2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的認(rèn)證方法，其特征在于，所述步驟a包括如下步驟： al.通過(guò)第三方身份認(rèn)證載體中的信用數(shù)字認(rèn)證應(yīng)用，發(fā)送載體中的信用主體身份信 息； a2.信用評(píng)估系統(tǒng)接收并讀取所述信用主體身份信息，并將其作為所述身份信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的認(rèn)證方法，其特征在于，所述步驟al包括如下步驟： all.信用主體在互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下使用所述第三方身份認(rèn)證載體，觸發(fā)所述載體中的信 用數(shù)字認(rèn)證應(yīng)用； al2.所述信用數(shù)字認(rèn)證應(yīng)用發(fā)送所述載體中的信用主體身份信息至所述信用評(píng)估系 統(tǒng)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的認(rèn)證方法，其特征在于，所述步驟b包括如下步 驟： bl.所述信用評(píng)估系統(tǒng)發(fā)送信用主體的身份信息至第三方信用記錄查詢平臺(tái)； b2.所述第三方信用記錄查詢平臺(tái)反饋查詢結(jié)果至所述信用評(píng)估系統(tǒng)，其中所述查詢 結(jié)果作為所述信用記錄。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至4中任一項(xiàng)所述的認(rèn)證方法，其特征在于，所述步驟c包括如下步 驟： cl.信用評(píng)估系統(tǒng)根據(jù)信用記錄，結(jié)合信用負(fù)面清單評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，統(tǒng)計(jì)每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo) 的數(shù)據(jù)值； c2.根據(jù)所述統(tǒng)計(jì)的評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)值，所述信用評(píng)估系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別評(píng)估，并獲得所述 識(shí)別評(píng)估結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的認(rèn)證方法，其特征在于，在所述步驟c2中，所述信用評(píng)估系統(tǒng) 進(jìn)行識(shí)別評(píng)估的步驟包括如下步驟：信用評(píng)估系統(tǒng)根據(jù)信用記錄，結(jié)合信用負(fù)面清單評(píng)價(jià) 指標(biāo)體系，生成其對(duì)應(yīng)的特征碼，所述特征碼是由一串字母和數(shù)字組成的字符串，第一位代 表負(fù)面信用記錄所對(duì)應(yīng)的類(lèi)別，第二位代表負(fù)面記錄的嚴(yán)重程度，第三位至最后代表負(fù)面 記錄發(fā)生的次數(shù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的認(rèn)證方法，其特征在于，所述信用負(fù)面清單評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 形成的步驟如下： -基于一個(gè)或多個(gè)信用平臺(tái)的負(fù)面信息記錄； -對(duì)所述負(fù)面信息記錄進(jìn)行分析，并基于對(duì)負(fù)面信息記錄歸類(lèi)規(guī)則生成所述負(fù)面清單 評(píng)估指標(biāo)體系。
8.根據(jù)權(quán)利要求5至7中任一項(xiàng)所述的認(rèn)證方法，其特征在于，在所述步驟c2中，所述 信用評(píng)估系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別評(píng)估的步驟還包括如下步驟：基于所述信用記錄對(duì)信用主體的失信 程度指標(biāo)進(jìn)行重新分類(lèi)與評(píng)價(jià)。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的認(rèn)證方法，其特征在于，所述失信程度指標(biāo)包括如下指標(biāo)中 的任一種或任多種： -司法及嚴(yán)重行政失信指標(biāo)； -自由罰失信指標(biāo)； _行為罰失彳目指標(biāo)； -財(cái)產(chǎn)罰失信指標(biāo)； -聲譽(yù)罰失信指標(biāo)； _公共事業(yè)違約失彳目指標(biāo)；以及 _社會(huì)組織失彳目行為指標(biāo)。
10.根據(jù)權(quán)利要求8或9所述的認(rèn)證方法，其特征在于，所述步驟c2中，所述信用評(píng)估 系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別評(píng)估的步驟還包括如下步驟：基于失信頻率、失信范圍對(duì)所述信用主體的失 信度進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。
11.根據(jù)權(quán)利要求5至10中任一項(xiàng)所述的認(rèn)證方法，其特征在于，所述信用評(píng)估系統(tǒng)采 用因素分析法進(jìn)行信用評(píng)估。
12. 根據(jù)權(quán)利要求11中所述的認(rèn)證方法，其特征在于，所述因素分析法主要包括如下 步驟： fl.利用各級(jí)評(píng)估因素的權(quán)重向量，逐級(jí)向上對(duì)矩陣進(jìn)行模糊運(yùn)算，從而獲得一個(gè)隸屬 度向量，所述隸屬度向量用于指示所述評(píng)估結(jié)果。 f2.將基礎(chǔ)評(píng)估因素相對(duì)應(yīng)的權(quán)重向量與基礎(chǔ)隸屬度矩陣進(jìn)行模糊運(yùn)算，得出上一級(jí) 評(píng)估因素的隸屬度矩陣，并逐級(jí)向上進(jìn)行模糊運(yùn)算，直至生成一級(jí)評(píng)估因素的隸屬度矩陣。 f3.根據(jù)各所述基礎(chǔ)評(píng)估因素對(duì)應(yīng)的評(píng)估函數(shù)的相應(yīng)參數(shù)計(jì)算出所述n個(gè)評(píng)估等級(jí)的 隸屬度值，進(jìn)行正則化處理以獲得所述n個(gè)評(píng)估等級(jí)的隸屬度值，最終生成m行n列的基礎(chǔ) 隸屬度矩陣，所述m表示所述基礎(chǔ)評(píng)估因素的個(gè)數(shù)。 f4.將一級(jí)評(píng)估因素的權(quán)重向量與一級(jí)評(píng)估因素的隸屬度矩陣進(jìn)行模糊運(yùn)算，獲得與 全部評(píng)估因素對(duì)應(yīng)的隸屬度向量。 f5.采用模糊綜合算法對(duì)所述隸屬度向量進(jìn)行計(jì)算，從而獲得所述評(píng)估結(jié)果。
13.根據(jù)權(quán)利要求12中所述的認(rèn)證方法，其特征在于，在所述因素分析法中，所述正則 化處理通過(guò)如下公式實(shí)現(xiàn)：
14.根據(jù)權(quán)利要求1至13中任一項(xiàng)所述的認(rèn)證方法，其特征在于，所述步驟d包括如下 步驟： dl.所述信用評(píng)估系統(tǒng)根據(jù)評(píng)估計(jì)算結(jié)果，結(jié)合信用負(fù)面清單評(píng)價(jià)指標(biāo)的信用風(fēng)險(xiǎn)劃 分規(guī)則，把評(píng)估結(jié)果在系統(tǒng)展示頁(yè)進(jìn)行展示； d2.結(jié)合所述評(píng)估計(jì)算結(jié)果及第三方信用記錄查詢平臺(tái)反饋的查詢信息，信用評(píng)估系 統(tǒng)自動(dòng)生成信用評(píng)估電子報(bào)告。
15.根據(jù)權(quán)利要求1至14中任一項(xiàng)所述的認(rèn)證方法，其特征在于，所述步驟e包括如下 步驟： el.所述信用評(píng)估系統(tǒng)接收到第三方身份認(rèn)證載體發(fā)送的信用主體的身份信息，查詢 該信用主體的評(píng)估計(jì)算結(jié)果及信用評(píng)估電子報(bào)告； e2.所述信用評(píng)估系統(tǒng)根據(jù)所述評(píng)估計(jì)算結(jié)果，結(jié)合其對(duì)應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型，生成相應(yīng) 的信用數(shù)字認(rèn)證標(biāo)識(shí)； e3.所述信用評(píng)估系統(tǒng)將所述信用數(shù)字認(rèn)證標(biāo)識(shí)及信用評(píng)估電子報(bào)告鏈接反饋給第三 方身份認(rèn)證載體； e4.所述第三方身份認(rèn)證載體根據(jù)接收到的鏈接，實(shí)時(shí)進(jìn)行信用數(shù)字認(rèn)證標(biāo)識(shí)及信用 評(píng)估電子報(bào)告的展示。
16. 根據(jù)權(quán)利要求14或15所述的認(rèn)證方法，其特征在于，所述信用風(fēng)險(xiǎn)至少分為信用 風(fēng)險(xiǎn)高危、信用風(fēng)險(xiǎn)警示、信用風(fēng)險(xiǎn)可控三種類(lèi)型，并以對(duì)應(yīng)的紅燈、黃燈、綠燈的評(píng)估結(jié)果 形式進(jìn)行展示。
17. 根據(jù)權(quán)利要求15所述的認(rèn)證方法，其特征在于，所述信用風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型是根據(jù)得分區(qū) 間劃分的，計(jì)算機(jī)將評(píng)估結(jié)果比對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的得分區(qū)間值，從而得到對(duì)應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)別。
18. 信用數(shù)字認(rèn)證方法的處理裝置，運(yùn)用數(shù)據(jù)交互模式，通過(guò)信用評(píng)估計(jì)算模塊，實(shí)時(shí) 的識(shí)別出具有信用風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)法人和自然人主體，包括： 第一確認(rèn)裝置，其用于確認(rèn)是否經(jīng)過(guò)信用數(shù)字認(rèn)證； 第一計(jì)算裝置，其用于計(jì)算信用評(píng)估結(jié)果； 第一生成裝置，其用于生成信用數(shù)字認(rèn)證結(jié)果； 第一推送裝置，其用于推送信用數(shù)字認(rèn)證結(jié)果。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供信用數(shù)字認(rèn)證方法，用于識(shí)別信用主體潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)，包括如下步驟：a.讀取信用主體身份信息；b.根據(jù)身份信息查詢信用記錄；c.根據(jù)信用記錄進(jìn)行識(shí)別評(píng)估；d.根據(jù)識(shí)別評(píng)估結(jié)果生成信用評(píng)估等級(jí)標(biāo)識(shí)和信用評(píng)估報(bào)告；e.實(shí)時(shí)推送識(shí)別評(píng)估結(jié)果。根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，還提供信用數(shù)字認(rèn)證的處理裝置。通過(guò)本發(fā)明提供的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、評(píng)估算法以及評(píng)估處理裝置，可以有效地處理各種評(píng)估工作，并可以結(jié)合專(zhuān)家?guī)斓脑O(shè)置來(lái)提高準(zhǔn)確度以及效率。
【IPC分類(lèi)】G06Q30-00
【公開(kāi)號(hào)】CN104574110
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410841621
【發(fā)明人】張偉平, 樓月盛
【申請(qǐng)人】張偉平, 樓月盛
【公開(kāi)日】2015年4月29日
【申請(qǐng)日】2014年12月29日