一种信用风险评价系统以及信用风险评价方法与流程

本申请涉及互联网金融
技术领域：
，尤其是涉及一种信用风险评价系统以及信用风险评价方法。
背景技术：
p2p网络借贷平台，是p2p借贷与网络借贷相结合的互联网金融服务网站，能够帮助借贷双方确立借贷关系并完成相关交易手续。随着互联网金融的发展，p2p网络借贷行业及信用风险问题频发，如：坏账率高，平台“跑路潮”现象严重。由于p2p网络借贷行业及信用风险问题频发，因此，很多用户在使用p2p网络借贷平台之前，都需要对p2p网络借贷平台的信用风险进行评估。目前对p2p网络借贷平台的信用风险评估，一般是通过专家进行。这造成对p2p网路借贷平台的信用风险评估会受到很大人为因素干扰，导致评估结果容易受到人为影响，导致评估结果出现误差。技术实现要素：有鉴于此，本申请的目的在于提供一种信用风险评价系统以及信用风险评价方法，能够较为客观、准确的对p2p网络借贷平台的信用风险进行评估。第一方面，本申请实施例提供了一种信用风险评价系统，该系统包括：确定模块，用于构建评价指标体系，并确定所述评价指标体系中各个评价指标的指标权重；所述指标评价体系中包括多个评价指标；获取模块，用于获取待评价平台在所述各个评价指标下的指标值；生成模块，用于根据所述待评价平台在各个评价指标下的指标值以及所述指标权重，确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分；评价模块，用于根据所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分，确定所述待评价平台的信用风险结果。结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述确定模块，具体用于采用下述方式构建评价指标体系：确定准则指标；所述准则指标包括：经营数据指标、基本信息指标、信息披露指标以及平台增信指标；并基于专家组为每种准则指标确定评价指标。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述确定模块，具体用于采用下述方式确定所述评价指标体系中各个评价指标的指标权重：基于层次分析法，确定每种准则指标的权重；以及，针对每种准则指标，基于层次分析法，确定该准则指标包括的多个评价指标在该准则指标下的权重；根据每种准则指标的权重，以及每种准则指标包括的多个评价指标在该准则指标下的权重，确定每个评价指标在整个指标评价体系中的指标权重。结合第一方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述确定模块，具体用于采用下述方式基于层次分析法，确定每种准则指标的权重：确定每个准则指标在所述评价指标体系中的重要程度；基于每两个所述准则指标在所述评价指标体系中的重要程度比对结果，确定对所述准则指标的重要程度进行两两比较的第一判断矩阵；所述第一判断矩阵中每一行的元素，用于表征一个准则指标相对于每一个准则指标的重要程度；针对第一判断矩阵中的每行元素，基于该行各个元素的值，获取与该行元素对应的准则指标在整个评价指标体系中的权重。结合第一方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述确定模块，具体用于采用下述方式基于层次分析法，确定每种准则指标包括的多个评价指标在该准则指标下的权重：确定每种准则指标包括的多个评价指标在该准则指标中的重要程度；基于每两个所述评价指标在准则指标中的重要程度比对结果，确定对所述评价指标的重要程度进行两两比较的第二判断矩阵；所述第二判断矩阵中每一行的元素，用于表征一个评价指标相对于每一个评价指标的重要程度；针对第二判断矩阵中的每行元素，基于该行各个元素的值，确定与该行元素对应的评价指标在该准则指标中的权重。结合第一方面的第四种可能的实施方式或第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述确定模块，具体用于根据下述方式确定所述评价指标体系中各个评价指标的指标权重：根据所述准则指标在整个评价指标体系中的权重，以及评价指标在该准则指标中的权重，确定各个所述评价指标在所述评价指标体系中的指标权重。结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述评价指标包括定性指标和/或定量指标。结合第一方面的第六种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，针对所述评价指标包括定量指标的情况，每个所述定量指标对应有多个参考值取值区间；每个参考值取值区间的端值为所述定量指标的参考值；且每个参考值取值区间对应一个等级；所述生成模块，具体用于采用下述方式确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分：针对每个定量指标，确定所述待评价平台在该定量指标下的指标值所归属的参考值取值区间，根据所确定的参考值取值区间所对应的参考值，计算所述待评价平台在该定量指标下，与每个等级的隶属度；根据所述待评价平台在各个所述定量指标下，与每个评价等级的隶属度，以及各个评价等级对应的评级分数，计算所述待评价平台在所有所述定量指标下的评估得分；将所述待评价平台在所有所述定量指标下的评估得分确定为所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分。结合第一方面的第六种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式，其中，针对所述评价指标包括定性指标的情况，所述生成模块，具体用于采用下述方式确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分：采用专家打分法获取所述待评价平台在各个定性指标下的得分值；确定所述待评价平台在每一个所述定性指标下的得分值的均值，作为定性指标的指标值；根据所述定性指标的指标权重以及所述定性指标的指标值，确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分。结合第一方面的第六种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第九种可能的实施方式，其中，针对所述评价指标包括定性指标和定量指标的情况：所述生成模块，具体用于采用下述方式确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分：将所述定量指标的评估得分以及定性指标的评估得分进行求和，得到求和结果；将所述求和结果作为所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分。结合第一方面的第四种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第十种可能的实施方式，其中，所述系统还包括：检验模块；所述检验模块，用于对所述第一判断矩阵以及第二判断矩阵进行一致性检验。第二方面，本申请实施例还提供一种信用风险评价方法，包括：构建评价指标体系，并确定所述评价指标体系中各个评价指标的指标权重；所述指标评价体系中包括多个评价指标；获取待评价平台在所述各个评价指标下的指标值；根据所述待评价平台在各个评价指标下的指标值以及所述指标权重，确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分；根据所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分，确定所述待评价平台的信用风险结果。结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，具体采用下述方式构建评价指标体系：确定准侧指标；所述准则指标包括：经营数据指标、基本信息指标、信息披露指标以及平台增信指标；并基于专家组为每种准则指标确定评价指标。结合第二方面的第一种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，具体采用下述方式确定所述评价指标体系中各个评价指标的指标权重：基于层次分析法，确定每种准则指标的权重；以及，针对每种准则指标，基于层次分析法，确定该准则指标包括的多个评价指标在该准则指标下的权重；根据每种准则指标的权重，以及每种准则指标包括的多个评价指标在该准则指标下的权重，确定每个评价指标在整个指标评价体系中的指标权重。结合第二方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，具体采用下述方式基于层次分析法，确定每种准则指标的权重：确定每个准则指标在所述评价指标体系中的重要程度；基于每两个所述准则指标在所述评价指标体系中的重要程度比对结果，确定对所述准则指标的重要程度进行两两比较的第一判断矩阵；所述第一判断矩阵中每一行的元素，用于表征一个准则指标相对于每一个准则指标的重要程度；针对第一判断矩阵中的每行元素，基于该行各个元素的值，获取与该行元素对应的准则指标在整个评价指标体系中的权重。结合第二方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第四种可能的实施方式，其中，具体采用下述方式基于层次分析法，确定每种准则指标包括的多个评价指标在该准则指标下的权重：确定每种准则指标包括的多个评价指标在该准则指标中的重要程度；基于每两个所述评价指标在准则指标中的重要程度比对结果，确定对所述评价指标的重要程度进行两两比较的第二判断矩阵；所述第二判断矩阵中每一行的元素，用于表征一个评价指标相对于每一个评价指标的重要程度；针对第二判断矩阵中的每行元素，基于该行各个元素的值，确定与该行元素对应的评价指标在该准则指标中的权重。结合第二方面的第四种可能的实施方式或第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第五种可能的实施方式，其中，具体根据下述方式确定所述评价指标体系中各个评价指标的指标权重：根据所述准则指标在整个评价指标体系中的权重，以及评价指标在该准则指标中的权重，确定各个所述评价指标在所述评价指标体系中的指标权重。结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第六种可能的实施方式，其中，所述评价指标包括定性指标和/或定量指标。结合第二方面的第六种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第七种可能的实施方式，其中，针对所述评价指标包括定量指标的情况，每个所述定量指标对应有多个参考值取值区间；每个参考值取值区间的端值为所述定量指标的参考值；且每个参考值取值区间对应一个评价等级；具体采用下述方式确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分：针对每个定量指标，确定所述待评价平台在该评定量指标下的指标值所归属的参考值取值区间，根据所确定的参考值取值区间所对应的参考值，计算所述待评价平台在该定量指标下，与每个等级的隶属度；根据所述待评价平台在各个所述定量指标下，与每个评价等级的隶属度，以及各个等级对应的评级分数，计算所述待评价平台在所有所述定量指标下的评估得分；将所述待评价平台在所有所述定量指标下的评估得分确定为所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分。结合第二方面的第六种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第八种可能的实施方式，其中，针对所述评价指标包括定性指标的情况：采用专家打分法获取所述待评价平台在各个定性指标下的得分值；将所述待评价平台在所有定性指标下的得分值的均值确定为所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分。结合第二方面的第六种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第九种可能的实施方式，其中，针对所述评价指标包括定性指标和定量指标的情况：具体采用下述方式确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分：将所述定量指标的评估得分以及定性指标的评估得分进行求和，得到求和结果；将所述求和结果作为所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分。结合第二方面的第四种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第十种可能的实施方式，其中，还包括：对所述第一判断矩阵以及第二判断矩阵进行一致性检验。第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第二方面，或第二方面的任一种可能的实施方式中的步骤。第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第二方面，或第二方面的任一种可能的实施方式中的步骤。本申请实施例通过构建评价指标体系，并确定评价指标体系中各个评价指标的评估权重，在对待评价平台进行评价时，获取待评价平台在各个评价指标下的指标值，根据待评价平台在各个评价指标的指标权重，以及该在各个指标下的指标值，确定对待评价平台的各个评价指标的评估得分，采用专家打分法确定评价指标为定性指标时的评估得分，进而确定待评价平台信用风险结果，与现有技术中仅通过专家对p2p网络借贷平台进行信用风险评估相比，其能够较为客观、准确的对p2p网络借贷平台的信用风险进行评估。为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1示出了本申请实施例所提供的一种信用风险评价系统的结构示意图；图2示出了本申请实施例所提供的信用风险评价系统中一种确定评价指标的指标权重的流程示意图；图3示出了本申请实施例所提供的信用风险评价系统中一种确定待评价平台的评价指标下在评价指标体系下的评估得分的流程示意图；图4示出了本申请实施例所提供的信用风险评价系统中又一种确定待评价平台的评价指标下在评价指标体系下的评估得分的流程示意图；图5示出了本申请实施例所提供的信用风险评价系统中再一种一种确定待评价平台的评价指标下在评价指标体系下的评估得分的流程示意图；图6示出了本申请实施例所提供的一种信用风险评价方法的流程示意图；图7示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。图标：10-确定模块，20-获取模块，30-生成模块，40-评价模块，50-检测模块，71-存储器，72-处理器。具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。考虑到随着互联网金融的发展，p2p网络借贷行业及信用风险问题频发，如：坏账率高，平台“跑路潮”现象严重。由于p2p网络借贷行业及信用风险问题频发，因此，很多用户在使用p2p网络借贷平台之前，都需要对p2p网络借贷平台的信用风险进行评估。目前对p2p网络借贷平台的信用风险评估，一般是通过专家进行。这造成对p2p网路借贷平台的信用风险评估会受到很大人为因素干扰，导致评估结果容易受到人为影响，导致评估结果出现误差。基于此，本申请实施例提供了一种信用风险评价系统以及信用风险评价方法，下面通过实施例进行描述。为便于对本实施例进行理解，首先对本申请实施例所公开的一种信用风险评价系统进行详细介绍。参见图1所示，本申请实施例提供的信用风险评价系统包括：确定模块10、获取模块20、生成模块30以及评价模块40。其一：确定模块10，用于构建评价指标体系，并确定所述评价指标体系中各个评价指标的指标权重；所述指标评价体系中包括多个评价指标；确定模块10，具体用于通过下述方式构建指标评价体系：在构建评价指标体系的时候，通过下述原则选取评价指标：(1)科学性：科学性是任何指标体系设计中最基本的原则。无论是评价指标的设置、数据的选取、评价的方法都要以公认的科学理论及方法为依据，主要体现在理论与实际相结合及采用科学方法等方面。(2)系统性：指标体系构建的系统性原则，是指纳入指标体系内的各项指标应在总体上组成一个系统，具有统一性和完整性。(3)相关性：各项指标与待评价平台信用风险评估应该紧密相关，即待评价平台信用风险可以由这些指标灵敏地反映，这些指标也应该成为待评价平台信用风险的“晴雨表”。(4)可操作性：选取的指标要具有可操作性，不仅能客观地反映问题，还能取得较为准确的数据，完成测算的任务，以真正做到为用户提供量化依据。待评价平台的基本信息是必须的指标，而基本信息涵盖了很多信息，如该平台的平台背景，注册资本等等；在构建评价指标体系的时候，为了能够全面科学地覆盖能够反映待评价平台的信用风险的指标，将评价指标分为准则指标，如：待评价平台的基本信息，经营数据，信息披露以及平台增信这几个指标，并将准则指标进一步划分，得到该评价平台的评价指标，例如：如表一所述，为待评价平台的评价指标体系。表一每一个评价指标的性质为定性指标和定量指标中任意一种。例如，在上述表1中，将能够反映待评价平台的经营状况的评价指标作为定量指标，如：新借款成交额、资金净流入、平均年化收益率、平均借款额度、平均借款周期、平均满标时间、借款人人数、投资人人数。以下对定量指标逐一说明。(1)新借款成交额＝月新增借款总金额。该指标反映平台业务的状况，新借款成交额越高，表示平台的业务状况越好。(2)资金净流人＝月新增借款总金额—月还款总金额。若该指标长期为负，则平台可能面临流动性风险。(3)平均年化收益率＝月所有标的加权平均年化收益率。平台长期收益率高会给平台带来运营压力，并且根据以往经验，大部分问题平台都具有高收益率。(4)平均借款额度＝月新增借款总金额/月借款人数。该指标反映平台风险聚集度，平均借款金额越高，表示平台风险聚集度越高。(5)平均借款周期＝月所有借款标的期限的加权平均值。该指标反映平台资金的流动性，期限越长，对平台的资金周转越有利。(6)平均满标时间＝月发布的所有标的满标时间的平均值。满标时间越少，表示该平台的投资人热情程度越高，平台的融资能力越强。(7)借款人人数＝平台当月借款人数。平台借款人数越多，表明平台业务范围越广，平台业务状况越好。(8)投资人人数＝平台当月投资人数。该指标能够反映平台投资人活跃度，投资人越多，平台人气越高，平台业务状况越好。构建评价指标体系完成后，确定模块10还要进一步确定评价指标体系中各个评价指标的指标权重，具体方式如下：具体地，参见图2所示，本申请实施例提供的信用风险评价系统包括：所述确定模块10，具体用于采用下述方式确定所述评价指标体系中各个评价指标的指标权重：s201：基于层次分析法，确定每种准则指标的权重；以及，s201：针对每种准则指标，基于层次分析法，确定该准则指标包括的多个评价指标在该准则指标下的权重；s202：根据每种准则指标的权重，以及每种准则指标包括的多个评价指标在该准则指标下的权重，确定每个评价指标在整个指标评价体系中的指标权重。在具体实现的时候，(1)确定准则指标的权重：将准则指标进行两两比较，根据两两比较的结果得到每个准则指标在所述评价指标体系中的重要程度，查看标度说明表进而确定准则指标的第一判断矩阵。其中标度说明表如表二所示。表二标度说明1两个指标同等重要3一个指标比另一个指标重要5一个指标比另一个指标强烈重要7一个指标比另一个指标绝对重要2、4、6判断中值例如：定量指标中，u1为经营数据，u2为基本信息，u3为信息披露，u4为平台增信，那么经营数据与经营数据本身进行比较，两者一样重要，则第一判断矩阵的第一行第一列元素为1，也即a11＝1，经营数据与基本信息相比，经营数据更重要，则a12＝3。第一判断矩阵满足下述公式：其中，aij表示准则指标ui对uj的相对重要程度，其中，i＝1，2，3，……，n，j＝1，2，3，……，n，ui与uj都表示准则指标。而根据第一判断矩阵的规律aij＝1(i＝j)，aij×aji＝1进而确定第一判断矩阵中各个元素的值。同理，可以构建第二判断矩阵，例如：在准则指标中，经营指标还包括：新借款成交额x1、资金净流入x2、平均年化收益率x3、平均借款额度x4、平均借款周期x5、平均满标时间x6、借款人人数x7、投资人人数x8，那么，第二判断矩阵满足下述公式：其中，bij为准则指标xi对xj的相对重要程度，i＝1，2，3，……，n，j＝1，2，3，……，n，xi与xj为准则指标。根据第一判断矩阵，确定准则指标的权重，具体方式如下：确定第一判断矩阵的阶数n，对第一判断矩阵每行中的元素进行乘积运算，得到乘积结果，并将乘积结果求n次方根，也即：其中，为第i个准则指标的权重向量值，n为第一判断矩阵的阶数，aij为第一判断矩阵的元素，i＝1，2，3，……，n，j＝1，2，3，……，n。根据每个准则指标的权重向量值，建立准则指标的权重向量准则指标的权重向量满足下述公式：其中，为第i个准则指标的权重向量值，n为第一判断矩阵的阶数，i＝1，2，3，……，n。对准则指标的权重向量进行归一化处理，得到各个准则指标的权重wi1，各个准则指标的权重wi1满足下述公式：其中，wi1为第i个准则指标的权重，为第i个准则指标的权重向量值，为第j个准则指标的权重向量值，n为第一判断矩阵的阶数，i＝1，2，3，……，n，j＝1，2，3，……，n。确定各个准则指标的权重后，进一步确定各个准则指标下的各个评价指标的权重，具体方式如下：确定第二判断矩阵的阶数m，对第二判断矩阵每行中的元素进行乘积运算，得到乘积结果，并将乘积结果求m次方根，也即：其中，为第i个评价指标的权重向量值，m为第二判断矩阵的阶数，bij为第一判断矩阵的元素，i＝1，2，3，……，m，j＝1，2，3，……，m。根据每个评价指标的权重向量值，建立评价指标的权重向量准则指标的权重向量满足下述公式：其中，为评价指标的权重向量，为第i个评价指标的权重向量值，m为第二判断矩阵的阶数，i＝1，2，3，……，m。对评价指标的权重向量进行归一化处理，得到在对应的准则指标下的各个评价指标的权重wi2，对应的准则指标下的各个评价指标的权重wi2满足下述公式：其中，wi2为在对应准则指标下第i个评价指标的权重，为在对应准则指标下第i个评价指标的权重向量值，为在对应准则指标下第j个评价指标的权重向量值，m为第二判断矩阵的阶数，i＝1，2，3，……，m，j＝1，2，3，……，m。根据对应的准则指标的权重wi1以及在该准则指标下的评价指标的权重wi2，得到评价指标在整个评价指标体系中的指标权重wi，其中，评价指标在整个评价指标体系中的指标权重wi满足下述公式：wi＝wi1×wi2；其中，wi为评价指标在整个评价指标体系中的指标权重，wi1为第i个准则指标的权重，wi2为在对应准则指标下第i个评价指标的权重。根据每一个评价指标的指标权重wi，并提取定量指标的指标权重，根据定量指标的指标权重，建立定量指标权重向量其中定量指标权重向量其中，i＝1，2，3，……，k，n为定量指标的个数。在这里值得注意的是，在建立第二判断矩阵之前，求得各个准则指标的权重后，首先要进行第一判断矩阵的一致性检验，当第一判断矩阵的一致性检验通过后，再进一步建立第二判断矩阵。为了得到更可靠的信用风险结果，这里还需要对第一判断矩阵以及第二判断矩阵进行一致性检验。具体地，参见图1所述，本申请提供的信用风险评价系统还包括：检验模块50；所述检验模块，用于对所述第一判断矩阵以及第二判断矩阵进行一致性检验。在具体实现的时候，对第一判断矩阵进行一致性检验，需要计算第一判断矩阵的最大特征值λmax1，其中，λmax1满足下述公式：其中，λmax1为第一判断矩阵的最大特征值，n为第一判断矩阵的阶数，aij为第一判断矩阵的元素，wi1为第i个评价指标的指标权重，wj1为第j个评价指标的指标权重，i＝1，2，3，……，n，j＝1，2，3，……，n。并根据第一判断矩阵的最大特征值λmax1，确定随机一致性指标ci，其中，随机一致性指标ci满足下述公式：其中，ci为随机一致性指标，λmax1为第一判断矩阵的最大特征值，n为第一判断矩阵的阶数。当得到随机一致性指标ci后，根据平均随机一致性指标ri进一步确定一致性比率cr,其中，一致性比率cr满足下述公式：平均随机一致性指标ri的取值如表三平均随机一致性指标表所示：表三根据第一判断矩阵的阶数n，确定平均随机一致性指标ri，进一步得到一致性比率cr；对一致性比率cr进行检验，当检验到cr≤0.1时，则第一判断矩阵的一致性检验通过。例如：第一判断矩阵的阶数为4，那么对照平均随机一致性指标表，可以得到平均随机一致性指标ri＝0.9。当第一判断矩阵的一致性通过后，建立第二判断矩阵，进而确定在各个准则指标下的评价指标的权重，确定各个准则指标下的评价指标的权重后，对第二判断矩阵进行一致性检验，具体方式与第一判断矩阵的一致性检验方式一致，在这里不在赘述。其二：获取模块20，用于获取待评价平台在所述各个评价指标下的指标值；在具体实现的时候，针对不同的评价指标，评价指标的指标值获取情况是不同的。对于定量指标，定量指标的指标值是固定的数据，也是待评价平台的实际经营数据，如：待评价平台在2017年8月份的新借款成交额6000万元，资金净流入为5000万元。因此，可以直接获取定量指标的指标值。对于评价指标为定性指标的情况，采用专家打分法，获取每一个专家对待评价平台在定性指标下的得分值后，对每一个定性指标对应的所有的得分值求均值，得到每一个定性指标的指标值。其三：生成模块30，用于根据所述待评价平台在各个评价指标下的指标值以及所述指标权重，确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分；每一个评价指标都包括定量指标以及定性指标，对于定量指标与定性指标在整个评价指标体系中的评估得分，评估得分的计算方式是不同的，下面分别介绍定量指标以及定性指标评估得分的计算方式。具体地，参见图3所示，本申请实施例提供的信用风险评级系统包括：针对所述评价指标包括定量指标的情况，每个所述定量指标对应有多个参考值取值区间；每个参考值取值区间的端值为所述定量指标的参考值；且每个参考值取值区间对应一个等级；所述生成模块30，具体用于采用下述方式确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分：s301：针对每个定量指标，确定所述待评价平台在该评定量指标下的指标值所归属的参考值取值区间，根据所确定的参考值取值区间所对应的参考值，计算所述待评价平台在该定量指标下，与每个等级的隶属度。在具体实现的时候，将所有定量指标作为因素，构建定量指标的因素集x，表示为：x＝{x1,x2,...,xm}，其中，m为定量指标的个数。每一个定量指标都对应有相应的等级，每一个等级都对应有评级分数的取值范围，例如,将定量指标的等级设置为4个等级，则对应不同的等级都对应有评级得分的范围，如下表四所示：表四等级评级得分h优75≤h≤100良50≤h<75一般25≤h<50差0≤h<25根据定量指标评级得分的取值范围以及评级得分的取值范围对应的等级，构建定量指标的评分数值向量以上述表四为例，此时，评分数值向量满足：进一步地，每一个定量指标对应有多个参考值取值区间，每个参考值取值区间的端值为定量指标的参考值；且每个参考值取值区间对应一个评价等级，区间参考值通过行业内权威专家给出，得到每一个定量指标对应不同等级的参考值取值区间的分级标准参照表，例如，定量指标包括：新借款成交额x1、资金净流入x2、平均年化收益率x3、平均借款额度x4、平均借款周期x5、平均满标时间x6、借款人人数x7、投资人人数x8，则分级标准参照表如表五所示：表五根据分级标准参照表表五，以及待评价平台在该定量指标下的指标值，确定该定量指标所属的参考值取值区间。其中，定量指标的指标值为定量指标的实际值，每一个待评价平台的定量指标都有对应的实际值，如：待评价平台的新借款成交额指标为6000万元。根据该定量指标所属的参考值取值区间所对应的参考值，计算待评价平台在该定量指标下，与每个评价等级的隶属度rij，rij也可以是对因素集中第i个因素做出第j级评价的隶属度，并将每一个定量指标做出不同等级评价的隶属度作为矩阵元素，构建变换矩阵r，其中，变换矩阵r满足下述公式：r＝(rij)n×m；其中，rij为隶属度，i＝1，2，3，……，m，m表示因素集中因素的个数，j＝1，2，3，……，n，n为评价等级。在定量指标中，包括效益型指标以及成本型指标，针对不同的定量指标，隶属度的计算方式不同，其中，效益型指标是指与待评价平台信用风险评价呈正相关关系的指标，成本型指标是指与待评价平台信用风险评价呈负相关关系的指标。下面介绍对不同的定量指标做出不同等级评价的隶属度。(1)定量指标为效益型指标：当ui≥ui1时，则ri1＝1；其中，ui为所述定量指标的指标值，ui1为所述定量指标等级为1的时候的参考值，ri1为定量指标的等级为1级时的隶属度，也即所述变换矩阵的元素；或，当ui≤uin时，则rin＝1；其中，ui为所述定量指标的指标值，uin为所述定量指标等级为1的时候的参考值，rin为定量指标的等级为n级时的隶属度；或，当uij+1<ui<uij时，则对第i个因素做出第j级评价的隶属度满足下述公式：定量指标在其余等级下的隶属度为0。(2)定量指标为成本型指标：当ui≤ui1时，则ri1＝1；其中，ui为所述定量指标的指标值，ui1为所述定量指标等级为1的时候的参考值，ri1为定量指标的等级为1级时的隶属度，也即所述变换矩阵的元素；或，当ui≥uiin时，则rin＝1；其中，ui为所述定量指标的指标值，uin为所述定量指标等级为1的时候的参考值，rin为定量指标的等级为n级时的隶属度；或，当uij<ui<uij+1时，则对第i个因素做出第j级评价的隶属度满足下述公式：定量指标在其余等级下的隶属度为0。s302：根据所述待评价平台在各个所述定量指标下，与每个等级的隶属度，以及各个等级对应的评级分数，计算所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分。在具体实现的时候，根据待评价平台在各个定量指标下，与每个等级的隶属度得到变换矩阵r，根据各个等级对应的评级分数得到的评分数值向量以及根据各个定量指标的指标权重得到的定量指标权重向量计算待评价平台在定量指标下的评估得分f定量，其中，待评价平台在定量指标下的评估得分f定量满足下述公式：其中，为定量指标权重向量，r为变换矩阵，为评分数值向量。s303：将所述待评价平台在所有所述定量指标下的评估得分确定为所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分。在具体实现的时候，待评价平台在定量指标下的评估得分f定量作为待评价平台在评价指标下的评估得分。而针对评价指标为定性指标的情况，则基于专家打分法确定评价指标为定性指标时的评估得分。具体地，参见图4所示，本申请实施例提供的信用风险评价系统，包括：针对所述评价指标包括定性指标的情况，所述生成模块30，具体用于采用下述方式确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分：s401：采用专家打分法获取所述待评价平台在各个定性指标下的得分值。s402：确定所述待评价平台在每一个所述定性指标下的得分值的均值，作为定性指标的指标值。s403：根据所述定性指标的指标权重以及所述定性指标的指标值，确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分。在具体实现的时候，根据定性指标，建立定性指标评价打分表，如表六所示：表六获取每一个专家对待评价平台在定性指标下的得分值，进而得到评估得分。获取每一个专家对待评价平台在定性指标下的得分值后，对每一个定性指标对应的所有的得分值求均值，得到每一个定性指标的指标值，根据每一个定性指标的指标值以及对应的指标权重，计算定性指标的评估得分f定性，其中，定性指标的评估得分f定性满足下述公式：其中，f定性表示定性指标的评估得分、wi表示定性指标的权重值、fi表示定性指标的指标分数平均值、i＝1、2、…、m、m表示定性指标的个数。确定定量指标的评估得分以及定性指标的评估得分后，能够确定待评价平台的评估得分，具体地，参见图5所示，本申请实施例提供的本申请实施例提供的信用风险评价系统，包括：针对所述评价指标包括定性指标和定量指标的情况：所述生成模块，具体用于采用下述方式确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分：s501：将所述定量指标的评估得分以及定性指标的评估得分进行求和，得到求和结果。s502：将所述求和结果作为所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分。在具体实现的时候，根据定性指标的评估得分f定性，以及定量指标的评估得分f定量，进而确定待评价平台在评价指标体系下的评估得分f，其中，评估得分f满足下述公式：f＝f定量+f定性；其中，f定量为定量指标的评估得分，f定性为定性指标的评估得分。其四：评价模块40，用于根据所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分，确定所述待评价平台的信用风险结果。在具体实现的时候，根据待评价平台在评价指标体系下的评估得分f每一个评估得分都有相应的评价等级，确定评估得分f对应的评价等级，将评价等级作为待评价平台的信用风险结果。例如，如表七所示，每一个评价等级都对应有相应评估得分取值范围，根据评估得分所属的取值范围，进而能够确定待评价平台对应的评价等级。表七评价等级评估得分f评价等级评估得分f评价等级评估得分fa+90≤f≤100b+65≤f＜80c+30≤f＜50a80≤f＜90b50≤f＜65c10≤f＜30例如：评估得分f为76分，则对应表四可以看到，65≤f<80，则对应的评价等级为“b+”，那么待评价平台的信用风险结果为“b+”。本申请实施例通过构建评价指标体系，并确定评价指标体系中各个评价指标的评估权重，在对待评价平台进行评价时，获取待评价平台在各个评价指标下的指标值，根据待评价平台在各个评价指标的指标权重，以及该在各个指标下的指标值，确定对待评价平台的各个评价指标的评估得分，采用专家打分法确定评价指标为定性指标是的评估得分，进而确定待评价平台信用风险结果，能够较为客观、准确的对p2p网络借贷平台的信用风险进行评估。基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了与信用风险评价系统对应的信用风险评价方法，由于本申请实施例中的方法解决问题的原理与本申请实施例上述信用风险评价系统相似，因此装置的实施可以参见系统的实施，重复之处不再赘述。具体地，参见图6所示，本申请实施例提供的一种信用风险评价方法包括：s601：构建评价指标体系，并确定所述评价指标体系中各个评价指标的指标权重；所述指标评价体系中包括多个评价指标；s602：获取待评价平台在所述各个评价指标下的指标值；s603：根据所述待评价平台在各个评价指标下的指标值以及所述指标权重，确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分；s604：根据所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分，确定所述待评价平台的信用风险结果。可选地，构建评价指标体系包括：确定准侧指标；所述准则指标包括：经营数据指标、基本信息指标、信息披露指标以及平台增信指标；并基于专家组为每种准则指标确定评价指标。可选地，确定所述评价指标体系中各个评价指标的指标权重具体包括：基于层次分析法，确定每种准则指标的权重；以及，针对每种准则指标，基于层次分析法，确定该准则指标包括的多个评价指标在该准则指标下的权重；根据每种准则指标的权重，以及每种准则指标包括的多个评价指标在该准则指标下的权重，确定每个评价指标在整个指标评价体系中的指标权重。可选地，基于层次分析法，确定每种准则指标的权重具体包括：确定每个准则指标在所述评价指标体系中的重要程度；基于每两个所述准则指标在所述评价指标体系中的重要程度比对结果，确定对所述准则指标的重要程度进行两两比较的第一判断矩阵；所述第一判断矩阵中每一行的元素，用于表征一个准则指标相对于其它准则指标的重要程度；针对第一判断矩阵中的每行元素，基于该行各个元素的值，获取与该行元素对应的准则指标在整个评价指标体系中的权重。可选地，基于层次分析法，确定每种准则指标包括的多个评价指标在该准则指标下的权重还具体包括：确定每种准则指标包括的多个评价指标在该准则指标中的重要程度；基于每两个所述评价指标在准则指标中的重要程度比对结果，确定对所述评价指标的重要程度进行两两比较的第二判断矩阵；所述第二判断矩阵中每一行的元素，用于表征一个准则指标相对于其它评价指标的重要程度；针对第二判断矩阵中的每行元素，基于该行各个元素的值，确定与该行元素对应的评价指标在该准则指标中的权重。可选地，确定所述评价指标体系中各个评价指标的指标权重包括：根据所述准则指标在整个评价指标体系中的权重，以及评价指标在该准则指标中的权重，确定各个所述评价指标在所述评价指标体系中的指标权重。可选地，所述评价指标包括定性指标和/或定量指标。可选地，针对所述评价指标包括定量指标的情况，每个所述定量指标对应有多个参考值取值区间；每个参考值取值区间的端值为所述定量指标的参考值；且每个参考值取值区间对应一个评价等级；确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分具体包括：针对每个定量指标，确定所述待评价平台在该定量指标下的指标值所归属的参考值取值区间，根据所确定的参考值取值区间所对应的参考值，计算所述待评价平台在该定量指标下，与每个评价等级的隶属度；根据所述待评价平台在各个所述定量指标下，与每个评价等级的隶属度，以及各个评价等级对应的评价分数，计算所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分；将所述待评价平台在所有所述定量指标下的评级分数确定为所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分。可选地，针对所述评价指标包括定性指标的情况，确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分具体包括：采用专家打分法获取所述待评价平台在各个定性指标下的得分值；确定所述待评价平台在每一个所述定性指标下的得分值的均值，作为定性指标的指标值；根据所述定性指标的指标权重以及所述定性指标的指标值，确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分。可选地，针对所述评价指标包括定性指标和定量指标的情况，确定所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分具体包括：将所述定量指标的评估得分以及定性指标的评估得分进行求和，得到求和结果；将所述求和结果作为所述待评价平台的评价指标下在所述评价指标体系下的评估得分。可选地，对所述第一判断矩阵以及第二判断矩阵进行一致性检验。对应于图6中的信用风险评价方法，本申请实施例还提供了一种计算机设备70，如图7所示，该设备包括存储器71、处理器72及存储在该存储器71上并可在该处理器72上运行的计算机程序，其中，上述处理器72执行上述计算机程序时实现上述信用风险评价方法的步骤。具体地，上述存储器71和处理器72能够为通用的存储器和处理器，这里不做具体限定，当处理器72运行存储器71存储的计算机程序时，能够执行上述信用风险评价方法，从而可以提高对待评价平台进行评价时的科学性以及合理性。对应于图1中的信用风险评价方法，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述信用风险评价方法的步骤。具体地，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述信用风险评价方法，从而可以提高对待评价平台进行评价时的科学性以及合理性。本申请实施例所提供的信用风险评价方法的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本
技术领域：
的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。当前第1页12