年2月的十二个月。根据观察窗数据，进行广泛的数据分析以确定这些变量在统 计上是用于预测严重拖欠和计算针对每个变量的适当权重的最显著的因子。
[0138] 系统100通过使用根据元数据和粒度级别的交易数据限定的内部企业操作数据 来创建预测因子。所发现的是：尤其针对具有有限的交易活动或没有交易活动的记录，来自 与所创建的操作流程有关的元数据320的数据是上述模型中的显著预测因子。还可以使用 详细交易数据以更好地区别良好支付行为和不良支付行为。该数据源提供了一组显著的预 测因子。
[0139] 本文中所描述的技术是示例性的，并且不应当被解释为暗示对本公开的任何特定 的限制。应理解的是，本领域的技术人员可以想到各种替代、组合以及修改。例如，除非步 骤本身另外指定或指示，否则与本文中所描述的处理相关联的步骤可以以任何顺序执行。
[0140] 术语"包括"或"包含"应被解释为指定所陈述的特征、整数、步骤或部件的存在， 但不排除一个或多个其他特征、整数、步骤或部件或其组合的存在。术语"一个（a)"和"一 个（an) "是单数形式，但是不排除具有复数形式的实施例。
【主权项】
1. 一种方法，包括： 采用计算机来执行操作，所述操作包括： 通过电子通信的方式从数据源接收企业的描述符； 将所述描述符与数据库中的数据进行匹配，从而产生匹配，其中，所述数据包括所述企 业的唯一标识符； 将包括所述唯一标识符的信号保存至记录； 统计所述记录中的包括所述唯一标识符的信号的数量，从而产生针对所述唯一标识符 的所述信号的数目；以及 基于所述信号的数目来计算所述企业的信用得分。2. 根据权利要求1所述的方法， 其中，所述操作还包括： 将所述信号的数目作为自变量包括在数据集中；以及 执行对所述数据集的回归分析，从而产生模型，并且，其中，所述计算利用所述模型来 计算所述信用得分。3. 根据权利要求2所述的方法， 其中，所述匹配还产生指示所述匹配是正确的置信水平的代码， 其中，所述操作还包括： 将所述代码保存至所述记录；以及 统计（a)所述记录中包括所述唯一标识符的信号以及（b)指示所述置信水平大于或等 于特定置信水平阈值的信号的数量，从而产生针对所述唯一标识符的置信匹配的计数，并 且 将针对所述唯一标识符的置信匹配的所述计数作为自变量包括在所述数据集中。4. 根据权利要求2所述的方法，还包括： 针对所述企业的多个供应商中的每个供应商从数据库获得：(a)所述企业到期应付给 所述供应商的余额，从而产生欠所述供应商的余额，以及（b)逾期未付的所欠的所述余额 的金额，从而产生逾期未付给所述供应商的余额； 计算由所述企业欠所述多个供应商的总额，从而产生所欠的总余额； 针对每个所述供应商，计算（a)逾期未付给所述供应商的所述余额与（b)欠所述供应 商的所述余额的比率，从而产生针对所述供应商的对应拖欠比率； 针对所述供应商中的具有比拖欠比率阈值大的对应拖欠比率的每个供应商指定所述 企业存在不良信用风险，从而产生账目被指定为不良的一组供应商； 计算欠账目被指定为不良的所述一组供应商的总金额，从而产生不良总额； 计算（a)所述不良总额与（b)所欠的所述总余额的比率，从而产生不良权重；以及 将所述不良权重作为自变量包括在所述数据集中。5. 根据权利要求1所述的方法， 其中，所述操作还包括将所述进行匹配产生所述匹配的对应时间保存至所述记录，以 及 其中，所述统计仅包括指示所述对应时间属于特定时间段的所述信号。6. 一种系统，包括： 处理器；以及 存储器，所述存储器包括能够由所述处理器读取的指令，所述指令用于控制所述处理 器以： 通过电子通信的方式从数据源接收企业的描述符； 将所述描述符与数据库中的数据进行匹配，从而产生匹配，其中，所述数据包括所述企 业的唯一标识符； 将包括所述唯一标识符的信号保存至记录； 统计所述记录中的包括所述唯一标识符的信号的数量，从而产生针对所述唯一标识符 的所述信号的数目；以及 基于所述信号的数目来计算所述企业的信用得分。7. 根据权利要求6所述的系统， 其中，所述指令还控制所述处理器以： 将所述信号的数目作为自变量包括在数据集中；以及 执行对所述数据集的回归分析，从而产生模型，并且，其中，为了计算所述信用得分，所 述指令控制所述处理器以利用所述模型来计算所述信用得分。8. 根据权利要求7所述的系统， 其中，为了执行所述匹配，所述指令还控制所述处理器，以产生指示所述匹配是正确的 置信水平的代码， 其中，所述指令还控制所述处理器以： 将所述代码保存至所述记录；以及 统计（a)所述记录中包括所述唯一标识符的信号以及（b)指示所述置信水平大于或等 于特定置信水平阈值的信号的数量，从而产生针对所述唯一标识符的置信匹配的计数，并 且 将针对所述唯一标识符的置信匹配的所述计数作为自变量包括在所述数据集中。9. 根据权利要求7所述的系统，其中，所述指令还控制所述处理器以： 针对所述企业的多个供应商中的每个供应商从数据库获得：(a)所述企业到期应付给 所述供应商的余额，从而产生欠所述供应商的余额，以及（b)逾期未付的所欠的所述余额 的金额，从而产生逾期未付给所述供应商的余额； 计算由所述企业欠所述多个供应商的总额，从而产生所欠的总余额； 针对每个所述供应商，计算（a)逾期未付给所述供应商的所述余额与（b)欠所述供应 商的所述余额的比率，从而产生针对所述供应商的对应拖欠比率； 针对所述供应商中的具有比拖欠比率阈值大的对应拖欠比率的每个供应商指定所述 企业存在不良信用风险，从而产生账目被指定为不良的一组供应商； 计算欠账目被指定为不良的所述一组供应商的总金额，从而产生不良总额； 计算（a)所述不良总额与（b)所欠的所述总余额的比率，从而产生不良权重；以及 将所述不良权重作为自变量包括在所述数据集中。10. 根据权利要求6所述的系统， 其中，所述指令还控制所述处理器，以将对所述描述符进行匹配产生所述匹配的对应 时间保存至所述记录，以及 其中，为了统计所述信号的数量，所述处理器仅包括指示所述对应时间属于特定时间 段的所述信号。11. 一种存储器装置，包括： 指令，所述指令能够由处理器读取，所述指令用于控制所述处理器以： 通过电子通信的方式从数据源接收企业的描述符； 将所述描述符与数据库中的数据进行匹配，从而产生匹配，其中，所述数据包括所述企 业的唯一标识符； 将包括所述唯一标识符的信号保存至记录； 统计所述记录中的包括所述唯一标识符的信号的数量，从而产生针对所述唯一标识符 的所述信号的数目；以及 基于所述信号的数目来计算所述企业的信用得分。12. 根据权利要求11所述的存储器装置， 其中，所述指令还控制所述处理器以： 将所述信号的数目作为自变量包括在数据集中；以及 执行对所述数据集的回归分析，从而产生模型，并且，其中，为了计算所述信用得分，所 述指令控制所述处理器以利用所述模型来计算所述信用得分。13. 根据权利要求12所述的存储器装置， 其中，为了执行所述匹配，所述指令还控制所述处理器，以产生指示所述匹配是正确的 置信水平的代码， 其中，所述指令还控制所述处理器以： 将所述代码保存至所述记录；以及 统计（a)所述记录中包括所述唯一标识符的信号以及（b)指示所述置信水平大于或等 于特定置信水平阈值的信号的数量，从而产生针对所述唯一标识符的置信匹配的计数，并 且 将针对所述唯一标识符的置信匹配的所述计数作为自变量包括在所述数据集中。14. 根据权利要求12所述的存储器装置，其中，所述指令还控制所述处理器以： 针对所述企业的多个供应商中的每个供应商从数据库获得：(a)所述企业到期应付给 所述供应商的余额，从而产生欠所述供应商的余额，以及（b)逾期未付的所欠的所述余额 的金额，从而产生逾期未付给所述供应商的余额； 计算由所述企业欠所述多个供应商的总额，从而产生所欠的总余额； 针对每个所述供应商，计算（a)逾期未付给所述供应商的所述余额与（b)欠所述供应 商的所述余额的比率，从而产生针对所述供应商的对应拖欠比率； 针对所述供应商中的具有比拖欠比率阈值大的对应拖欠比率的每个供应商指定所述 企业存在不良信用风险，从而产生账目被指定为不良的一组供应商； 计算欠账目被指定为不良的所述一组供应商的总金额，从而产生不良总额； 计算（a)所述不良总额与（b)所欠的所述总余额的比率，从而产生不良权重；以及 将所述不良权重作为自变量包括在所述数据集中。15. 根据权利要求11所述的存储器装置， 其中，所述指令还控制所述处理器，以将对所述描述符进行匹配产生所述匹配的对应 时间保存至所述记录，以及 其中，为了统计所述信号的数量，所述处理器仅包括指示所述对应时间属于特定时间 段的所述信号。
【专利摘要】提供有一种方法，该方法包括采用计算机来执行下述操作：(a)通过电子通信的方式从数据源接收企业的描述符；(b)将所述描述符与数据库中的数据进行匹配，从而产生匹配，其中，所述数据包括所述企业的唯一标识符；(c)将包括所述唯一标识符的信号保存至记录；(d)统计所述记录中的包括所述唯一标识符的信号的数量，从而产生针对所述唯一标识符的信号的数目；以及(e)基于所述信号的数目来计算所述企业的信用得分。还提供有一种用于执行该方法的系统，以及一种用于控制处理器以执行该方法的存储器装置。
【IPC分类】G06Q10/06, G06Q40/00
【公开号】CN105359172
【申请号】CN201480032283
【发明人】阿拉·克拉姆斯卡娅, 保罗·道格拉斯·巴莱夫, 尼帕·巴苏, 迈克尔·埃里克·达尼茨, 布里安·斯科特·克里格勒, 卡罗利娜·安娜·凯日科夫斯基, 约翰·马克·尼科代莫, 袁新, 东·L·福克
【申请人】邓白氏公司
【公开日】2016年2月24日
【申请日】2014年5月2日
【公告号】CA2910974A1, EP2992494A1, US20150142638, WO2014179645A1