本發(fā)明涉及信用風(fēng)險(xiǎn)，尤其涉及一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法。

背景技術(shù)：

1、企業(yè)在供應(yīng)鏈管理中進(jìn)行供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，面臨的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是供應(yīng)商失信數(shù)據(jù)的分散性和孤立性。具體難題包括如下問(wèn)題：

2、數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題：供應(yīng)商失信數(shù)據(jù)通常分散在不同的平臺(tái)和系統(tǒng)中，如全網(wǎng)招投標(biāo)平臺(tái)的公開(kāi)失信企業(yè)信息、企業(yè)內(nèi)部的黑名單數(shù)據(jù)、工商司法數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)源之間缺少有效的連接和整合。

3、信息不對(duì)稱：由于供應(yīng)商失信信息的分散性，企業(yè)在進(jìn)行供應(yīng)商評(píng)估時(shí)難以獲取全面的信用記錄，導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果可能存在偏差。

4、更新不及時(shí)：供應(yīng)商的信用狀況是動(dòng)態(tài)變化的，但企業(yè)往往難以實(shí)時(shí)獲取最新的失信信息，使得信用評(píng)估無(wú)法及時(shí)反映當(dāng)前情況。

5、缺乏綜合分析：?jiǎn)我坏臄?shù)據(jù)來(lái)源無(wú)法提供全面的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，需要將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，以形成更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)判斷。

6、效率低下：由于數(shù)據(jù)孤立，企業(yè)在收集和處理供應(yīng)商信用信息時(shí)需要投入大量人力和時(shí)間，效率低下。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足而提供一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中的問(wèn)題。

2、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，包括以下步驟：

3、s1、數(shù)據(jù)采集：首先，從全網(wǎng)招投標(biāo)平臺(tái)、企業(yè)內(nèi)部黑名單和企業(yè)工商司法數(shù)據(jù)源中定期采集相關(guān)的數(shù)據(jù)；

4、s2、數(shù)據(jù)預(yù)處理：在獲取到原始數(shù)據(jù)后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理，去除其中的無(wú)效數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)和不一致的數(shù)據(jù)；

5、s3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：將預(yù)處理好的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到一個(gè)合適的數(shù)據(jù)庫(kù)中；

6、s4、數(shù)據(jù)集成：將各個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成一個(gè)完整的供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)；

7、s5、構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估評(píng)分模型：對(duì)招投標(biāo)失信記錄、稅務(wù)違法記錄、失信被執(zhí)行記錄、內(nèi)部黑名單記錄以及工商司法記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其次將數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估評(píng)分模型；

8、s6、建立供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)：實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控供應(yīng)商的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，并在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生初期提供預(yù)警。

9、可選地，所述s1中所采集的信息包括企業(yè)招投標(biāo)信息、失信企業(yè)信息、黑名單數(shù)據(jù)和工商司法數(shù)據(jù)。

10、可選地，所述s1中數(shù)據(jù)采集依次包括確定數(shù)據(jù)來(lái)源、編寫(xiě)爬蟲(chóng)程序或使用api接口、數(shù)據(jù)解析和格式化、數(shù)據(jù)清洗和去重、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

11、可選地，所述所述s2中數(shù)據(jù)預(yù)處理依次包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸類、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

12、可選地，所述s3中的數(shù)據(jù)庫(kù)為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、nosql數(shù)據(jù)庫(kù)或者時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)。

13、可選地，所述s4中數(shù)據(jù)進(jìn)行整合涉及到數(shù)據(jù)的合并、去重、關(guān)聯(lián)工作。

14、可選地，所述s5中構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估評(píng)分模型依次包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型調(diào)優(yōu)。

15、可選地，所述s6中供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)可視化、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)警的功能。

16、可選地，所述s6中建立供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)依次包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)層設(shè)計(jì)、模型層設(shè)計(jì)、界面層設(shè)計(jì)、測(cè)試和調(diào)試、上線部署。

17、可選地，所述s6中建立供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)還包括供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的調(diào)優(yōu)，且所述供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的調(diào)優(yōu)依次包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)、超參數(shù)調(diào)整、模型融合、模型微調(diào)、模型解釋。

18、從以上技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明實(shí)施例具有以下優(yōu)點(diǎn)：

19、本發(fā)明的一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，通過(guò)實(shí)現(xiàn)對(duì)全網(wǎng)招投標(biāo)平臺(tái)公開(kāi)失信企業(yè)信息、企業(yè)內(nèi)部黑名單數(shù)據(jù)以及工商司法數(shù)據(jù)的收集、處理和分析，并結(jié)合這些數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，以便為企業(yè)提供更全面、更準(zhǔn)確的供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。同時(shí)，通過(guò)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)，幫助企業(yè)實(shí)時(shí)監(jiān)控供應(yīng)商的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，并提供預(yù)警，以助企業(yè)及時(shí)采取對(duì)應(yīng)措施。保證該方法能夠快速、準(zhǔn)確地獲取和更新供應(yīng)商失信信息，構(gòu)建了全面的供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，覆蓋了各種可能的風(fēng)險(xiǎn)因素，實(shí)時(shí)監(jiān)控供應(yīng)商的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，能夠在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生初期提供預(yù)警，幫助企業(yè)更好地監(jiān)控和管理供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)，還可以為整個(gè)行業(yè)提供有益的技術(shù)參考。

20、本發(fā)明的這些特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)在下面的具體實(shí)施方式、附圖中詳細(xì)的揭露。

技術(shù)特征：

1.一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，其特征在于，所述s1中所采集的信息包括企業(yè)招投標(biāo)信息、失信企業(yè)信息、黑名單數(shù)據(jù)和工商司法數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，其特征在于，所述s1中數(shù)據(jù)采集依次包括確定數(shù)據(jù)來(lái)源、編寫(xiě)爬蟲(chóng)程序或使用api接口、數(shù)據(jù)解析和格式化、數(shù)據(jù)清洗和去重、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，其特征在于，所述所述s2中數(shù)據(jù)預(yù)處理依次包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸類、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，其特征在于，所述s3中的數(shù)據(jù)庫(kù)為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、nosql數(shù)據(jù)庫(kù)或者時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，其特征在于，所述s4中數(shù)據(jù)進(jìn)行整合涉及到數(shù)據(jù)的合并、去重、關(guān)聯(lián)工作。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，其特征在于，所述s5中構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估評(píng)分模型依次包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型調(diào)優(yōu)。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，其特征在于，所述s6中供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)可視化、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)警的功能。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，其特征在于，所述s6中建立供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)依次包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)層設(shè)計(jì)、模型層設(shè)計(jì)、界面層設(shè)計(jì)、測(cè)試和調(diào)試、上線部署。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，其特征在于，所述s6中建立供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)還包括供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的調(diào)優(yōu)，且所述供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的調(diào)優(yōu)依次包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)、超參數(shù)調(diào)整、模型融合、模型微調(diào)、模型解釋。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種融合招投標(biāo)與工商數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，涉及信用風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、數(shù)據(jù)采集；S2、數(shù)據(jù)預(yù)處理；S3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；S4、數(shù)據(jù)集成；S5、構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估評(píng)分模型；S6、建立供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)：實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控供應(yīng)商的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，并在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生初期提供預(yù)警；本發(fā)明提供的技術(shù)方案中，保證該方法能夠快速、準(zhǔn)確地獲取和更新供應(yīng)商失信信息，構(gòu)建了全面的供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，覆蓋了各種可能的風(fēng)險(xiǎn)因素，實(shí)時(shí)監(jiān)控供應(yīng)商的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，能夠在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生初期提供預(yù)警，幫助企業(yè)更好地監(jiān)控和管理供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)，還可以為整個(gè)行業(yè)提供有益的技術(shù)參考。

技術(shù)研發(fā)人員：黃大恒,羅燁,謝忠任,吳業(yè)均
受保護(hù)的技術(shù)使用者：國(guó)能大渡河流域水電開(kāi)發(fā)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/11/14