本發(fā)明涉及企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域，尤其涉及一種針對(duì)企業(yè)間合作的信用預(yù)警方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在企業(yè)間合作過(guò)程中，信用預(yù)警對(duì)于維護(hù)企業(yè)之間的信任關(guān)系至關(guān)重要。信用預(yù)警系統(tǒng)能夠幫助企業(yè)及早識(shí)別潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)，從而采取適當(dāng)?shù)膽?yīng)對(duì)措施，防范可能的損失和不良影響。在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)間的合作關(guān)系不僅受到財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、合同履行情況等內(nèi)部因素的影響，還受到市場(chǎng)環(huán)境、行業(yè)變化等外部變量的作用。因此，建立一個(gè)有效的信用預(yù)警系統(tǒng)，能夠動(dòng)態(tài)地評(píng)估和預(yù)測(cè)企業(yè)間合作中的信用風(fēng)險(xiǎn)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2、現(xiàn)有的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法(中國(guó)發(fā)明專利，公開(kāi)號(hào)：cn115496357a，名稱：融合論壇文本時(shí)序特征的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法和系統(tǒng))通常依賴于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析模型，如logit模型和一些傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型；這些方法主要關(guān)注企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和歷史交易數(shù)據(jù)，忽略了外部環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化對(duì)企業(yè)信用的影響；同時(shí)，現(xiàn)有模型在處理多維數(shù)據(jù)和非線性關(guān)系時(shí)存在局限，導(dǎo)致預(yù)警準(zhǔn)確性不足，無(wú)法充分捕捉復(fù)雜的信用風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)變化；此外，現(xiàn)有方法缺乏對(duì)時(shí)間維度的深入考慮，尤其在涉及長(zhǎng)期合作關(guān)系的情況下，無(wú)法提供精確的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)存在的諸多問(wèn)題，本發(fā)明提供一種針對(duì)企業(yè)間合作的信用預(yù)警方法和系統(tǒng)，本發(fā)明通過(guò)動(dòng)態(tài)分析和融合企業(yè)間合作數(shù)據(jù)與外部環(huán)境變量，構(gòu)建高維情境預(yù)測(cè)模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的多層次、多維度的精確預(yù)測(cè)和預(yù)警；提高了信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，并且能夠及時(shí)反映外部環(huán)境的變化對(duì)企業(yè)信用的影響，從而為企業(yè)提供更具時(shí)效性和針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略。

2、一種針對(duì)企業(yè)間合作的信用預(yù)警方法，包括以下步驟：

3、從多個(gè)數(shù)據(jù)源采集涉及企業(yè)間合作的財(cái)務(wù)交易數(shù)據(jù)、合同履行數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈流動(dòng)數(shù)據(jù)和企業(yè)間社交互動(dòng)數(shù)據(jù)，并對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化后的多維交互數(shù)據(jù)；

4、將標(biāo)準(zhǔn)化后的多維交互數(shù)據(jù)輸入多維信任評(píng)估模型，通過(guò)多維信任評(píng)估模型對(duì)企業(yè)間合作的信任度進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估，生成多維信任評(píng)估結(jié)果；集成外部環(huán)境變量數(shù)據(jù)，通過(guò)高維環(huán)境響應(yīng)模型捕捉外部環(huán)境變量的歷史趨勢(shì)和未來(lái)趨勢(shì)，并將多維信任評(píng)估結(jié)果與高維環(huán)境響應(yīng)模型進(jìn)行融合，生成信任-環(huán)境優(yōu)化數(shù)據(jù)；

5、將信任-環(huán)境優(yōu)化數(shù)據(jù)輸入高維情境預(yù)測(cè)模型，通過(guò)高維情境預(yù)測(cè)模型的自適應(yīng)多尺度分析和層次性分形結(jié)構(gòu)分析對(duì)信任-環(huán)境優(yōu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次處理，生成聯(lián)合信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

6、將聯(lián)合信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)輸入智能合約系統(tǒng)，通過(guò)智能合約系統(tǒng)觸發(fā)信用評(píng)級(jí)與風(fēng)險(xiǎn)控制措施，并通過(guò)分層次反饋控制系統(tǒng)對(duì)智能合約系統(tǒng)的執(zhí)行過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，生成優(yōu)化后的信用評(píng)級(jí)和最終的信用預(yù)警結(jié)果。

7、優(yōu)選的，所述的多維信任評(píng)估模型通過(guò)以下公式計(jì)算企業(yè)間合作的信任度：

8、

9、其中，s表示企業(yè)間合作的信任度，其數(shù)值用于量化企業(yè)間的信任關(guān)系強(qiáng)度；wi表示與不同維度數(shù)據(jù)相關(guān)的權(quán)重因子，權(quán)重因子wi的大小決定了每個(gè)維度數(shù)據(jù)在整體信任度評(píng)估中的影響權(quán)重；fi(di)表示與每個(gè)維度數(shù)據(jù)di相對(duì)應(yīng)的函數(shù)關(guān)系，函數(shù)di用于將維度數(shù)據(jù)di轉(zhuǎn)化為適合信任度評(píng)估的數(shù)值形式；di表示標(biāo)準(zhǔn)化后的多維交互數(shù)據(jù)中的各個(gè)維度數(shù)據(jù)，包含財(cái)務(wù)交易數(shù)據(jù)、合同履行數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈流動(dòng)數(shù)據(jù)和企業(yè)間社交互動(dòng)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果；n表示參與信任度計(jì)算的維度數(shù)量，代表了模型中參與分析的不同數(shù)據(jù)維度的總數(shù)。

10、優(yōu)選的，所述多維信任評(píng)估模型中的權(quán)重因子wi是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在歷史合作數(shù)據(jù)中進(jìn)行訓(xùn)練得到的，并且根據(jù)新的合作數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重因子wi，所述過(guò)程包括：

11、對(duì)每一個(gè)歷史合作數(shù)據(jù)集，利用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練權(quán)重因子wi，使模型預(yù)測(cè)的信任度與實(shí)際信任度盡可能接近；

12、隨著新的合作數(shù)據(jù)不斷被引入，使用在線學(xué)習(xí)算法對(duì)權(quán)重因子wi進(jìn)行實(shí)時(shí)更新；

13、在權(quán)重因子wi的動(dòng)態(tài)調(diào)整過(guò)程中，系統(tǒng)還考慮市場(chǎng)波動(dòng)、行業(yè)變化的外部因素對(duì)信任關(guān)系的潛在影響。

14、優(yōu)選的，所述高維環(huán)境響應(yīng)模型使用多因子隨機(jī)場(chǎng)建模方法生成環(huán)境響應(yīng)場(chǎng)數(shù)據(jù)，其中所述多因子隨機(jī)場(chǎng)建模方法通過(guò)以下公式表示：

15、r＝∫ωh(x)×φ(x)dx

16、其中，r表示環(huán)境響應(yīng)，表示在整個(gè)市場(chǎng)環(huán)境中，不同環(huán)境變量對(duì)企業(yè)信任度的綜合影響；ω表示環(huán)境變量作用的定義域，定義域ω是市場(chǎng)環(huán)境中的所有潛在變量的集合；h(x)表示每個(gè)環(huán)境變量的影響因子函數(shù)，影響因子函數(shù)h(x)量化了各個(gè)環(huán)境變量對(duì)企業(yè)信任度的具體影響程度；φ(x)表示環(huán)境變量的概率密度函數(shù)，概率密度函數(shù)φ(x)描述了環(huán)境變量在市場(chǎng)環(huán)境中的分布情況和出現(xiàn)概率。

17、優(yōu)選的，所述高維環(huán)境響應(yīng)模型通過(guò)分布嵌套模型進(jìn)一步處理所述環(huán)境響應(yīng)場(chǎng)數(shù)據(jù)，以捕捉環(huán)境變量的歷史趨勢(shì)和未來(lái)趨勢(shì)，具體包括：

18、對(duì)每個(gè)環(huán)境變量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析，確定其過(guò)去的變化規(guī)律，生成歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)；

19、利用分布嵌套模型，將歷史趨勢(shì)數(shù)據(jù)投影到未來(lái)，預(yù)測(cè)未來(lái)環(huán)境變量的變化趨勢(shì)，生成未來(lái)趨勢(shì)數(shù)據(jù)；

20、將預(yù)測(cè)得到的未來(lái)趨勢(shì)與歷史趨勢(shì)進(jìn)行結(jié)合，生成包含歷史和未來(lái)趨勢(shì)的綜合環(huán)境響應(yīng)場(chǎng)數(shù)據(jù)，并將綜合環(huán)境響應(yīng)場(chǎng)數(shù)據(jù)與多維信任評(píng)估結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，生成信任-環(huán)境優(yōu)化數(shù)據(jù)，作為高維情境預(yù)測(cè)模型的輸入數(shù)據(jù)。

21、優(yōu)選的，所述高維情境預(yù)測(cè)模型通過(guò)自適應(yīng)多尺度分析對(duì)信任-環(huán)境優(yōu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其中所述多尺度分析根據(jù)以下公式進(jìn)行：

22、

23、其中，p(t)表示時(shí)間t上的情境預(yù)測(cè)結(jié)果，代表企業(yè)在未來(lái)時(shí)間點(diǎn)t上的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)值；gj(t)表示與時(shí)間t相關(guān)的多尺度分析函數(shù)，函數(shù)gj(t)用于描述不同時(shí)間尺度上情境特征的變化情況；ψj(λj)表示第j個(gè)尺度下的分解函數(shù)，分解函數(shù)ψj(λj)用于將情境特征分解為不同尺度的影響因素；λj表示與第j個(gè)尺度相關(guān)的參數(shù)，參數(shù)λj調(diào)整該尺度下情境特征的分解權(quán)重，確保模型能夠靈活應(yīng)對(duì)不同尺度的分析需求；m表示分析尺度的數(shù)量，代表模型中應(yīng)用的多尺度分析層次的數(shù)量。

24、優(yōu)選的，所述高維情境預(yù)測(cè)模型進(jìn)一步通過(guò)層次性分形結(jié)構(gòu)分析對(duì)情境預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化處理，以捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜非線性關(guān)系，具體包括：

25、將通過(guò)多尺度分析生成的情境預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行層次分解，形成不同復(fù)雜度的分形結(jié)構(gòu)；

26、通過(guò)計(jì)算分形維數(shù)，量化每個(gè)層次結(jié)構(gòu)中的非線性關(guān)系強(qiáng)度，以識(shí)別數(shù)據(jù)中的潛在復(fù)雜模式；

27、將各個(gè)層次的非線性關(guān)系進(jìn)行整合，生成分形增強(qiáng)的情境響應(yīng)場(chǎng)數(shù)據(jù)，所述情境響應(yīng)場(chǎng)數(shù)據(jù)包含了多尺度分析和分形結(jié)構(gòu)分析的結(jié)果。

28、優(yōu)選的，所述智能合約系統(tǒng)通過(guò)分層次反饋控制系統(tǒng)對(duì)所述智能合約系統(tǒng)的執(zhí)行過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以生成優(yōu)化后的信用評(píng)級(jí)和最終的信用預(yù)警結(jié)果，所述分層次反饋控制系統(tǒng)包括：

29、數(shù)據(jù)采集模塊，用于實(shí)時(shí)采集智能合約執(zhí)行過(guò)程中的信用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)控制措施的執(zhí)行數(shù)據(jù)；

30、數(shù)據(jù)分析模塊，通過(guò)比較采集到的執(zhí)行數(shù)據(jù)與預(yù)期效果，識(shí)別執(zhí)行過(guò)程中的偏差和潛在問(wèn)題；

31、動(dòng)態(tài)調(diào)整模塊，根據(jù)數(shù)據(jù)分析模塊的結(jié)果，實(shí)時(shí)調(diào)整智能合約的執(zhí)行策略，以確保信用評(píng)級(jí)和風(fēng)險(xiǎn)控制措施的效果最優(yōu)。

32、優(yōu)選的，所述智能合約系統(tǒng)中的反饋控制通過(guò)多路徑響應(yīng)機(jī)制進(jìn)行數(shù)據(jù)的路徑間交互校正，并通過(guò)迭代聚類算法對(duì)校正后的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，具體包括：

33、在路徑間交互校正過(guò)程中，將不同路徑生成的響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，識(shí)別并校正數(shù)據(jù)間的不一致性，確保所有路徑數(shù)據(jù)在多維度上相互一致；

34、利用迭代聚類算法對(duì)經(jīng)過(guò)校正的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，識(shí)別出最具代表性的信用風(fēng)險(xiǎn)模式；

35、將聚類分析結(jié)果作為最終的信用預(yù)警數(shù)據(jù)輸出。

36、一種用于實(shí)施所述針對(duì)企業(yè)間合作的信用預(yù)警方法的系統(tǒng)，包括：

37、數(shù)據(jù)采集與處理模塊，用于從多個(gè)數(shù)據(jù)源采集涉及企業(yè)間合作的財(cái)務(wù)交易數(shù)據(jù)、合同履行數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈流動(dòng)數(shù)據(jù)和企業(yè)間社交互動(dòng)數(shù)據(jù)，并對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以生成標(biāo)準(zhǔn)化后的多維交互數(shù)據(jù)；

38、多維信任評(píng)估模塊，用于將標(biāo)準(zhǔn)化后的多維交互數(shù)據(jù)輸入多維信任評(píng)估模型，通過(guò)多維信任評(píng)估模型對(duì)企業(yè)間合作的信任度進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估，生成多維信任評(píng)估結(jié)果；

39、環(huán)境響應(yīng)融合模塊，用于集成外部環(huán)境變量數(shù)據(jù)，并通過(guò)高維環(huán)境響應(yīng)模型捕捉外部環(huán)境變量的歷史趨勢(shì)和未來(lái)趨勢(shì)，將多維信任評(píng)估結(jié)果與高維環(huán)境響應(yīng)模型進(jìn)行融合，生成信任-環(huán)境優(yōu)化數(shù)據(jù)；

40、情境預(yù)測(cè)模塊，用于將信任-環(huán)境優(yōu)化數(shù)據(jù)輸入高維情境預(yù)測(cè)模型，通過(guò)高維情境預(yù)測(cè)模型的自適應(yīng)多尺度分析和層次性分形結(jié)構(gòu)分析對(duì)信任-環(huán)境優(yōu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次處理，生成聯(lián)合信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

41、智能合約執(zhí)行模塊，用于將聯(lián)合信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)輸入智能合約系統(tǒng)，通過(guò)智能合約系統(tǒng)觸發(fā)信用評(píng)級(jí)與風(fēng)險(xiǎn)控制措施，并通過(guò)分層次反饋控制系統(tǒng)對(duì)智能合約系統(tǒng)的執(zhí)行過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，生成優(yōu)化后的信用評(píng)級(jí)和最終的信用預(yù)警結(jié)果。

42、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)及有益效果在于：

43、本發(fā)明通過(guò)多維信任評(píng)估模型，能夠綜合考慮企業(yè)間合作中的多維度數(shù)據(jù)，包括財(cái)務(wù)交易數(shù)據(jù)、合同履行數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈流動(dòng)數(shù)據(jù)以及企業(yè)間社交互動(dòng)數(shù)據(jù)，并動(dòng)態(tài)評(píng)估企業(yè)間合作的信任度，實(shí)現(xiàn)了更為精確的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；

44、本發(fā)明通過(guò)高維環(huán)境響應(yīng)模型，捕捉并整合外部環(huán)境變量的歷史趨勢(shì)和未來(lái)趨勢(shì)，生成信任-環(huán)境優(yōu)化數(shù)據(jù)，解決了現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)外部環(huán)境因素考慮不足的問(wèn)題；

45、本發(fā)明通過(guò)高維情境預(yù)測(cè)模型，利用自適應(yīng)多尺度分析和層次性分形結(jié)構(gòu)分析，進(jìn)一步優(yōu)化信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，提升了對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的多層次處理能力，從而增強(qiáng)了信用預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。