装置-CN201910024268.1在审
发明人：华伟;顾清 -专利权人：华伟;顾清
申请日： 2019-01-10 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G16H40/20 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于人工智能的医疗亚健康干预资源调配管理方法及装置，通过从数据库中获得与目标企业匹配的通用模型，根据目标企业的训练样本对获得的通用模型进行训练以得到与目标企业对应的需求模型。根据目标企业的测试样本对需求模型进行测试，以得到需求模型的准确率，再根据需求模型的准确率对训练样本中各影响因子的影响权重及训练样本进行修改，利用修改后的训练样本继续对需求模型进行训练，直至得到的需求模型的准确率满足预设准确率要求为止通过该资源调配方法，可在现有的通用模型的基础上，结合自身企业的特征进行个性化的训练以得到达到预期要求的与自身企业匹配的需求模型，为后续该企业的医疗资源调配提供了有效的依据。
需求模型目标企业训练样本准确率通用模型资源调配管理方法及装置人工智能亚健康匹配测试样本医疗资源影响权重影响因子干预预设医疗个性化数据库调配测试申请

[发明专利]企业年报催报方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN202110962167.6在审
发明人：刘佳 -专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露一种企业年报催报方法，包括：对企业的年报申报周信息的样本集进行特征筛选得到有效特征集，根据所述有效特征集，构造不同分类算法的分类模型，对每个所述分类模型进行第一训练，识别无效样本，利用剔除无效样本后的样本集对每个所述分类模型进行第二训练，利用所述第二训练的预测结果及所述样本集的真实结果，计算得到每个所述分类模型的精准率及召回率之间的调和值，以所述调和值最高的分类模型为目标分类模型，利用所述目标分类模型对待预测企业进行申报周预测，并根据预测得到的申报周，向所述企业执行催报。本发明还提出一种企业年报催报装置、设备以及介质。本发明可以提升企业年报催报方法的精准度。
企业年报方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]一种企业实际控制人识别工具的构建方法和装置-CN202210108188.6在审
发明人：邓飞飏;刘颖;吴倩倩;兰舒;黄儒宁 -专利权人：中国建设银行股份有限公司
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F21/31 文献下载
摘要：本申请公开了一种企业实际控制人识别工具的构建方法和装置，具体为准备样本信息，样本信息包括观察时点的全量有贷户和全量有贷户的公司股权投资信息；从样本信息中提取训练样本；提取训练样本的特征变量；根据训练样本和特征变量构建变量宽表；利用标量宽表执行模型训练，得到企业实际控制人识别模型。通过该模型可以对企业的实际控制人进行识别，从而为客户准入、授信审批、风险监控或资产保全等行为提供帮助。
一种企业实际控制识别工具构建方法装置

[发明专利]基于kohonen神经网络聚类抽样方法-CN201910641516.7在审
发明人：王妍;卿枫;陈云鹏;檀雷雷;胡菁;樊珑 -专利权人：中国传媒大学
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于kohonen神经网络聚类抽样方法，包括如下具体步骤：录入数据，并提取属性特征；根据提取的属性特征进行kononen神经网络聚类；利用相对误差确定样本总量；根据聚类后的样本所在的大类，以及大类的属性特征给予各类不同的样本量；在各个类别样本量确定之后，在各个类别的内部进行分层抽样，分配所对应的权重，获取最后抽样样本。本发明既保证了样本点在总体中不会出现集中于某一类企业的情况，又能将真正需要进行调查的企业抽取出来。改进出口企业存在的“帕雷托效应”、以及传统抽样方法的局限性对抽样结果的影响；并且避免大部分抽取的企业为属性特征相同的企业。
属性特征聚类神经网络大类样本抽取抽样抽样结果抽样样本出口企业分层抽样类别样本相对误差量确定样本点样本量权重录入分配改进调查保证

[发明专利]预测模型的联合构建方法、装置、存储介质及计算机设备-CN201910319424.7在审
发明人：毕野;黄博;吴振宇;王建明 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-04-19 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种预测模型的联合构建方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及信息技术领域，主要在于能够避免第三方与数据提供方勾结，泄露其他数据提供方的数据，在各企业联合建模的同时能够保证数据的安全性。所述方法包括：获取各个企业的样本特征数据和所述样本特征数据对应的类别标签；根据所述样本特征数据和所述类别标签，构建各个企业的加密模型；将所述各个企业的样本特征数据分别输入至对应的加密模型进行加密，得到各个企业的加密数据；根据所述各个企业的加密数据及其对应的类别标签联合构建预测模型。
构建样本特征预测模型类别标签加密计算机设备数据提供方存储介质加密数据联合信息技术领域数据对应第三方企业联合建模泄露保证

[发明专利]企业风险预测方法、模型训练方法、装置及设备-CN201910815269.8在审
发明人：钱隽夫;曾威龙;王膂 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种企业风险预测方法、模型训练方法、装置及计算机设备。基于股权结构构造企业的关系网络图，然后基于企业与股东的关系抽取出若干种类型的子网络图，利用子网络中的节点集合构造样本，并基于样本各节点的特征属性和表征向量计算样本的特征属性和表征向量，利用样本的特征属性和表征向量对模型进行训练，得到企业风险预测模型，并使用该企业风险预测模型对企业风险进行预测，既减小了模型计算的复杂度，同时也在预测时综合考虑了节点自身的属性和关系网络结构，使得预测结果更加准确。
样本风险预测特征属性向量网络图关系网络图计算机设备股权结构节点集合模型计算模型训练网络结构向量计算预测结果综合考虑复杂度子网络预测减小取出

[发明专利]一种基于发票数据分析的疑似税务异常企业筛选方法-CN202010566093.X在审
发明人：邓应强;赖新明;王志刚;刘芬;舒南飞 -专利权人：航天信息股份有限公司
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于发票数据分析的疑似税务异常企业筛选方法，包括：对发票数据进行特征提取，得到特征向量；修改支持向量机模型，将最小间隔分离超平面设置为分类超平面；将特征向量作为一次修改支持向量机模型训练样本，得到包含正样本和负样本的一类训练样本；采用一类训练样本对一次修改支持向量机模型进行迭代训练，直至将负样本与正样本完全分离；将一次修改支持向量机模型修改为层次型支持向量机模型；采用带有标记的正样本和负样本对二次修改支持向量机模型进行训练，得到所述疑似税务异常企业筛选模型；根据该模型对异常发票进行筛选，确定疑似税务异常企业。与现有基于机器学习的疑似税务异常企业筛选方法相比，本发明的准确率更高。
一种基于发票数据分析疑似税务异常企业筛选方法

[发明专利]模型训练方法、概率确定方法、装置、设备、介质及产品-CN202210518775.2在审
发明人：刘钱;张建 -专利权人：建信金融科技有限责任公司
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：获取目标样本集，其中，所述目标样本集为基于样本评价指标对样本企业的历史源数据进行筛选后得到的样本集；将所述目标样本集中的第一数据样本输入预先建立的随机森林模型，得到企业异常预测概率；根据基于所述企业异常预测概率和所述第一数据样本对应的标签信息形成的目标函数，训练所述随机森林模型的参数，通过本发明的技术方案，能够基于样本评价指标过滤贡献率较低的历史源数据，进而在有效避免过拟合的同时，贡献较高的价值，提升模型的训练效率和精度。
模型训练方法概率确定装置设备介质产品

[发明专利]信息预测模型训练方法及装置、信息预测方法及装置-CN202210975280.2在审
发明人：夏志超;蒋宁;吴海英 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：该信息预测模型训练方法包括：获取样本数据，其中，所述样本数据包括关于多个样本企业的企业信息、行业/产业体系信息以及地域体系信息；基于所述样本数据获取所述多个样本企业中的每个样本企业的子图数据，得到带有训练标签的多个子图数据
信息预测模型训练方法装置