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申请/专利权人:贵州惠智电子技术有限责任公司;贵州诚睿信科技有限公司
摘要:本发明涉及风险评估技术领域,具体涉及了一种基于物流业务特征的物流公司经营风险评估方法。包括以下步骤:S100:根据物流行业数据特征建立决策树;S200:根据物流行业特征设立评分模型,S300:采集物流企业的原始数据,对原始数据进行预处理后得到物流特征数据,对物流特征数据进行决策特征数据以及评分要素数据标记;S400:根据物流企业办理的金融业务特征,选择决策树评估或者评分模型评估,并根据标记提取对应评估所需的物流特征数据,通过决策树或评分模型得到物流企业经营风险评估结果。能够对物流企业的经营情况进行评分。
主权项:1.基于物流业务特征的物流公司经营风险评估方法,其特征在于:包括以下步骤:S100:根据物流行业数据特征建立决策树,所述决策树的决策特征包括运输货物类型、上游企业、上游企业性质、应收账款余额、上年度产值、企业征信、法人征信、企业属地、企业现金流量表、利润表、资产负债表;S200:根据物流行业特征设立评分模型,评分模型的评分要素包括运输货物类型、上游企业、上游企业性质、应收账款余额、上年度产值、企业征信、法人征信、企业属地、企业现金流量表、利润表、资产负债表、企业股东人数、法人性别、法人籍贯、3年内产值变化趋势;S300:采集物流企业的原始数据,对原始数据进行预处理后得到物流特征数据,对物流特征数据进行决策特征数据以及评分要素数据标记;S400:根据物流企业办理的金融业务的业务特征,选择决策树评估或者评分模型评估,并提取该金融业务关联的决策特征的决策逻辑,或评分要素的评分细则,并根据标记提取对应评估所需的物流特征数据,通过决策树或评分模型得到物流企业经营风险评估结果;还包括以下步骤:S700:在物流企业的评估结果后,将物流企业的评估结果、物流特征数据、物流特征数据的决策结果或评分以及所办理的金融业务生成企业数据包进行存储;S701:当获取到物流企业的办理业务,获取到物流业务的物流特征数据后,查询是否存储有该物流企业的企业数据包;S702:当有物流企业的企业数据包时,识别是否有存储的物流业务包中的金融业务与物流企业本次办理的金融业务一致,若是,提取数据包中的物流特征数据,识别与本次业务办理的物流特征数据的差异部分,将本次业务办理的物流特征数据的差异部分标记为第一差异数据,将数据包中存储的物流特征数据的差异部分标记为第二差异数据;S703:将第一差异数据输入至决策模型或评分模型对应的决策逻辑或评分细则中,得到第一差异数据的各项决策结果和评分;S704:获取数据包中第二差异数据对应的各项决策结果和评分,识别第一差异数据和第二差异数据相比,决策项或评分项的差异分析值,S704包括以下步骤:S7041:当采用的是决策树时,若第一差异数据的决策结果为是,第二差异数据的决策结果为否,则差异分析值为1,若第一差异数据与第二差异数据的决策结果相同,则差异分析值为0,若第一差异结果的决策结果为否,第二差异数据的决策结果为是,则差值分析值为-1;S7041:当采用的是评分模型时,根据第二差异数据的评分设置分值波动范围,第二差异数据的评分位于分值波动范围内,当第一差异数据的评分与第二差异数据相同时,差异分析值为0,第一差异数据的评分越接近分值波动范围的上限,差异分析值越接近1,第一差异数据的评分越接近波动范围的下限,差异分析值越接近-1;S705:根据预设的各项决策项或评分项的重要性,设置决策项或评分项的重要性,根据差异数据的差异分析值和决策项或评分项,计算变化分值,变化分值计算公式如下: 其中w为差异部分各个决策项或评分项的差异分析值,x为决策项或评分项在所有决策树或评分模型中的权重;S706:根据变化分值以及企业数据包中存储的评估结果确定本次评估结果,变化分值为正时,评估结果正向变化,变化分值为负时,评估结果负向变化,变化分值的绝对值越大,本次评估结果与上次评估结果差距越大。
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