作者:探碼科技, 原文鏈接: http://nbbskj.com/blog/606
隨著大數據信息時代的到來以及大數據處理技術的日益發展,從海量冗雜的企業活動數據中挖掘有價值的數據,幫助政府、銀行、券商、會計師、律師、投資方、企業自身等挖掘和計算企業360度全方位的信息,包括發現和挖掘企業之間的關聯關系,找尋未知關系以促進企業合作,識別企業資本行為,構造企業風險評估模型等等。
企業用戶畫像描述的一般是企業基本情況、企業風險、經營狀況、知識產權、投融資時間和企業新聞輿情時間等多維度企業商業信息數據,來幫助大家全面了解企業情況,作為政企活動的有效價值信息。
包括在工商注冊的所有信息:公司名稱、統一社會信用代碼、成立日期、住所、注冊資本、實收資本、營業范圍、登記機關、登記狀態、股東信息、高管信息、風險事件統計、知識產權、上下游關系圖譜
企業基礎信息
法律訴訟、法院公告、失信人、被執行人、開庭公告、經營異常、行政處罰、 嚴重違法、股權出質、動產抵押、欠稅公告、司法拍賣
財務信息、招投標、債券信息、購地信息、招聘、稅務評級、抽查檢查
商標信息、專利、著作權、網站備案
融資歷史、投資事件
企業在網絡發布的新聞、網絡大事件記錄
企業畫像的搭建主要有三個不步驟:企業數據收集、企業數據處理、企業畫像構建。
企業評價緯度
當然數據源的廣度決定了企業畫像的維度和應用的寬度,也加大了數據處理和跨域關聯的難度。
在獲取基礎數據之后需要建立數據模型并持續加入數據,挖掘和梳理數據的有效關鍵要素,不斷進行優化和改進循環,保證數據的準確性。
根據不同行業需要,劃分不同維度,給企業打上標簽,讓海量的數據標簽化為企業特征,以企業為單位的標簽集合,完成企業初級企業畫像。
高級畫像:考慮企業畫像的應用場景,基于企業的客觀數據,排除人為因素,利用機器學習、模型算法等人工智能技術,模仿專家進行量化分析,通過基礎能力、企業成長、創新發展、信用風險、項目效益、管理效率等多維度、多指標、全方位的智能企業評價系統,對企業的成長性、信用度進行打分。
為了使企業畫像有更多的價值,一般是基于企業大數據平臺,建立企業庫,匯集企業大數據;結合企業評價系統從企業查詢、企業評價、投資價值分析、數據洞察、指數排名等多個業務場景出發,從不同的用戶角度形成不同的價值:
企業畫像應用場景
探碼自研的企業評價系統是基于大數據采集、機器學習、模型算法、知識圖譜、數據洞察的企業評價模型評價系統。通過對企業的多維度、多層次的分析與建模,實現企業“繪聲繪色”畫像,助力各用戶在運營中達到事半功倍的效果。
案例展示:定制獲取企業名錄解決方案