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    基于用电大数据的企业信用评估研究

    时间：2023-01-23 20:55:15来源：百花范文网本文已影响人

    刘 琛

    从大的方面来讲，企业信用和其他信用共同组成社会信用体系，尤其是中小企业的数量导致企业信用对其影响范围较广，上至中国总体的经济环境、政府统筹管理，下至企业自身运营、职工的生存[1]。从小的方面来讲，企业的成长离不开市场的认同和资本的援助，而要想得到这些，最基本的条件就是企业得到信任。所以企业信用评估是增强政府公共管理服务能力、促进企业发展不可或缺的一环[2]。老旧的企业信用评估方式受到信息处置不全面、数据不公开等限制，无法高效地运用当代信息数据，不能从大局上来思考企业的信用问题。所以以大数据为基础，对企业信用评估问题的研究刻不容缓。

    (一)大数据企业信用评估的特性。

    1.精准。大数据企业信用评估不同于老旧征信方式主动行为被动作为，其可以根据数据的波动来进行高效、快捷的计算，更新评估的结果。所以大数据信用评估更加迎合时代也更加精准。

    2.全方位。由于大数据企业信用评估具有数据源种类多样与数量庞大的优点，其概括的范畴不仅包含传统的财务类数据，还包含商务、市场行为与社会舆论等等；
    不仅可以评估企业自身，还可以考虑到企业领导的个人行为；
    不仅可以记录历史情况，还可以在一定程度上预测公司的未来发展。

    3.客观。运用大数据评估方法来对大量的数据进行处理需要具备过程化、自动化的科技手段，而使用机器自动计算的模式还一定范围内取消了人为判定修改的程序，规避了人为主观上的偏见或差距，从而保障了评估结果的客观性。

    4.体系框架。

    (1)总体架构。总体架构如图1所示，包括行为层、数据层(内部数据、外部数据)、信用属性层、评价方法层、商业应用层。

    图1 总体框架

    (2)分层介绍。

    ①行为层。提炼企业用户用电用能以及与用电信用相关的核心行为，基于企业用户的办电、用电以及缴费等行为，分析企业用户用电信用相关电力大数据。

    ②数据层。根据企业用户行为分析，电力信用大数据覆盖客户基本信息、抄表段信息、用电量信息、缴费信息、违窃用电行为信息、停复电信息、业扩变更信息、营销基础信息,采集表计信息、日电量信息、用户负荷信息等。

    (二)大数据企业信用评估的重要性。

    1.有利于政府部门的监督管理防范。大数据企业信用评估模式具备的全面性与时效性可以保证评估范畴的广和全，可以对全体市场、行业全貌和企业概况等方面进行准确的判别，从而有利于监管部门完善其机制的建立和防范大体风险。

    2.有利于金融行业的风控管理。大数据企业信誉评价方法的高效性、多源性给金融机构提供了更加有效的数据处置能力，包含数据处置的速度、范围、品种。数据的高效处置携带的时间效益也在很大程度上提高了金融机构对外服务的能力，而多源数据的评价既增加了金融机构对外服务企业的品种，也增强了风险判别的能力。因而，大数据企业信誉评价方法能协助金融机构拓宽业务，提高本钱反转转率，增强把持风险的能力[3]。

    3.有利于资本环境公开、透明化。对投资者来说，大数据企业信用评价具备的客观性和整体性避免了投资者在决定时排查无关、重复信息时间的浪费，易于获得企业信用评价结果，增加对企业的整体熟悉程度。就企业来说，有了大数据企业信用评估模式的协助，企业可以在融资、贷款、商业合作等过程中省去复杂不必要的可信性说明事宜，以此提升整体效率、减少融资成本[4]。

    4.有利于企业科学、规范地管理。大数据企业信用评价具备的公开性、威慑力可以推进征信体系建设，可以让企业更加重视遵守信用，从而对企业的行为进行规范，加强企业对自身的管理。在法制的约束下，强迫企业以自身为起点，以市场为中心，增强管理、完善体制、合法经营、合理发展，从而使企业具备更强的竞争力和抵御风险的能力，推进企业现代化管理过程。

    (一)建立企业信用评估系统。在企业信誉评价过程当中，应充分考虑企业类型不一样、行业不一样、范围不一样、阶段不一样等所带来的差别，在评价过程中既要思索企业过往的经历(企业范围、营收及获利情况等)，还要融合将来的发展情况(行业远景、企业市场占领状况、技术研发才能等)。不仅可以定量剖析(现金流、债权额等)，也能定量判别(守法违规状况、社会评价等)。因而，应构建一个包括企业财政情况、互联网舆论走向、发展情况、市场竞争力和商务行动五个要素的目标系统。

    1.财政情况模块。包含运营能力、盈利能力、还债能力、发展能力。其中，运营能力包括企业资产总额、总资产周转率和固定资产周转率等方向，盈利能力包含资产欠债率、流动比率等方向，偿债能力含有发卖净利率、营业净利率和总资产报答率等方向，发展能力包括主营营业月入增加率、净利润增加率和总资产增加率等方向。

    2.互联网舆情导向模块。包含主体相干状况、网络关注状况、企业本身状况。其中，主体相干状况包括主体名誉度和舆论影响力度等方向，网络关注状况包括积累点击数目和积累搜索数目等方向，企业本身状况有企业呼应速度和企业呼应质量等方向。

    3.企业生长环境。包含天然环境、社会环境、经济情况。其中，天然环境包括企业地区、通讯条件、天然资源等方向，社会环境包括政策偏向性、大众对企业产品消费的看法和企业所在地人口受教育比例等方向，经济状况包括住民消费价钱指数、GDP和年度经济增长率等方向。

    4.市场竞争力。包括产品立异和研发能力、质量管理能力、品牌管理和营销传达能力、供给链和买卖管理能力、管理服务和客户关系能力。其中，产品立异和研发能力包括技术开发团队数目、开发资金比率、专利储藏、产品更换周期、市场占比份额等方向，质量管理能力包括投入产出比、良品率、废品率等风向，品牌管理与营销传达能力包括市场承认度、市场推广度、名牌产品数目比例等方向，供给链与买卖管理能力包括产销周转率、产品产销率、销量增加率等方向，服务与客户关系管理能力包括顾客称心度、顾客回头率等方向。

    5.商务行动。包括运营行动、赏罚记载、假贷行动。其中，运营行动包括承受投资总金额、交易成功率和条约履约率等方向，赏罚记载含有信息表露守法失期行动数、市场交易守法失期行动数和法律纠纷数等方向，假贷行动包括存款总金额、存款履约率和存款担保金额等方向。

    (二)建立企业信用评估系统的方法。

    1.德尔菲法。德尔菲法又叫作专家评价法，这种方法可以迅速地找出系统中存在的风险问题，并依据多样的信息来源检测信息的安全风险作出具体的评估和风险预测，及时地对风险做出应对。这种方法在检测信用评估系统时是最常用的评价方法，由于客观性强，操作性强，所以它自身适用范围广，并且也在众多的领域发挥了很大价值。但是这种方法最终结果的准确度会受到专家的知识水平、实践程度和经验的丰富程度影响，评价的结果往往不是直观的，也会带来更高的成本。

    2.聚类分析法。这种方法是结合每一个样本的具体属性，依据一定的算法进行的。这种方法需要将样本进行不同类别的分组，目的是将相似度高的样本归结为一类进行集中分析，但是这类算法对于相似度较低，以及异常的敏感数值计算，容易出现误差。

    3.支持向量机(SVM)。一般来讲，电力客户的信用评价方法分为定性评价法和定量评价法两种，这种评价方式在一定程度上可以解决基础的评价问题，虽然有一定的不足，但是往往应用较为广泛。定性评价带有一定的主观随意性，定量评价对于计算复杂和困难的数值来说准确率较低，容易受到繁琐步骤的影响。因此，采用支持向量机的方法对电力客户信用进行综合评价，可以有效地改善这些问题，它可以建立支持向量机的模型，采取小样本、高维度以及非线性的特点及集众多优势于一体模式进行样本分类，并给出不同问题的明确的解决方案。

    4.模糊综合评价模型。模糊综合评价法是基于模糊教学方式采用的一种综合评价方法，建立一定的评价模型，根据定性评价向定量评价的具体转换，实现模糊教学对事物和对象作出的总体评价。这种方法的优势在于所得结果较为清晰，所得内容系统性较强，因此，能够更好地解决相对复杂、难以量化的问题，适合解决具体的问题。

    (一)准备评估。信用评估工作主体由信用管理部门职员或者专业的信用评估机构来完成。依据受评企业所属于的行业和其特点定下评估人员，准备相关资料数据和运作程序并把受评企业需提供的资料清单、实地考察工作安排等发送给受评企业。

    (二)收集数据。根据评价范畴列举数据源，包含政府官方数据、新媒体网站、企业经营财务报表、网络平台、电商交易行为等，收集相关数据并进行预处理，为信用评估打下一个质量较高的基础数据集。

    (三)推算数据。在数据推算领域的行家提供推算方式和打分根据，依照类型分别对基础数据集实施推算，进而得到初始信用推算值。

    (四)优化结果。运用指标体系对初始值实施全方位的计算，分别提供整体评估。并且融合人为的选择、机械学习、深层学习等持续地优化、改善每种指标系统的推算方法，使评价结果更加科学和精准。

    经过对企业信用评估概念、意义、方式、流程等方面的研究，我们对信用评估有了一个较全面的认知。以大数据为基础的企业信用评估模式可以处理好老旧评估方式具有的限制性问题，最大限度地发挥互联网大量数据所具有的优点，可以全面、多维、持续地排查企业的运营情况，进而给企业评估一个客观公正的结果。

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