企业画像在企业活动中的价值

探码自研的企业评价系统是基于大数据采集、机器学习、模型算法、知识图谱、数据洞察的企业评价模型评价系统。通过对企业的多维度、多层次的分析与建模，实现企业“绘...

随着大数据信息时代的到来以及大数据处理技术的日益发展,从海量冗杂的企业活动数据中挖掘有价值的数据,帮助政府、银行、券商、会计师、律师、投资方、企业自身等挖掘和计算企业360度全方位的信息,包括发现和挖掘企业之间的关联关系,找寻未知关系以促进企业合作,识别企业资本行为,构造企业风险评估模型等等。

最全的企业画像纬度信息

企业用户画像描述的一般是企业基本情况、企业风险、经营状况、知识产权、投融资时间和企业新闻舆情时间等多维度企业商业信息数据，来帮助大家全面了解企业情况，作为政企活动的有效价值信息。

包括在工商注册的所有信息：公司名称、统一社会信用代码、成立日期、住所、注册资本、实收资本、营业范围、登记机关、登记状态、股东信息、高管信息、风险事件统计、知识产权、上下游关系图谱

企业基础信息

法律诉讼、法院公告、失信人、被执行人、开庭公告、经营异常、行政处罚、严重违法、股权出质、动产抵押、欠税公告、司法拍卖

财务信息、招投标、债券信息、购地信息、招聘、税务评级、抽查检查

商标信息、专利、著作权、网站备案

融资历史、投资事件

企业在网络发布的新闻、网络大事件记录

企业画像的搭建主要有三个不步骤：企业数据收集、企业数据处理、企业画像构建。

企业评价纬度

当然数据源的广度决定了企业画像的维度和应用的宽度，也加大了数据处理和跨域关联的难度。

在获取基础数据之后需要建立数据模型并持续加入数据，挖掘和梳理数据的有效关键要素，不断进行优化和改进循环，保证数据的准确性。

根据不同行业需要，划分不同维度，给企业打上标签，让海量的数据标签化为企业特征，以企业为单位的标签集合，完成企业初级企业画像。

高级画像：考虑企业画像的应用场景，基于企业的客观数据，排除人为因素，利用机器学习、模型算法等人工智能技术，模仿专家进行量化分析，通过基础能力、企业成长、创新发展、信用风险、项目效益、管理效率等多维度、多指标、全方位的智能企业评价系统，对企业的成长性、信用度进行打分。

为了使企业画像有更多的价值，一般是基于企业大数据平台，建立企业库，汇集企业大数据；结合企业评价系统从企业查询、企业评价、投资价值分析、数据洞察、指数排名等多个业务场景出发，从不同的用户角度形成不同的价值：

To政府：从打造服务政府部门的企业评价决策支撑平台，实现扶持政策更精准。
To园区机构：从多个维度展示市园内企业、行业和整体运行情况、总体布局情况及发展趋势，帮助园区机构大幅提升信息管理水平；服务园区机构的企业指数排名及企业数据洞察平台！
To广告主：当给企业用户贴上各种标签之后，广告主就能通过标签触达目标客户，并且以用户偏好的方式促成购买，实现精准运营和营销。
To金融机构：实现企业风险预警、金融舆情监控，加强区域金融监管，提升区域金融服务能力。
To投资机构：让投资人深度了解企业价值，协助决策；让金融机构更快发现企业成长，实现信贷。
To企业自身：让企业更全面了解自身发展状况，找准定位，让职能管理部门把握全局，精准服务。