專利名稱：一種信用評估方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)評估領(lǐng)域，特別是涉及一種信用評估方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，各種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用也越來越豐富，如電子商務(wù)、電子政 務(wù)、網(wǎng)絡(luò)游戲、網(wǎng)上購物、聊天等。但是，由于互聯(lián)網(wǎng)的虛擬性，網(wǎng)絡(luò)中的各 種行為都沒有可靠的信用保證，從而欺詐、誘騙等行為不斷的發(fā)生。所以，如 何建立一種信用評估機制，使互聯(lián)網(wǎng)行為更加可信，使廣大互聯(lián)網(wǎng)用戶在正常 的網(wǎng)絡(luò)行為中盡量降低風(fēng)險、增加可信度，是提高網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用安全急需解決的問 題。
在電子交易中，普遍使用一種信用評價體系，在完成一次交易后，交易雙
方利用對交易的綜合評價相互打分。買方收到物品后，應(yīng)對賣方做出信用評價； 賣方也要為買方做出信用評價，從而建立買方誠信。有些系統(tǒng)還對用戶的信用 評價制定了不同等級，依據(jù)用戶所得分?jǐn)?shù)將買方和賣方劃分到各個等級中，作 為再次交易的參考。在交易完成后為對方做出的信用評價至關(guān)重要，因為所有 交易用戶的信譽都是根據(jù)這種信用評價建立起來的，所述信用評價體系有助于 在網(wǎng)上建立安全的個人交易氛圍。
上述打分評級的方式，通過交易雙方進行人工評價，能夠在一定程度上反 映雙方的信用度，但是，所述信用評價方式存在以下不足
第一，基于人工打分的方式，人為因素較多，具有主觀性，不能客觀反映 用戶真實的信用度，而且容易產(chǎn)生作弊現(xiàn)象，因此最終得到的評估值準(zhǔn)確率不 高；
第二，人工操作自動化程度不高，效率低下；
第三，所述評價體系的使用范圍局限在網(wǎng)上交易，通過打分評價并不適用 于其他應(yīng)用領(lǐng)域，但是，越來越多的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用急需通過信用評價來保證網(wǎng)絡(luò)行 為的可信度。
目前，還存在其他的信用評估形式，但基本與上述方式類似，因此也存在 上述問題。 發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種信用評估方法及系統(tǒng)，以解決目前 通過人工打分獲得的信用評估值準(zhǔn)確率不高的問題。
為解決上述技術(shù)問題，根據(jù)本發(fā)明提供的具體實施例，本發(fā)明公開了以下 技術(shù)方案
一種信用評估方法，包括
設(shè)置輸入信息條目，并確定所述信息條目之間的一致性聯(lián)系； 接收第一用戶按照所述信息條目輸入的內(nèi)容；
驗證具有一致性聯(lián)系的信息條目內(nèi)容之間是否一致，得到第一用戶輸入信 息信用度值；
第二用戶查詢第一用戶信息；
將包含所述輸入信息信用度值的查詢結(jié)果輸出。
優(yōu)選的，還包括設(shè)定不同的查詢場景，并抽取所需信息條目建立相應(yīng)的 計算模型；對應(yīng)第二用戶的查詢場景，根據(jù)相應(yīng)的計算模型進行第一用戶數(shù)據(jù)
計算；根據(jù)所述計算結(jié)果進行對比評估，評價第一用戶的信用。
其中，按照以下步驟進行第一用戶的信用評估所述計算值為第一用戶在
相應(yīng)查詢場景下的信用評估標(biāo)準(zhǔn)值，將第一用戶新提交的評估值與所述標(biāo)準(zhǔn)值
進行比較，若比較結(jié)果在預(yù)定范圍內(nèi)，則賦值第一用戶信用度；否則，賦另一
值于第一用戶信用度。
或者，按照以下步驟進行第一用戶的信用評估所述計算值為第一用戶在
相應(yīng)查詢場景下的信用評估值，將所述計算值與預(yù)先計算所得的標(biāo)準(zhǔn)值進行比
較，若比較結(jié)果在預(yù)定范圍內(nèi)，則賦值第一用戶信用度；否則，賦另一值于第
一用戶信用度。
優(yōu)選的，還包括將所述輸入信息信用度值賦予權(quán)重值，并參與計算模型 的數(shù)據(jù)計算；和/或參與根據(jù)計算值進行的第一用戶信用評估。
優(yōu)選的，還包括響應(yīng)第二用戶的輸出請求，將所述第一用戶的信用評估 結(jié)果制成各類曲線圖輸出。
其中，第一用戶已輸入的信息條目數(shù)據(jù)無法修改或刪除。
所述方法還包括對第一用戶補充輸入的信息條目內(nèi)容，重新進行一致性 驗證。所述方法還包括接收第三方驗證信息，并與第一用戶輸入的信息條目內(nèi)
容進行比較，驗證所述輸入內(nèi)容的信用度。
一種信用評估系統(tǒng)，包括
數(shù)據(jù)庫，用于存放輸入信息條目，以及第一用戶按照所述信息條目輸入的 內(nèi)容；
規(guī)則庫，用于存放所述信息條目之間的一致性聯(lián)系；
一致性檢驗單元，用于調(diào)用所述規(guī)則庫，驗證數(shù)據(jù)庫中具有一致性聯(lián)系的 信息條目內(nèi)容之間是否一致，得到第一用戶輸入信息信用度值；
查詢單元，用于第二用戶查詢第一用戶信息，并將包含所述輸入信息信用 度值的查詢結(jié)果輸出。
優(yōu)選的，還包括計算單元，用于設(shè)定不同的查詢場景，并從所述數(shù)據(jù)庫 中抽取所需信息條目建立相應(yīng)的計算模型；對應(yīng)第二用戶的查詢場景，根據(jù)相
應(yīng)的計算模型進行第 一用戶數(shù)據(jù)計算。
優(yōu)選的，還包括信用評估單元，用于通過所述計算單元得到的計算值所 客觀反映的信用度，進行第一用戶的信用評估。
其中，所述計算值為第一用戶在相應(yīng)查詢場景下的信用評估標(biāo)準(zhǔn)值，則所 述信用評估單元將第一用戶新提交的評估值與所述標(biāo)準(zhǔn)值進行比較，若比較結(jié) 果在預(yù)定范圍內(nèi)，則賦值第一用戶信用度；否則，賦另一值于第一用戶信用度。
或者，所述計算值為第一用戶在相應(yīng)查詢場景下的信用評估值，則所述信 用評估單元將所述計算值與預(yù)先計算所得的標(biāo)準(zhǔn)值進行比較，若比較結(jié)果在預(yù) 定范圍內(nèi)，則賦值第一用戶信用度；否則，賦另一值于第一用戶信用度。
優(yōu)選的，所述計算單元將所述一致性檢驗單元得到的輸入信息信用度值賦 予權(quán)重值，并參與到計算模型的數(shù)據(jù)計算；和/或所述信用評估單元進行第一 用戶信用評估時參考所述輸入信息信用度值。
優(yōu)選的，還包括評估結(jié)果編輯單元，用于響應(yīng)第二用戶的輸出請求，將 所述第一用戶的信用評估結(jié)果制成各類曲線圖輸出。
其中，所述數(shù)據(jù)庫中第一用戶已輸入的信息條目內(nèi)容無法修改或刪除。
所述系統(tǒng)還包括第三方驗證單元，用于接收第三方驗證信息，并與數(shù)據(jù) 庫中第一用戶輸入的信息條目內(nèi)容進行比較，驗證所述輸入數(shù)據(jù)的信用度。所述系統(tǒng)還包括界面顯示單元，包括第一用戶使用界面和第二用戶使用 界面；其中，第一用戶使用界面用于提供第一用戶與所述信用評估系統(tǒng)之間的 操作界面，第二用戶使用界面用于提供第二用戶與所述信用評估系統(tǒng)之間的操 作界面。
根據(jù)本發(fā)明提供的具體實施例，本發(fā)明公開了以下技術(shù)效果 首先，創(chuàng)建了一種客觀的信用評價體系。由于信息條目之間具有內(nèi)在的一 致性聯(lián)系，所以通過對第一用戶按照所述信息條目輸入的數(shù)據(jù)進行深層次挖 掘，分析數(shù)據(jù)之間是否存在不一致的問題，從而判斷用戶輸入數(shù)據(jù)的可靠性， 進一步根據(jù)用戶輸入數(shù)據(jù)的可靠性判斷所述用戶的信用度。在所述信用評價過
程中，由于數(shù)據(jù)內(nèi)容本身存在的邏輯關(guān)系是一種客觀存在的事實，所以通過所 述評價體系得到的評估值能夠客觀、準(zhǔn)確地反映用戶真實的信用度，所述評價 方法大大提高了信用評估的準(zhǔn)確率。
而且，所述評估方法實現(xiàn)了整個評估流程的自動化處理，提高了評估效率， 還提供了查詢、檢索等功能，方便第二用戶通過所述評價系統(tǒng)獲取第一用戶的 信用評估情況。
其次，所述評價體系不僅通過第一用戶輸入的數(shù)據(jù)進行用戶信用的客觀評 價，還通過進一步的計算和比較，從眾多第一用戶信息中篩選出符合特定應(yīng)用 場景需求的人員。在進行信用評估時，針對具體的應(yīng)用場景抽取所需信息條目 建立計算模型，對第一用戶輸入的數(shù)據(jù)進行計算，并通過對比評估，得到第一 用戶的信用評價情況。在電子交易的應(yīng)用中，所述方法能夠幫助交易一方在面 對大量待交易者的情況下，在交易之前較準(zhǔn)確地確定對方是否能夠滿足自己的 交易需求。
優(yōu)選的，在計算和對比評估過程中，還可以將上述一致性驗證所得的驗證 值作為權(quán)重因子參與，提高信用評估的準(zhǔn)確性。
再次，所述評價體系不僅解決了網(wǎng)上交易的信用評估問題，還可以應(yīng)用到 其他領(lǐng)域的信用評估。針對不同的應(yīng)用場景設(shè)定了多種評估模型，每種模型都 按照上述抽取場景所需信息條目、建立計算模型、數(shù)據(jù)計算、對比評估幾個步 驟，進行信用評估。當(dāng)?shù)诙脩暨x定應(yīng)用場景，查詢第一用戶的信用評估情況 時，系統(tǒng)就按照相應(yīng)的評估模型對第一用戶數(shù)據(jù)進行評估，從而篩選出符合第二用戶查詢需求的結(jié)果。因此，本發(fā)明將應(yīng)用范圍擴大具有很高的實際應(yīng)用價 值，能夠在多種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中提高網(wǎng)絡(luò)行為的可靠性，降低網(wǎng)絡(luò)用戶的風(fēng)險。
綜上所述，本發(fā)明通過對用戶數(shù)據(jù)進行一系列的驗證和計算，得到用戶的 信用評估值，^^而將誠信價值量化，并利用所述量化值來估算用戶信用。與現(xiàn) 有技術(shù)相比，所述將信用量化評估的方法，可以根據(jù)價格總是圍繞價值上下波 動的原理，信用評估的量化值也是圍繞真實信用波動，通過分析用戶長期數(shù)據(jù) 的量化值，更真實、準(zhǔn)確地反映用戶的信用。


圖1是用戶信息表中具有一致性聯(lián)系的信息條目示意圖； 圖2是本發(fā)明實施例所述信用評估方法的步驟流程圖； 圖3是本發(fā)明優(yōu)選實施例所述信用評估方法的步驟流程圖； 圖4是本發(fā)明優(yōu)選實施例所述信用評估系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
具體實施例方式
為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實施方式
對本發(fā)明作進一 步詳細(xì)的說明。
本發(fā)明實施例提出了一種客觀的信用評估方法，通過深層次挖掘用戶信息 條目之間隱含的一致性聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)用戶輸入的信息是否可信，從而客觀判斷用 戶的信用度。而且，針對不同應(yīng)用場景，還設(shè)定不同的評估模型來評價用戶的 信用度。在不同的應(yīng)用領(lǐng)域中，能夠反映用戶信用度的信息條目不同，所以建 立不同評估模型時選用符合具體場景的信息條目，對用戶輸入的數(shù)據(jù)進一步進 行計算和評估。
上述信息條目是用戶屬性信息的描述，如姓名、年齡、學(xué)習(xí)經(jīng)歷、工作經(jīng) 歷，等等。所述信息條目之間隱含著內(nèi)在聯(lián)系，參照圖1所示。例如，"出生 日期，，和"身份證號碼"相對應(yīng)，通過查找所述身份證號碼中包含的出生日期， 并與用戶輸入的"出生日期，，比較是否一致，可以判斷用戶輸入信息的可靠性； 還可以在"畢業(yè)院校，，中查找用戶輸入的"所學(xué)專業(yè)"是否存在，以及通過"入 學(xué)年份"、"畢業(yè)年份，，信息核實用戶的"學(xué)歷年限"，等等。類似的關(guān)聯(lián)關(guān)系 還存在于很多信息條目之間，如時間關(guān)聯(lián)性、地域關(guān)聯(lián)性、信息特征等等。而 且，具有各種關(guān)聯(lián)性的信息條目不僅兩兩之間可以驗證一致性，多個信息條目也能編織成一條或多條關(guān)系鏈，通過多個信息條目進行相互驗證。本發(fā)明在此 并不限定信息條目以及信息條目之間存在的關(guān)聯(lián)性。
由于上述關(guān)聯(lián)性所反映的用戶信息在邏輯上是一致的，所以可以充分挖掘 這種關(guān)聯(lián)性，并利用關(guān)聯(lián)性發(fā)現(xiàn)用戶信息中的不一致現(xiàn)象。本發(fā)明充分利用所 述原理，通過驗證用戶信息的真實性，評價所述用戶的信用度。
參照圖2，是本發(fā)明實施例所述信用評估方法的步驟流程圖。所述評估方 法主要面向兩種用戶， 一種是信用評估的主體，稱為第一用戶，通過第一用戶
輸入的用戶屬性信息，評估第一用戶的信用度；另一種是信用評估服務(wù)的使用 者，稱為第二用戶，也稱為查詢用戶，需要通過所述評估方法查詢第一用戶的 信用度。在實際應(yīng)用中，第一用戶通常為個人用戶，第二用戶通常為公司、企 業(yè)、機構(gòu)等形式表現(xiàn)的集體用戶，或者是個人用戶。當(dāng)然，作為被評價的主體， 第一用戶也可以是公司、企業(yè)或機構(gòu)用戶。在下面的實施例說明中，為了便于 直觀理解，將第一用戶用評估用戶表示，第二用戶用查詢用戶表示來進行詳細(xì) 說明。
步驟201,依據(jù)信息條目之間的關(guān)聯(lián)性，設(shè)置輸入信息條目。為充分挖掘 用戶信息的真實性，可設(shè)置大量的信息條目供用戶輸入。在設(shè)置過程中，可以 將信息條目設(shè)置為選填和必填，具有關(guān)聯(lián)性的信息條目必須由用戶輸入，其他 一些條目可由用戶選擇輸入。
步驟202,評估用戶按照所述信息條目輸入數(shù)據(jù)。評估用戶登錄信息錄入 界面，按照所列的信息條目輸入個人信息。優(yōu)選的，用戶需要通過登錄ID、 密碼、驗證碼等身份驗證后，才可輸入數(shù)據(jù)。
步驟203，接收評估用戶數(shù)據(jù)，建立用戶信息表。系統(tǒng)為每個登錄用戶分 配唯一的ID，當(dāng)評估用戶確認(rèn)所填信息后，系統(tǒng)對應(yīng)所述用戶的ID，建立一 張信息表，記錄用戶按照信息條目輸入的數(shù)據(jù)信息。
優(yōu)選的，為防止評估用戶偽造數(shù)據(jù)而多次反復(fù)修改信息表，評估用戶確認(rèn) 提交數(shù)據(jù)后，所述信息表中已填的條目數(shù)據(jù)不可更改或刪除，但用戶可以補充 輸入。
步驟204,對所述信息表中的數(shù)據(jù)進行一致性驗證。根據(jù)信息條目之間的 關(guān)聯(lián)性，驗證相對應(yīng)的條目數(shù)據(jù)是否一致。如前所述，存在關(guān)聯(lián)性的條目數(shù)據(jù)可以相互驗證，例如可以通過"身份證號碼"來確認(rèn)用戶輸入的"年齡"是否 真實。由于身份證號碼中隱含了用戶的出生日期，將當(dāng)前日期減去所述出生日 期，就可以獲取用戶的年齡。將所述相減結(jié)果與用戶輸入的"年齡"相比，就 可以確定用戶輸入的"身份證號碼"與"年齡，，是否一致。
步驟205,根據(jù)所述一致性驗證結(jié)果，計算評估用戶的信用度。對用戶信 息表中所填的關(guān)聯(lián)性條目數(shù)據(jù)分別進行驗證后，根據(jù)公式計算，得到一致性驗
證指數(shù)，可反映用戶的信用度。公式如下
其中，孓致性為一致性驗證指數(shù)，"為調(diào)整因子，/(^。w，A^w,)為計算函數(shù)， 為能夠推理驗證的信息條目總數(shù)，W^,,為出現(xiàn)矛盾的條目數(shù)。 或者，也可以采用數(shù)學(xué)中的其他公式進行計算，本發(fā)明在此并不限定。本 實施例應(yīng)用公式的目的是對驗證結(jié)果進行概率統(tǒng)計，通過計算結(jié)果來客觀反映 評估用戶輸入信息的信用度，并通過所述輸入信息的信用度來反映評估用戶本 人的信用度。如果評估用戶輸入的數(shù)據(jù)中存在很多虛假內(nèi)容，可以反映出該用
戶不誠實；相反，如果用戶輸入的全是真實信息，則可以從一定程度上反映出
該用戶具有誠信。
步驟206，提供查詢服務(wù)，需要獲知所述評估用戶信用度的用戶(即查詢 用戶)可以對上述評估結(jié)果進行查詢。優(yōu)選的，查詢用戶也需要通過登錄工D、 密碼、驗證碼等身份驗證后，才可以查詢其他用戶的評估結(jié)果。
查詢用戶登錄查詢界面，輸入待查詢用戶(即上述評估用戶)的ID,可 獲得所述待查詢用戶信息表中記錄的信息。而且，還可以獲得上述計算值，作 為參考來評估該用戶的信用。
優(yōu)選的，對于無法進行一致性驗證的信息條目，如工資情況、工作經(jīng)驗等 條目，還可以調(diào)用第三方數(shù)據(jù)進行驗證。例如，可以調(diào)用評估用戶真實檔案所 在的數(shù)據(jù)庫信息，來4企驗此用戶輸入的數(shù)據(jù)是否真實。而且，還可以進行第三 方個人驗證、專家驗證、權(quán)威驗證等，所述第三方包括擁有登錄ID的備案用 戶、客戶方提供的可信的第三方他驗個人等。
在目前的各種信用評估方法中，很難客觀地對用戶的網(wǎng)絡(luò)行為作出評價。 但是，本發(fā)明實施例提供的方法，是利用客觀世界中存在的自然聯(lián)系，充分挖掘信息條目之間的一致性聯(lián)系，通過驗證相對應(yīng)的信息條目數(shù)據(jù)是否一致來評 估用戶的信用。所述方法借助的是信息之間存在的客觀聯(lián)系，因此通過一致性 比較獲得的評估結(jié)果，能夠更加客觀、準(zhǔn)確地反映用戶真實的信用度，提高對 網(wǎng)絡(luò)行為中信用評估的準(zhǔn)確率。而且，所述評估方法實現(xiàn)了整個評估流程的自 動化處理，提高了評估效率，還提供了評估結(jié)果的查詢、檢索等功能，為行為 一方確定另 一方的誠信提供了更加準(zhǔn)確的評估。
基于以上評估方法，本發(fā)明優(yōu)選實施例還提供了針對不同應(yīng)用場景的信用 評估。本發(fā)明不僅解決了電子交易過程中存在的信用評估問題，而且還將所述 方法應(yīng)用到其他網(wǎng)絡(luò)行為領(lǐng)域中，如網(wǎng)上求職、網(wǎng)絡(luò)游戲等。針對不同的應(yīng)用 場景，用來評估的信息條目不一樣，評估標(biāo)準(zhǔn)也不同，因此本優(yōu)選實施例預(yù)先 制定了不同的評估模型供用戶選擇。
參照圖3,是本發(fā)明優(yōu)選實施例所述信用評估方法的步驟流程圖。所述流 程是對評估用戶數(shù)據(jù)在特定場景下的信用評估，當(dāng)查詢用戶有某種應(yīng)用需求
時，可以通過查詢指定用戶的信用評估結(jié)果。具體實現(xiàn)如下
步驟301,定制評估模型。根據(jù)應(yīng)用場景的差異，設(shè)定不同的計算模型進 行信用評估。在所述計算模型中，利用相應(yīng)場景下的信息條目進行計算。因此， 針對不同的計算模型，首先，需要確定計算條目；其次，還需要設(shè)定一個對比 標(biāo)準(zhǔn)。本實施例中，所述標(biāo)準(zhǔn)的確定過程由具體場景而定，以下再詳述。
步驟302,收集數(shù)據(jù)。系統(tǒng)為每個申請評估的用戶設(shè)定了信息表，表中設(shè) 定了很多隱含一致關(guān)聯(lián)性的信息條目，以及相關(guān)的用戶屬性信息條目。對應(yīng)每 張用戶信息表，通過評估用戶按照所列條目輸入個人信息，收集到反映用戶屬 性的數(shù)據(jù)。本實施例中，同一評估用戶可以選用不同的評估模型進行不同場景 的信用評估，但每種評估所需的數(shù)據(jù)都是通過所述信息表收集。
步驟303，確定場景。應(yīng)用場景及相應(yīng)的評估模型由查詢用戶選擇，因為 本實施例提供的信用評估方法是為查詢用戶服務(wù)，滿足查詢用戶查詢不同應(yīng)用 場景下其他用戶的信用評估情況的需求。查詢用戶選定場景，即采用相應(yīng)的評
估模型對其他用戶數(shù)據(jù)進行評估。
在實際應(yīng)用中，步驟302和303可以變換順序執(zhí)行，因為對于第一次登錄 的新評估用戶，可以按照查詢用戶的需求先確定應(yīng)用場景，再按照信息條目輸入數(shù)據(jù)。
步驟304，抽取數(shù)據(jù)。確定評估模型后，按照所述評估模型所需的計算條 目，從用戶信息表中抽取相應(yīng)數(shù)據(jù)。
步驟305，驗證過程。根據(jù)信息條目之間的關(guān)聯(lián)性，對用戶輸入的數(shù)據(jù)進 行一致性驗證，驗證相關(guān)聯(lián)的條目數(shù)據(jù)是否一致，從而找出相矛盾的數(shù)據(jù)，并
計算得到一致性驗證指數(shù)"-致性。所述"-致e可以賦予權(quán)重值，參與計算模型中 的加權(quán)計算。
本步驟在場景的評估過程中是可選步驟，因為當(dāng)用戶信息表建立后，就會 進行一致性驗證，而且，每當(dāng)信息表中增加新數(shù)據(jù)后也會進行一致性驗證。所 以，如果用戶信息表已存在，則可以省略此步驟；如果用戶是第一次輸入信息， 或者新增加輸入，則需要進行一致性驗證。
步驟306，信用計算。采用選定的計算模型，對評估用戶數(shù)據(jù)進行加權(quán)計 算。例如，對條目中的數(shù)值進行均值或方差的計算。對于不同的應(yīng)用場景，計 算條目所選取的權(quán)重值也不同。優(yōu)選的，在計算過程中可以參考一致性驗證指 數(shù)"-致性。
步驟307，對比評估。根據(jù)計算結(jié)果評估用戶的信用。在不同的場景下， 通過計算得到的結(jié)果或者反映評估用戶的信用標(biāo)準(zhǔn)，或者反映評估用戶本次的 信用情況。如果計算結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn)值，則通過與所述標(biāo)準(zhǔn)值比較，可以確定評 估用戶提交的對比數(shù)據(jù)是否真實可靠，具體舉例可參考下面的網(wǎng)上交易說明。 如果計算結(jié)果作為用戶本次提交的信用情況，則將所述計算結(jié)果與預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn) 值進行比較，具體舉例可參考下面的網(wǎng)絡(luò)求職說明。
例如，進行均值或方差計算的應(yīng)用中，利用上述計算結(jié)果和標(biāo)準(zhǔn)值進行比 較，超過則表示"勝出"，否則"落選"。如果均值相近，則對比方差，波動性 趨于穩(wěn)定的"勝出"。
優(yōu)選的，在對比評估時還可以參考一致性驗證指數(shù)。如果一致性驗證指數(shù) 的"-a性值很低，即使計算結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)值相近，由于用戶輸入數(shù)據(jù)的可信度低， 所得計算結(jié)果的真實性存在疑問，所以不能認(rèn)為該用戶的信用度高。
步驟308，輸出結(jié)果。本實施例優(yōu)選的，將上述評估結(jié)果制成各類曲線圖， 提供給查詢用戶作為參考。如繪制場景信用曲線由于不同場景會有多次信用驗證與對比評估的過 程，所以針對某個應(yīng)用場景，將每次的標(biāo)準(zhǔn)值和上述計算值代入特定場景的誠
信指數(shù)公式
7誠信=g07-致性)'/(7o,&) 其中，g(/7一致性)為加權(quán)因子(即影響因子)，K和^分別為所述標(biāo)準(zhǔn)值和計
算值。將計算所得的"誠信繪制成一條曲線，可以反映出評估用戶在該場景下長 期的信用情況。
如繪制綜合信用曲線根據(jù)不同場景，對同一個評估用戶在不同場景下的 誠信指數(shù)進行疊加后，形成指數(shù)曲線。其中，按照時間段對不同場景誠信指數(shù) 進4亍疊力口。 /^式如下
"綜合=,/綜合(仏，"2 " '"")
其中，P為加權(quán)因子，" 為用戶在不同場景下的誠信指數(shù)。所述曲線能夠 通過用戶在多個應(yīng)用場景下的信用表現(xiàn)，反映出該用戶的總體信用情況。 下面通過網(wǎng)上交易和網(wǎng)絡(luò)求職兩個例子，對以上步驟進行解釋說明。 (1)網(wǎng)上交易
第一步，定義用戶數(shù)據(jù)收集信息例如，姓名、年齡、性別、住址、戶口、 工作單位、學(xué)歷、職位、薪水、上級領(lǐng)導(dǎo)、工作年限、貨款、所在學(xué)校、所學(xué)
專業(yè)、指導(dǎo)老師、交易日期、交易金額、交易數(shù)量、商品單價等。
第二步，定義應(yīng)用場景信息需求對于網(wǎng)上交易來講，所需信息條目為姓名、交易日期、交易金額、交易數(shù)量、商品單價。
第三步，數(shù)據(jù)收集針對應(yīng)用場景不同，可以利用兩種方法進行數(shù)據(jù)的收
集 一種是僅收集應(yīng)用場景所需的信息；另一種是盡可能的收集描述用戶屬性
的信息。
第四步，數(shù)據(jù)抽取對用戶所填入信息進行抽取，得到符合應(yīng)用場景的數(shù) 據(jù)集。
第五步，驗證本例中未選。
第六步，誠信計算對用戶的所選數(shù)據(jù)進行信用計算。對于網(wǎng)上交易，交 易的信用度表現(xiàn)為用戶長期穩(wěn)態(tài)的交易金額和交易頻度?？梢酝不恍?，利用 只計算平均交易金額的方法，如下所述a) 根據(jù)歷史記錄信息交易筆數(shù)、交易金額，計算累計交易均值pi和方差
o;
b) 根據(jù)穩(wěn)態(tài)交易定義，去除交易異常點、考慮頻率發(fā)生范圍，確定穩(wěn)態(tài) 交易額度；
c) 利用穩(wěn)態(tài)交易額度作為評判用戶網(wǎng)上交易信用的度量。
第七步，對比評估根據(jù)用戶所需交易完成額度，與用戶的穩(wěn)態(tài)交易額度 進行對比，得出結(jié)論。例如，通過上述計算所得用戶穩(wěn)態(tài)交易額度為100元(即 所述用戶平均交易信用)，如果用戶需要進行1000元的交易，則根據(jù)100元的 交易歷史穩(wěn)態(tài)記錄，證明所述用戶本次交易可信度不高；但如果是50元的交 易，在穩(wěn)態(tài)交易額度范圍內(nèi)，則本次交易可信。
本例中，通過計算模型計算并確定的數(shù)值代表信用評價的標(biāo)準(zhǔn)，用戶提交 的交易額度作為對比數(shù)據(jù)，在對比評估過程中，直接將所述對比數(shù)據(jù)與所述計 算結(jié)果比較。上述信用評估方法能夠幫助交易一方在面對大量待交易者的情況
下，在交易之前較準(zhǔn)確地確定對方是否能夠滿足自己的交易需求。 (2)網(wǎng)絡(luò)求職
第一步，定義用戶數(shù)據(jù)收集信息例如，姓名、年齡、性別、住址、戶口、 工作單位、學(xué)歷、職位、薪水、上級領(lǐng)導(dǎo)、工作年限、貨款、所在學(xué)校、所學(xué)
專業(yè)、指導(dǎo)老師、交易日期、交易金額、交易數(shù)量、商品單價等。
第二步，定義應(yīng)用場景信息需求對于網(wǎng)絡(luò)求職，需要的信息條目為姓
名、年齡、性別、戶口、工作單位、學(xué)歷、職位、薪水、工作年限。
第三步，數(shù)據(jù)收集針對應(yīng)用場景不同，可以利用兩種方法進行數(shù)據(jù)的收
集 一種是僅收集應(yīng)用場景所需的信息；另一種是盡可能的收集描述用戶屬性
的信息。
第四步，數(shù)據(jù)抽取對用戶所填入信息進行抽取，得到符合應(yīng)用場景的數(shù) 據(jù)集。
第五步，驗證對用戶所填信息進行一致性驗證，找出互相矛盾的地方。 第六步，誠信計算對用戶的所選數(shù)據(jù)進行誠信計算。對于網(wǎng)絡(luò)求職，求
職誠信表現(xiàn)為原單位的規(guī)模和職位、薪水，所述信息可以體現(xiàn)個人能力。簡化
后，利用原單位評估和薪水來計算信用度，如下所述a )根據(jù)所經(jīng)歷過的單位的相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)，計算累計單位規(guī)才莫均值p和方
差a ;
b) 計算薪水的均值和方差；
c) 利用單位規(guī)模均值和薪水均值進行加權(quán)后得到用戶工作能力信用量化 指數(shù)。
第七步，對比評估根據(jù)用戶工作能力信用指數(shù)與申請該工作的閥值進行 比較評估。其中，所述閥值也是通過上述步驟計算得到的，計算時使用的數(shù)據(jù) 來源于符合該工作要求的各項指標(biāo)數(shù)據(jù)。因此，設(shè)定的閥值能夠客觀反映出適 合該工作職位應(yīng)具有的能力。
本例中，通過計算模型所得的數(shù)值作為本次評估的對比數(shù)據(jù)，而標(biāo)準(zhǔn)值預(yù) 先計算得到，與網(wǎng)上交易的對比評估過程有所不同。
以上提供的信用評估方法，提高了信用評估的準(zhǔn)確率，而且應(yīng)用到其他領(lǐng) 域的信用評估，大大提高了網(wǎng)絡(luò)行為的可靠性，降低了網(wǎng)絡(luò)用戶的風(fēng)險。
上述信用評估方法，充分利用了價格圍繞價值波動的原理。所述原理是 價格是價值的反映，價值無法度量，但可以通過價格客觀反映，因為價格總是 圍繞價值上下波動。因此，本發(fā)明通過對用戶輸入的數(shù)據(jù)，進行客觀一致性驗 證，以及在不同應(yīng)用場景下的計算，可以得到用戶的信用度量值，即將信用評 估量化處理。從長期分析來看，所述量化值遵循價格圍繞價值波動的原理，量 化值也圍繞用戶的真實信用上下波動，所以通過所述量化值能夠較準(zhǔn)確地反映 出用戶真實的信用。
本發(fā)明實施例還提供了一種實現(xiàn)上述信用評估方法的評估系統(tǒng)，參照圖4 所示，是優(yōu)選實施例所述信用評估系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)庫401、規(guī) 則庫402、 一致性驗證單元403、信用評估單元404、查詢單元405、編輯單元 406、界面顯示單元407和身份審核單元408。
數(shù)據(jù)庫401用于存儲用戶信息表，所述信息表中設(shè)置了用來描述用戶屬性 信息的信息條目，并記錄了用戶按照信息條目輸入的數(shù)據(jù)。信息條目分為選填 和必填，其中條目種類繁多，例如〈姓名X性別X年齡X出生日期X學(xué)歷X 家庭住址〉〈戶口所在地><籍貫><家庭住址〉<家庭電話〉<導(dǎo)師〉<學(xué)習(xí)經(jīng)歷><工 作經(jīng)歷〉<身份證號><英語水平><...〉。信息條目可以根據(jù)實際需要添加、更改或刪除。數(shù)據(jù)庫401接收的是用戶輸入的數(shù)據(jù)，用戶一旦確認(rèn)提交，就沒有權(quán) 限進行再次修改，因此可以防止用戶多次修改已填信息。但是，用戶可以繼續(xù) 添加輸入信息。
規(guī)則庫402用于存儲所述信息條目之間的一致性驗證規(guī)則，所述驗證規(guī)則 可以進行更新、添加、刪除等操作。信息條目之間隱含著關(guān)聯(lián)關(guān)系，如上例中
<學(xué)習(xí)經(jīng)歷>::=<入學(xué)時間〉<所在院校><學(xué)院+專業(yè)><畢業(yè)時間〉<學(xué)制〉<導(dǎo) 師X學(xué)校地址X畢業(yè)證書號〉；
〈工作經(jīng)歷〉=<入職時間〉<所在單位〉<職位><上級部門><部門領(lǐng)導(dǎo)〉<電 位聯(lián)系電話><薪水><公司規(guī)模><盈利水平><離職時間><工作年限><工號>;
〈英語水平〉=<語言種類><級別><獲證時間><證書編碼〉<成績>;等等。
規(guī)則庫的構(gòu)建在系統(tǒng)中是極其重要的，主要針對客觀世界條目之間的關(guān)系 進行深層次挖掘，顯示信息條目之間所隱藏的潛在關(guān)系。例如，前面提到的條 目信息 <學(xué)習(xí)經(jīng)歷>::=<入學(xué)時間><所在院校><學(xué)院+專業(yè)><畢業(yè)時間〉<學(xué)制 〉<導(dǎo)師〉<學(xué)校地址〉<畢業(yè)證書號〉中，可定義的規(guī)則就有很多。
規(guī)則1: <學(xué)制> = <畢業(yè)時間> - <入學(xué)時間>;
規(guī)則2: <所在院校>+<學(xué)院+專業(yè)> 》 <學(xué)制》，
規(guī)則3:〈所在院校〉地址》〈學(xué)校地址〉；等等。
優(yōu)選的，所述規(guī)則庫402中的某些驗證規(guī)則可以根據(jù)用戶需要，調(diào)用系統(tǒng) 外部數(shù)據(jù)庫，進行系統(tǒng)外資源驗證，如身份證、學(xué)歷證等。
需要說明的是，所述規(guī)則庫對于第一用戶是透明的，即第一用戶并不掌握 規(guī)則庫的驗證規(guī)則，只是按照所列的信息條目輸入數(shù)據(jù)。因此，當(dāng)規(guī)則庫中建 立了復(fù)雜而龐大的各種驗證規(guī)則時，用戶輸入偽造數(shù)據(jù)即能被發(fā)現(xiàn)；即使用戶 能夠根據(jù)信息條目之間的關(guān)聯(lián)性，分析出部分規(guī)則而偽造數(shù)據(jù)，但也無法全部 偽造。
一致性驗證單元403用于調(diào)用所述規(guī)則庫402中的一致性驗證規(guī)則，驗證 用戶輸入的信息條目數(shù)據(jù)是否一致，并計算得到一致性驗證指數(shù)7—致性。優(yōu)選 的，所述單元與信用評估單元404配合，對個人的信用進行評估與檢查。由于 對用戶客觀屬性的描述信息中存在著很多的關(guān)聯(lián)性，所以根據(jù)用戶自行錄入的 信息可以發(fā)現(xiàn)信息不 一致現(xiàn)象。信用評估單元404用于針對不同應(yīng)用場景，從信息表中抽取符合場景的信 息條目，建立不同計算模型，并對用戶所填數(shù)據(jù)進行計算、評估。所述信用評 估單元404包括一計算單元，用于根據(jù)計算模型的公式，對條目數(shù)值進行加權(quán) 計算；還包括一對比評估單元，用于根據(jù)所述計算值，對用戶信用進行對比評 估，具體評估方法如前所述。優(yōu)選的，在計算過程和對比評估中可以參考一致 性驗證指數(shù)" 一致性。
查詢單元405用于為用戶提供其他用戶的信用查詢服務(wù)，查詢用戶輸入待 查詢用戶的ID，即可查詢到該用戶的信用評估情況，如經(jīng)一致性驗證單元403 得到的一致性驗證指數(shù)孓致性，經(jīng)信用評估單元404得到的評估值，經(jīng)編輯單 元406得到的各種曲線圖等。
編輯單元406用于提供各種應(yīng)用工具集，將一致性驗證單元403或信用評 估單元404得到的數(shù)值繪制成曲線圖，供查詢用戶參考。例如，提供對場景信 用曲線、綜合信用曲線或用戶信息編輯等工具，可以根據(jù)用戶需要生成場景信 用曲線、綜合信用曲線等曲線圖。
界面顯示單元407提供了用戶與系統(tǒng)之間的的交互界面，針對評估用戶和 查詢用戶，包括個人用戶登錄與信息錄入界面和客戶調(diào)用與信息查詢界面。
其中，所述個人用戶登錄與信息錄入界面負(fù)責(zé)個人登錄信息錄入、信息條 目數(shù)據(jù)錄入、條目數(shù)據(jù)顯示、用戶操作功能提示、信用評估曲線分段分時顯示 等功能。所述界面提供了個人與建立誠信檔案之間的操作界面。
所迷客戶調(diào)用與信息查詢界面主要為使用信用評估服務(wù)的人提供，例如機 構(gòu)用戶、個人用戶。所述用戶根據(jù)業(yè)務(wù)類別選定應(yīng)用場景，根據(jù)待查詢用戶提 供的信用ID，輸入系統(tǒng)后進行信用驗證，得出待查詢用戶的信用評估情況。
優(yōu)選的，身份審核單元408用于對評估用戶、查詢用戶的登錄身份進行驗 證，包括密碼、驗證碼、信用ID號等，所有用戶只有通過驗證后才可使用該 系統(tǒng)。
此外，還設(shè)置了第三方驗證單元，主要針對一致性一企驗和系統(tǒng)智能自驗不 能進行的驗證活動，例如工資情況、工作經(jīng)驗等情況，提供第三方個人驗證或 專家、權(quán)威他驗的驗證服務(wù)。
圖4所示系統(tǒng)中未詳述的部分可以參見圖2和圖3所示方法的相關(guān)部分，在此不再詳述。
以上對本發(fā)明所4是供的一種信用評估方法及系統(tǒng)，進行了詳細(xì)介紹，本文 中應(yīng)用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明 只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù) 人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實施方式
及應(yīng)用范圍上均會有改變之處。綜 上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。
權(quán)利要求
1、一種信用評估方法，其特征在于，包括設(shè)置輸入信息條目，并確定所述信息條目之間的一致性聯(lián)系；接收第一用戶按照所述信息條目輸入的內(nèi)容；驗證具有一致性聯(lián)系的信息條目內(nèi)容之間是否一致，得到第一用戶輸入信息信用度值；第二用戶查詢第一用戶信息；將包含所述輸入信息信用度值的查詢結(jié)果輸出。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括 設(shè)定不同的查詢場景，并抽取所需信息條目建立相應(yīng)的計算模型；對應(yīng)第二用戶的查詢場景，根據(jù)相應(yīng)的計算模型進行第 一用戶數(shù)據(jù)計算； 根據(jù)所述計算結(jié)果進行對比評估，評價第一用戶的信用。
3、 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，按照以下步驟進行第一用 戶的信用評估所述計算值為第一用戶在相應(yīng)查詢場景下的信用評估標(biāo)準(zhǔn)值， 將第一用戶新提交的評估值與所述標(biāo)準(zhǔn)值進行比較，若比較結(jié)果在預(yù)定范圍 內(nèi)，則賦值第一用戶信用度；否則，賦另一值于第一用戶信用度。
4、 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，按照以下步驟進行第一用 戶的信用評估所述計算值為第一用戶在相應(yīng)查詢場景下的信用評估值，將所 述計算值與預(yù)先計算所得的標(biāo)準(zhǔn)值進行比較，若比較結(jié)果在預(yù)定范圍內(nèi)，則賦 值第一用戶信用度；否則，賦另一值于第一用戶信用度。
5、 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，還包括將所述輸入信息 信用度值賦予權(quán)重值，并參與計算模型的數(shù)據(jù)計算；和/或參與根據(jù)計算值進 行的第一用戶信用評估。
6、 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，還包括響應(yīng)第二用戶的 輸出請求，將所述第 一用戶的信用評估結(jié)果制成各類曲線圖輸出。
7、 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于第一用戶已輸入的信 息條目數(shù)據(jù)無法修改或刪除。
8、 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，還包括對第一用戶 補充輸入的信息條目內(nèi)容，重新進行一致性驗證。
9、 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，還包括接收第三方 驗證信息，并與第一用戶輸入的信息條目內(nèi)容進行比較，驗證所述輸入內(nèi)容的 信用度。
10、 一種信用評估系統(tǒng)，其特征在于，包括數(shù)據(jù)庫，用于存放輸入信息條目，以及第一用戶按照所述信息條目輸入的內(nèi)容；規(guī)則庫，用于存放所述信息條目之間的一致性聯(lián)系；一致性檢驗單元，用于調(diào)用所述規(guī)則庫，驗證數(shù)據(jù)庫中具有一致性聯(lián)系的 信息條目內(nèi)容之間是否一致，得到第一用戶輸入信息信用度值；查詢單元，用于第二用戶查詢第一用戶信息，并將包含所述輸入信息信用 度值的查詢結(jié)果輸出。
11、 根據(jù)權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括計算單元，用 于設(shè)定不同的查詢場景，并從所述數(shù)據(jù)庫中抽取所需信息條目建立相應(yīng)的計算 模型；對應(yīng)第二用戶的查詢場景，根據(jù)相應(yīng)的計算模型進行第 一用戶數(shù)據(jù)計算。
12、 根據(jù)權(quán)利要求11所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括信用評估單元， 用于通過所述計算單元得到的計算值所客觀反映的信用度，進行第一用戶的信 用評估。
13、 根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其特征在于所述計算值為第一用戶 在相應(yīng)查詢場景下的信用評估標(biāo)準(zhǔn)值，則所述信用評估單元將第一用戶新提交 的評估值與所述標(biāo)準(zhǔn)值進行比較，若比較結(jié)果在預(yù)定范圍內(nèi)，則賦值第一用戶 信用度；否則，賦另一值于第一用戶信用度。
14、 根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其特征在于所述計算值為第一用戶 在相應(yīng)查詢場景下的信用評估值，則所述信用評估單元將所述計算值與預(yù)先計 算所得的標(biāo)準(zhǔn)值進行比較，若比較結(jié)果在預(yù)定范圍內(nèi)，則賦值第一用戶信用度； 否則，賦另一值于第一用戶信用度。
15、 根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其特征在于所述計算單元將所述一 致性檢驗單元得到的輸入信息信用度值賦予權(quán)重值，并參與到計算模型的數(shù)據(jù) 計算；和/或所述信用評估單元進行第一用戶信用評估時參考所述輸入信息信用度值。
16、 根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括評估結(jié)果編輯 單元，用于響應(yīng)第二用戶的輸出請求，將所述第一用戶的信用評估結(jié)果制成各 類曲線圖輸出。
17、 根據(jù)權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于所述數(shù)據(jù)庫中第一用戶 已輸入的信息條目內(nèi)容無法修改或刪除。
18、 根據(jù)權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括第三方驗證單 元，用于接收第三方驗證信息，并與數(shù)據(jù)庫中第一用戶輸入的信息條目內(nèi)容進 行比較，驗證所述輸入數(shù)據(jù)的信用度。
19、 根據(jù)權(quán)利要求IO所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括界面顯示單元， 包括第一用戶使用界面和第二用戶使用界面；其中，第一用戶使用界面用于提 供第一用戶與所述信用評估系統(tǒng)之間的操作界面，第二用戶使用界面用于提供 第二用戶與所述信用評估系統(tǒng)之間的操作界面。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種信用評估方法及系統(tǒng)，以解決目前通過人工打分獲得的信用評估值準(zhǔn)確率不高的問題。所述方法包括設(shè)置輸入信息條目，并確定所述信息條目之間的一致性聯(lián)系；接收第一用戶按照所述信息條目輸入的內(nèi)容；驗證具有一致性聯(lián)系的信息條目內(nèi)容之間是否一致，得到第一用戶輸入信息信用度值；第二用戶查詢第一用戶信息；將包含所述輸入信息信用度值的查詢結(jié)果輸出。所述評估方法實現(xiàn)了整個評估流程的自動化處理，提高了評估效率，而且還應(yīng)用到其他信用評估領(lǐng)域，能夠在多種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中提高網(wǎng)絡(luò)行為的可靠性，降低網(wǎng)絡(luò)用戶的風(fēng)險。本發(fā)明將信用評估量化處理，通過分析用戶長期數(shù)據(jù)的量化值，更真實、準(zhǔn)確地反映用戶的信用。
文檔編號G06Q30/00GK101295388SQ20071009797
公開日2008年10月29日 申請日期2007年4月25日 優(yōu)先權(quán)日2007年4月25日
發(fā)明者李安渝 申請人:北京神州商橋技術(shù)服務(wù)有限公司