数塔.Datale 基于机器学习的企业评价系统(二)

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六、技术指标

1、功能性技术指标

数塔Datale是一个基于探码科技Datale智能大数据Web采集、机器学习、模型算法、知识图谱、时序分析等人工智能技术的企业大数据工具平台。致力于为政府、金融机构、中小企业提供各种专业的大数据智能服务。从企业查询、获客、成长性评价、授信分析、舆情预警等业务场景出发,帮助政府机构大幅提升信息管理水平。产品的核心功能有三个:

  1. 企业成长性评价报告

企业成长性评价系统是利用机器学习技术学习专家打分,模仿专家对企业价值评价的决策过程。 首先建立评价模型,通过自动高效地对上传数据的企业进行多维度、全方位解析,反映企业价值,反映企业成长性与成长趋势。它是一种对企业的持续分析与动态评价。最终形成一套企业成长性评价报告,是基于大数据与机器学习技术建立起企业成长性评价模型的结果体现。

企业成长价值分析报告

成长性评价模型是以已有的企业数据和对应的专家打分为基础训练模型,依据企业公开数据及企业填报数据对创新创业企业做出成长性评价。

创新创业企业成长性评价模型从六个维度出发对企业进行评价,包括基础势能(行业背景及资源整合能力)、信用风险(司法诉讼、欠税、经济诉讼、重大事项与财务合理性等)、创新能力(产品技术或创意创新性、先进性和可行性)、企业成长(产品市场需求程度、核心竞争优势、进入的难度)、盈利能力(产品开发策略合理性、产品获利方式、未来的定位及发展规划)、管理效率(团队完整性、互补性、稳定性)。

  1. 投资价值分析报告

通过基础能力、信用风险、创新发展、企业成长、项目效益、管理效率六大维度的对企业进行综合排名打分。该系统是为了打造一个公正公平客观的环境,解决对企业信息的验证难、品牌知名度评价难等问题,提供对企业投资的评价参考,提升对企业评估的专业水平和真实可信性,更加精准的评估企业项目的级别和维度,为企业提供一个客观性标准参考,结合行业和区域排名情况,对企业有个大致的了解。可在线下载企业投资价值报告,专业人士分析报告。为政府扶持企业企业、金融机构投资企业、园区甄选企业提供有力的支撑与参考。

投资价值评价维度分析

  1. 企业信用评价报告

企业信用评价系统从企业六个维度出发对企业进行信用评价,包括综合素质(企业规模实力及企业品质)、竞争力(政策影响因素、专业技术素质、研发创新能力与市场开拓能力)、财务状况指标(企业经济实力、营运能力、偿债能力、盈利能力及发展能力)、信用记录(商业信用记录、社会信用记录)、服务链群体(供应商群体、客户群体)、违规行为(侵犯软件著作及盗版行为、价格恶性竞争及违反行为公约行为、违反行业行规和不良记录)。通过深度分析、复杂网络等理论基础,构建全方位立体网络关联图,及其风险传导路径建立了100多种危险行为模式,全面量化企业风险状况,识别准确率达90%以上。海量数据建模分析之后,运用大数据可视化等高新技术,将结果进行可视化处理,支持多种类型图表、终端展示,真正让用户看到数据的价值,用数据说话。为政府和园区提供决策的支撑平台,为金融机构提供征信查询平台。

企业信用评价结果使用的场景:

  1. 信用评价结果可以作为企业和银行贷款、投融资的信用依据;
  2. 信用评价结果可以作为企业投标、政府项目申报过程中的加分项目;
  3. 信用评价结果可以作为区域企业质量评估的重要依据。

企业信用评价维度

企业信用评价流程

2、非功能性技术指标

1)实用性

系统建设面向业务的实际应用,以满足需方企业大数据应用的实际需求为首要目标。通过分析当前主流大数据平台的功能和服务模式、过程、信息交互方式等;高度重视用户体验,大数据、可视化等技术使信息获取更便捷直观。

2)先进性

系统建设在满足实用性的前提下,保证其具有一定的先进性,整个技术路线、体系结构、采用的设计技术和实现技术等,均符合信息技术发展的方向。坚持技术先进性和经济可行性相结合的原则,按要求和条件进行设计,尽可能使平台先进实用。

3)安全性

系统涉及企业的数据牵涉甚广,甚至关系到行业内至关重要的核心信息。因此,平台的设计会充分考虑应用系统的安全性,从各个方面保证平台的安全性,系统实现对数据交换、共享、开放和服务的全程跟踪监控、计量和评价,并建立完备的数据安全保障体系,保证数据服务的安全性,数据的完整性、可靠性和安全监管。

4)扩展性原则

整体架构具有较好的集成性、扩展性,充分考虑本项目与需方其他系统集成,能够支持需方业务持续发展过程中大量业务流程变化、需求调整。

八、项目创新性

1、理论创新

数塔.Datale的数据源主要来自三方面,政府公开数据、第三方数据以及企业共享数据,具体而言包括工商信息、司法诉讼、新闻舆情、知识产权、财务、海关、互联网行为、企业交易数据等等,目前数塔.Datale已经积累了超过3000+万企业的数据,而且能够持续更新数据库,让评价系统的风险监控也变成实时动态的监控。

2、应用创新

如何将大数据和人工智能能力转化为可持续发展的产品和业务模式。数塔.Datale采用DaaS模式,依托自身数据服务优势,将其产品形态标准化、互联网化。目前服务的客户80%为政府园区机构客户,20%为企业和类金融机构。与传统的企业尽调方式相比,数塔.Datale能够帮助机构降低66%的风控成本,提高3倍的决策能力支撑。

3、技术创新

  • 大数据挖掘、人工智能、分布式系统架构

采用行业领先的海量数据存储、自然语言处理、机器学习、知识图谱、实时流处理、分布式计算等技术,为客户提供极致的智能数据服务

  • 自主搭建的企业、大数据生态体系

基于自主搭建的大数据生态体系,提供稳定可持续的数据输入输出能力,支持产品快速迭代升级。

  • 业务创新、科学决策、规模化增长

基于各行业应用场景的深入理解和数据驱动服务的应用经验,为企业业务创新、科学决策、降本增效和规模化增长提供可落地的数据解决方案。

九、市场优势及竞争力分析

数塔.Datale核心竞争力主要有以下几部分:

1、数据获取能力

首先数塔•Datale跟天眼查、企查查等工商大数据平台建立了深度合作关系,相互打通API接口调取数据,信息来源精准权威;

其次,数塔•Datale开放了企业填报端口,授权企业可以直接填报信息到平台上来,形成数据自用和数据自治

同时,数塔•Datale依托探码Datale Web大数据采集系统,构建了一个庞大的网络爬虫24小时自动运转

比如,系统里的3000+万企业,工商信息、司法诉讼、新闻舆情、知识产权、财务、海关、互联网行为、企业交易数据等等,需要持续抓取;300多个各级法庭网站的开庭与判决公告是半公开的,可能上午挂、下午撤,需要定时抓取;企业招聘信息可能是分散的、碎片化的,需要全网搜集;企业处罚信息来源复杂,可能是工商,也可能是环保,需要定点抓取;招投标公告可能来自各级政府,也可能来自国有大型企事业单位,需要智能抓取;甚至企业的新闻报道,都能体现经营状况,需要做自然语义分析。保持数据库实时更新,让评价系统的风险监控也变成实时动态的监控。

2、数据分析能力

包括数据清洗、数据挖掘和建模能力等。数塔.Datale具有20多人的数据处理团队,从事数据分析及评估模型开发等工作多年,数塔.Datale企业成长性评估模型经过违约样本的测试之后,验证准确率超过96%。在大数据和人工智能技术研发方面,公司专门成立了大数据研究小组,首席数据科学家是拥有十多年大数据和人工智能研究经验的专家。

3、商业化能力

即如何将大数据和人工智能能力转化为可持续发展的产品和业务模式。数塔.Datale采用DaaS模式,依托自身数据服务优势,将其产品形态标准化、互联网化。目前服务的客户80%为政府园区机构客户,20%为企业和类金融机构。与传统的企业尽调方式相比,数塔.Datale能够帮助机构降低66%的风控成本,提高3倍的决策能力支撑。

十、应用案例

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