導航： 數塔.Datale基于機器學習的企業評價系統（一） 數塔.Datale基于機器學習的企業評價系統（二）

六、技術指標

1、功能性技術指標

數塔?Datale是一個基于探碼科技Datale智能大數據Web采集、機器學習、模型算法、知識圖譜、時序分析等人工智能技術的企業大數據工具平臺。致力于為政府、金融機構、中小企業提供各種專業的大數據智能服務。從企業查詢、獲客、成長性評價、授信分析、輿情預警等業務場景出發，幫助政府機構大幅提升信息管理水平。產品的核心功能有三個：

50. 企業成長性評價報告

企業成長性評價系統是利用機器學習技術學習專家打分，模仿專家對企業價值評價的決策過程。 首先建立評價模型，通過自動高效地對上傳數據的企業進行多維度、全方位解析，反映企業價值，反映企業成長性與成長趨勢。它是一種對企業的持續分析與動態評價。最終形成一套企業成長性評價報告，是基于大數據與機器學習技術建立起企業成長性評價模型的結果體現。

企業成長價值分析報告

成長性評價模型是以已有的企業數據和對應的專家打分為基礎訓練模型，依據企業公開數據及企業填報數據對創新創業企業做出成長性評價。

創新創業企業成長性評價模型從六個維度出發對企業進行評價，包括基礎勢能（行業背景及資源整合能力）、信用風險（司法訴訟、欠稅、經濟訴訟、重大事項與財務合理性等）、創新能力（產品技術或創意創新性、先進性和可行性）、企業成長（產品市場需求程度、核心競爭優勢、進入的難度）、盈利能力（產品開發策略合理性、產品獲利方式、未來的定位及發展規劃）、管理效率（團隊完整性、互補性、穩定性）。

50. 投資價值分析報告

通過基礎能力、信用風險、創新發展、企業成長、項目效益、管理效率六大維度的對企業進行綜合排名打分。該系統是為了打造一個公正公平客觀的環境，解決對企業信息的驗證難、品牌知名度評價難等問題，提供對企業投資的評價參考，提升對企業評估的專業水平和真實可信性，更加精準的評估企業項目的級別和維度，為企業提供一個客觀性標準參考，結合行業和區域排名情況，對企業有個大致的了解。可在線下載企業投資價值報告，專業人士分析報告。為政府扶持企業企業、金融機構投資企業、園區甄選企業提供有力的支撐與參考。

投資價值評價維度分析

50. 企業信用評價報告

企業信用評價系統從企業六個維度出發對企業進行信用評價，包括綜合素質（企業規模實力及企業品質）、競爭力（政策影響因素、專業技術素質、研發創新能力與市場開拓能力）、財務狀況指標（企業經濟實力、營運能力、償債能力、盈利能力及發展能力）、信用記錄（商業信用記錄、社會信用記錄）、服務鏈群體（供應商群體、客戶群體）、違規行為（侵犯軟件著作及盜版行為、價格惡性競爭及違反行為公約行為、違反行業行規和不良記錄）。通過深度分析、復雜網絡等理論基礎，構建全方位立體網絡關聯圖，及其風險傳導路徑建立了100多種危險行為模式，全面量化企業風險狀況，識別準確率達90%以上。海量數據建模分析之后，運用大數據可視化等高新技術，將結果進行可視化處理，支持多種類型圖表、終端展示，真正讓用戶看到數據的價值，用數據說話。為政府和園區提供決策的支撐平臺，為金融機構提供征信查詢平臺。

企業信用評價結果使用的場景：

50. 信用評價結果可以作為企業和銀行貸款、投融資的信用依據；
50. 信用評價結果可以作為企業投標、政府項目申報過程中的加分項目；
50. 信用評價結果可以作為區域企業質量評估的重要依據。

企業信用評價維度

企業信用評價流程

2、非功能性技術指標

（1）實用性

系統建設面向業務的實際應用，以滿足需方企業大數據應用的實際需求為首要目標。通過分析當前主流大數據平臺的功能和服務模式、過程、信息交互方式等；高度重視用戶體驗，大數據、可視化等技術使信息獲取更便捷直觀。

（2）先進性

系統建設在滿足實用性的前提下，保證其具有一定的先進性，整個技術路線、體系結構、采用的設計技術和實現技術等，均符合信息技術發展的方向。堅持技術先進性和經濟可行性相結合的原則，按要求和條件進行設計，盡可能使平臺先進實用。

（3）安全性

系統涉及企業的數據牽涉甚廣，甚至關系到行業內至關重要的核心信息。因此，平臺的設計會充分考慮應用系統的安全性，從各個方面保證平臺的安全性，系統實現對數據交換、共享、開放和服務的全程跟蹤監控、計量和評價，并建立完備的數據安全保障體系，保證數據服務的安全性，數據的完整性、可靠性和安全監管。

（4）擴展性原則

整體架構具有較好的集成性、擴展性，充分考慮本項目與需方其他系統集成，能夠支持需方業務持續發展過程中大量業務流程變化、需求調整。

八、項目創新性

1、理論創新

數塔.Datale的數據源主要來自三方面，政府公開數據、第三方數據以及企業共享數據，具體而言包括工商信息、司法訴訟、新聞輿情、知識產權、財務、海關、互聯網行為、企業交易數據等等，目前數塔.Datale已經積累了超過3000+萬企業的數據，而且能夠持續更新數據庫，讓評價系統的風險監控也變成實時動態的監控。

2、應用創新

如何將大數據和人工智能能力轉化為可持續發展的產品和業務模式。數塔.Datale采用DaaS模式，依托自身數據服務優勢，將其產品形態標準化、互聯網化。目前服務的客戶80%為政府園區機構客戶，20%為企業和類金融機構。與傳統的企業盡調方式相比，數塔.Datale能夠幫助機構降低66%的風控成本，提高3倍的決策能力支撐。

3、技術創新

• 大數據挖掘、人工智能、分布式系統架構

采用行業領先的海量數據存儲、自然語言處理、機器學習、知識圖譜、實時流處理、分布式計算等技術，為客戶提供極致的智能數據服務

• 自主搭建的企業、大數據生態體系

基于自主搭建的大數據生態體系，提供穩定可持續的數據輸入輸出能力，支持產品快速迭代升級。

• 業務創新、科學決策、規模化增長

基于各行業應用場景的深入理解和數據驅動服務的應用經驗，為企業業務創新、科學決策、降本增效和規模化增長提供可落地的數據解決方案。

九、市場優勢及競爭力分析

數塔.Datale核心競爭力主要有以下幾部分：

1、數據獲取能力

首先數塔?Datale跟天眼查、企查查等工商大數據平臺建立了深度合作關系，相互打通API接口調取數據，信息來源精準權威;

其次，數塔?Datale開放了企業填報端口，授權企業可以直接填報信息到平臺上來，形成數據自用和數據自治；

同時，數塔?Datale依托探碼Datale Web大數據采集系統，構建了一個龐大的網絡爬蟲24小時自動運轉。

比如，系統里的3000+萬企業，工商信息、司法訴訟、新聞輿情、知識產權、財務、海關、互聯網行為、企業交易數據等等，需要持續抓取；300多個各級法庭網站的開庭與判決公告是半公開的，可能上午掛、下午撤，需要定時抓取；企業招聘信息可能是分散的、碎片化的，需要全網搜集；企業處罰信息來源復雜，可能是工商，也可能是環保，需要定點抓取；招投標公告可能來自各級政府，也可能來自國有大型企事業單位，需要智能抓取；甚至企業的新聞報道，都能體現經營狀況，需要做自然語義分析。保持數據庫實時更新，讓評價系統的風險監控也變成實時動態的監控。

2、數據分析能力

包括數據清洗、數據挖掘和建模能力等。數塔.Datale具有20多人的數據處理團隊，從事數據分析及評估模型開發等工作多年，數塔.Datale企業成長性評估模型經過違約樣本的測試之后，驗證準確率超過96%。在大數據和人工智能技術研發方面，公司專門成立了大數據研究小組，首席數據科學家是擁有十多年大數據和人工智能研究經驗的專家。

3、商業化能力

即如何將大數據和人工智能能力轉化為可持續發展的產品和業務模式。數塔.Datale采用DaaS模式，依托自身數據服務優勢，將其產品形態標準化、互聯網化。目前服務的客戶80%為政府園區機構客戶，20%為企業和類金融機構。與傳統的企業盡調方式相比，數塔.Datale能夠幫助機構降低66%的風控成本，提高3倍的決策能力支撐。

十、應用案例