一种企业画像自动生成系统及方法与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种企业画像自动生成系统及方法。


背景技术：

2.个人的用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。而企业作为社会经济活动的主体，它涉及社会经济活动的各个方面。相应的，人们对企业画像的需求也在不断提高。企业画像与个人的用户画像很相似单但不完全相同。企业画像是指基于特定的场景，对企业的信息进行研究，提取出企业的特征标签，以实现对企业的精准分析。目前，企业画像逐渐被应用到产品供需平台上来为用户服务。企业画像可用于快速、精准分析企业行为模式、习惯、经营状况等信息的数据分析工具，为产品供需平台进行精准营销、内容推荐、贷款、提升用户体验等奠定好了基础。
3.目前，小微企业在最近十年间迅猛增长，小微企业已经成为我国市场主体中的主力军。小微企业由于抗风险能力弱、发展不稳定以及信息不对称，金融机构对小微企业融资持谨慎态度，造成了小微企业融资贵、融资难的现状，这就需要通过企业画像来对小微企业的经营状况进行准确、及时的反映。传统的企业画像生成方法主要是通过企业的工商信息生成企业画像，导致生成的企业画像十分片面，不准确。


技术实现要素：

4.本发明的目的之一在于提供一种企业画像自动生成系统，相比于现有技术能够生成更全面且准确的企业画像。
5.为了达到上述目的，提供了一种企业画像自动生成系统，包括服务器，所述服务器包括：
6.数据获取模块：用于获取目标企业的企业信息，并对企业信息进行数据预处理，得到目标信息；所述企业信息包括企业的工商信息和企业内部经营信息；
7.数据分析模块：用于对目标信息进行关键词提取，得到针对目标信息的目标关键词集，并根据目标关键词集分析目标企业的供需关联企业和同类竞争企业；
8.评论获取模块：用于获取供需关联企业和同类竞争企业对于目标企业的评价信息；
9.数据分析模块：还用于对评价信息进行关键词提取，得到针对目标信息的评价关键词集，并根据目标关键词集和目标关键词集中各关键词的属性信息，以及评价关键词集和评价关键词集中各关键词的属性信息，生成目标企业的企业标签；还用于根据目标企业的各企业标签，生成目标企业的企业画像。
10.原理及优点：
11.1.数据获取模块的设置，获取目标企业的企业信息，获取者可以是第三方企业，例如银行或其他借贷机构，当然也可以是目标企业本身。在通过对企业信息的数据预处理，剔除无效数据，避免数据冗杂，从而得到精简准确的目标信息。
12.2.数据分析模块的设置，对目标信息进行关键词提取，得到针对目标信息的目标关键词集，以便通过目标企业的自身的数据进行企业画像。同时还可以根据目标关键词集分析目标企业的供需关联企业和同类竞争企业，不同于现有技术中仅通过企业或个体用户自身的资料、习惯等对企业或个体用户进行画像，这是本领域人员的常规方式。而本方案是通过其他角度来为目标企业进行企业画像，毕竟最了解自己的多属于敌人、竞争者或利益相关方。以便能够生成更全面且准确企业画像。
13.3.评论获取模块和数据分析模块的设置，可以获取到供需关联企业和同类竞争企业对于目标企业的评价信息，并对评价信息进行关键词提取，得到针对目标信息的评价关键词集。再通过目标关键词集和评价关键词集，得到目标企业的企业画像。同时还能够方便实现对目标企业的内部企业画像(由于目标企业的企业信息是已知的，采用常规的画像方式即可得到)和外部企业画像(即通过本方案的方式)的结合，以便能够生成更全面且准确企业画像。
14.进一步，所述服务器还包括：
15.关联度分析模块：用于分析供需关联企业和同类竞争企业与目标企业的关联度；
16.评价信息分析模块：用于根据关联度对收集到的各个企业的评价信息设置可信度比例。
17.有益效果：通过关联度和可信度比例，以保证收集到的评价信息的可靠性。
18.进一步，所述评价关键词集中各关键词的属性信息包括该关键词的企业来源和对应的可信度比例，所述服务器还包括：
19.关键词筛选模块：用于根据关键词的企业来源和对应的可信度比例计算各个关键词的平均可信度比例，并判断关键词的平均可信度比例是否超过设定阈值，若未超过，则将所述关键词剔除，并优化评价关键词集。
20.有益效果：关键词筛选模块的设置，以便剔除不准确、不可靠的关键词，从而得到准确的企业画像。
21.进一步，所述服务器还包括：
22.对比分析模块：用于根据目标企业的企业画像对比分析各个供需关联企业、同类竞争企业的评价信息，得到各个评价信息的评价准确度评分；
23.关联度优化模块：用于根据供需关联企业和同类竞争企业的对应各自所属评价信息的评价准确度评分优化供需关联企业和同类竞争企业与目标企业的可信度比例。
24.有益效果：对比分析模块和关联度优化模块，通过评价准确度评分和可信度比例的优化，以便供需关联企业和同类竞争企业进行正向且准确的评价，避免由于竞争关系、利益关系等原因出具故意错误的评价信息，并以此实现正循环。
25.进一步，所述服务器还包括：
26.评分奖励模块：用于根据评价信息的评价准确度评分分析所处的积分奖励区间，以及对应的积分奖励区间的积分，并将积分赋予对应的供需关联企业或同类竞争企业；所述积分用于评论获取模块在从供需关联企业和同类竞争企业获取对于目标企业的评价信息时进行支付。
27.有益效果：评分奖励模块的设置，可以为目前企业提供了正向且准确的评价的供需关联企业和同类竞争企业给予一定的积分，以便供需关联企业和同类竞争企业自身需要
企业画像或为其他企业画像时，有足够的资源积分得到更全面且准确的企业画像，以此实现资源共享，互帮互助，形成正循环。
28.本发明的目的之二在于提供一种企业画像自动生成方法，具体包括以下步骤：
29.数据获取步骤：获取目标企业的企业信息，并对企业信息进行数据预处理，得到目标信息；所述企业信息包括企业的工商信息和企业内部经营信息；
30.数据分析步骤：对目标信息进行关键词提取，得到针对目标信息的目标关键词集，并根据目标关键词集分析目标企业的供需关联企业和同类竞争企业；
31.评论获取步骤：获取供需关联企业和同类竞争企业对于目标企业的评价信息；
32.数据分析步骤：还对评价信息进行关键词提取，得到针对目标信息的评价关键词集，并根据目标关键词集和目标关键词集中各关键词的属性信息，以及评价关键词集和评价关键词集中各关键词的属性信息，生成目标企业的企业标签；还用于根据目标企业的各企业标签，生成目标企业的企业画像。
33.原理及优点：
34.1.数据获取步骤的设置，获取目标企业的企业信息，获取者可以是第三方企业，例如银行或其他借贷机构，当然也可以是目标企业本身。在通过对企业信息的数据预处理，剔除无效数据，避免数据冗杂，从而得到精简准确的目标信息。
35.2.数据分析步骤的设置，对目标信息进行关键词提取，得到针对目标信息的目标关键词集，以便通过目标企业的自身的数据进行企业画像。同时还可以根据目标关键词集分析目标企业的供需关联企业和同类竞争企业，通过其他角度来为目标企业进行企业画像，毕竟最了解自己的多属于敌人、竞争者或利益相关方。以便能够生成更全面且准确企业画像。
36.3.评论获取步骤和数据分析步骤的设置，可以获取到供需关联企业和同类竞争企业对于目标企业的评价信息，并对评价信息进行关键词提取，得到针对目标信息的评价关键词集。再通过目标关键词集和评价关键词集，实现对目标企业的内部企业画像和对方外部企业画像，以便能够生成更全面且准确企业画像。
37.进一步，还包括以下步骤：
38.关联度分析步骤：分析供需关联企业和同类竞争企业与目标企业的关联度；
39.评价信息分析步骤：根据关联度对收集到的各个企业的评价信息设置可信度比例。
40.有益效果：通过关联度和可信度比例，以保证收集到的评价信息的可靠性。
41.进一步，所述评价关键词集中各关键词的属性信息包括该关键词的企业来源和对应的可信度比例；还包括以下步骤：
42.关键词筛选步骤：根据关键词的企业来源和对应的可信度比例计算各个关键词的平均可信度比例，并判断关键词的平均可信度比例是否超过设定阈值，若未超过，则将所述关键词剔除，并优化评价关键词集。
43.有益效果：关键词筛选步骤的设置，以便剔除不准确、不可靠的关键词，从而得到准确的企业画像。
44.进一步，还包括：
45.对比分析步骤：根据目标企业的企业画像对比分析各个供需关联企业、同类竞争
企业的评价信息，得到各个评价信息的评价准确度评分；
46.关联度优化步骤：根据供需关联企业和同类竞争企业的对应各自所属评价信息的评价准确度评分优化供需关联企业和同类竞争企业与目标企业的关联度。
47.有益效果：对比分析步骤和关联度优化步骤，通过评价准确度评分和可信度比例的优化，以便供需关联企业和同类竞争企业进行正向且准确的评价，避免由于竞争关系、利益关系等原因出具故意错误的评价信息，并以此实现正循环。
48.进一步，还包括：
49.评分奖励步骤：根据评价信息的评价准确度评分分析所处的积分奖励区间，以及对应的积分奖励区间的积分，并将积分赋予对应的供需关联企业或同类竞争企业；所述积分用于评论获取步骤在从供需关联企业和同类竞争企业获取对于目标企业的评价信息时进行支付。
50.有益效果：评分奖励步骤的设置，可以为目前企业提供了正向且准确的评价的供需关联企业和同类竞争企业给予一定的积分，以便供需关联企业和同类竞争企业自身需要企业画像或为其他企业画像时，有足够的资源积分得到更全面且准确的企业画像，以此实现资源共享，互帮互助，形成正循环。
附图说明
51.图1为本发明实施例一种企业画像自动生成系统的逻辑框图。
具体实施方式
52.下面通过具体实施方式进一步详细说明：
53.实施例
54.一种企业画像自动生成系统，基本如图1所示，包括服务器，所述服务器包括：
55.数据获取模块：用于获取目标企业的企业信息，并对企业信息进行数据预处理，得到目标信息；所述企业信息包括企业的工商信息和企业内部经营信息；所述数据预处理包括以下至少一项：数据清洗、数据聚合、数据删减、数据转换等。若需求者实在无法提供像样的企业信息，本系统可以先提供必要的数据模板，让需求者对应填入数据即可，额外的资料可由上述方式进行处理，以适应于不知道如何提供资料袋的用户。
56.数据分析模块：用于对目标信息进行关键词提取，得到针对目标信息的目标关键词集，并根据目标关键词集分析目标企业的供需关联企业和同类竞争企业；供需关联企业即目标企业的上游企业、下游企业、具体服务用户等，而同类竞争企业，就是经营领域相同的企业。本实施中，关键词提取的方式为：将目标信息输入预先训练的关键词提取模型，得到所述目标信息所包括的关键词，以及将所得到的关键词存入所述目标关键词集。
57.评论获取模块：用于获取供需关联企业和同类竞争企业对于目标企业的评价信息；本实施例中，将带有目标企业的信息提供模板发于供需关联企业和同类竞争企业，以便供需关联企业和同类竞争企业能够准确、快速的提供数据。
58.数据分析模块：还用于对评价信息进行关键词提取，得到针对目标信息的评价关键词集，并根据目标关键词集和目标关键词集中各关键词的属性信息，以及评价关键词集和评价关键词集中各关键词的属性信息，生成目标企业的企业标签；还用于根据目标企业
的各企业标签，生成目标企业的企业画像(外部企业画像)。本实施例中，还可以根据目标企业的企业信息对目标企业进行常规的企业画像(即内部企业画像)，并将外部企业画像和内部企业画像进行结合分析，从而得到最终版的企业画像，以便得到的企业画像更全面且准确。
59.关联度分析模块：用于分析供需关联企业和同类竞争企业与目标企业的关联度；关联越为密切，其关联度就越高。例如上游企业、下游企业、具体服务用户等，关联度就高，若是上上游企业、下下游企业其关联度就低。同理竞争关系也激烈的竞争对手关联度也高。
60.评价信息分析模块：用于根据关联度对收集到的各个企业的评价信息设置可信度比例。例如上游企业、下游企业、具体服务用户等，关联度就高。而竞争对手存在竞争性，给到的评价有时可能不够准确，因此关联度稍低。
61.所述评价关键词集中各关键词的属性信息包括该关键词的企业来源和对应的可信度比例；
62.关键词筛选模块：用于根据关键词的企业来源和对应的可信度比例计算各个关键词的平均可信度比例，并判断关键词的平均可信度比例是否超过设定阈值，若未超过，则将所述关键词剔除，并优化评价关键词集。
63.对比分析模块：用于根据目标企业的企业画像对比分析各个供需关联企业、同类竞争企业的评价信息，得到各个评价信息的评价准确度评分；
64.关联度优化模块：用于根据供需关联企业和同类竞争企业的对应各自所属评价信息的评价准确度评分优化供需关联企业和同类竞争企业与目标企业的可信度比例。通过评价准确度评分和可信度比例的优化，以便供需关联企业和同类竞争企业进行正向且准确的评价，避免由于竞争关系、利益关系等原因出具故意错误的评价信息，并以此实现正循环。
65.评分奖励模块：用于根据评价信息的评价准确度评分分析所处的积分奖励区间，以及对应的积分奖励区间的积分，并将积分赋予对应的供需关联企业或同类竞争企业；所述积分用于评论获取模块在从供需关联企业和同类竞争企业获取对于目标企业的评价信息时进行支付。可以选择更多的企业进行辅助，以便为目前企业提供了正向且准确的评价的供需关联企业和同类竞争企业给予一定的积分，以便供需关联企业和同类竞争企业自身需要企业画像或为其他企业画像时，有足够的资源积分得到更全面且准确的企业画像，以此实现资源共享，互帮互助，形成正循环。
66.一种企业画像自动生成方法，应用于上述系统，具体包括以下步骤：
67.数据获取步骤：获取目标企业的企业信息，并对企业信息进行数据预处理，得到目标信息；所述企业信息包括企业的工商信息和企业内部经营信息；
68.数据分析步骤：对目标信息进行关键词提取，得到针对目标信息的目标关键词集，并根据目标关键词集分析目标企业的供需关联企业和同类竞争企业；
69.评论获取步骤：获取供需关联企业和同类竞争企业对于目标企业的评价信息；
70.数据分析步骤：还对评价信息进行关键词提取，得到针对目标信息的评价关键词集，并根据目标关键词集和目标关键词集中各关键词的属性信息，以及评价关键词集和评价关键词集中各关键词的属性信息，生成目标企业的企业标签；还用于根据目标企业的各企业标签，生成目标企业的企业画像。本实施例中，还可以根据目标企业的企业信息进行目标企业的内部企业画像，并将外部企业画像和内部企业画像进行结合分析，从而得到最终
版的企业画像，以便得到的企业画像更全面且准确。
71.关联度分析步骤：分析供需关联企业和同类竞争企业与目标企业的关联度；
72.评价信息分析步骤：根据关联度对收集到的各个企业的评价信息设置可信度比例。
73.所述评价关键词集中各关键词的属性信息包括该关键词的企业来源和对应的可信度比例；
74.关键词筛选步骤：根据关键词的企业来源和对应的可信度比例计算各个关键词的平均可信度比例，并判断关键词的平均可信度比例是否超过设定阈值，若未超过，则将所述关键词剔除，并优化评价关键词集。
75.对比分析步骤：根据目标企业的企业画像对比分析各个供需关联企业、同类竞争企业的评价信息，得到各个评价信息的评价准确度评分；
76.关联度优化步骤：根据供需关联企业和同类竞争企业的对应各自所属评价信息的评价准确度评分优化供需关联企业和同类竞争企业与目标企业的关联度。
77.评分奖励步骤：根据评价信息的评价准确度评分分析所处的积分奖励区间，以及对应的积分奖励区间的积分，并将积分赋予对应的供需关联企业或同类竞争企业；所述积分用于评论获取步骤中在从供需关联企业和同类竞争企业获取对于目标企业的评价信息时进行支付。
78.以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本技术给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本技术的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本技术要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。