本发明专利技术提供一种空壳企业精准识别方法、系统、设备及存储介质，其中，方法包括：获取待识别企业的名称，并基于待识别企业的名称，采用大数据技术获取待识别企业的数据信息；根据待识别企业的名称和数据信息，判断待识别企业是否具有一类风险特征，若具有一类风险特征，则认定待识别企业为空壳企业；若待识别企业不具有一类风险特征，则将待识别企业的名称和数据信息输入至二类风险综合评估模型，根据二类风险综合评估模型获取待识别企业的综合评估得分；根据待识别企业的综合评估得分和预设风险分数，判断待识别企业是否为空壳企业。本发明专利技术能够实现对空壳企业的客观评估，提升空壳企业的识别精准度，达到风险防控和预警的目的。达到风险防控和预警的目的。达到风险防控和预警的目的。
【技术实现步骤摘要】
一种空壳企业精准识别方法、系统、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及网络信息
，尤其涉及一种空壳企业精准识别方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]空壳企业通常是指没有实体经营或资产的法人实体，常被用于掩盖非法的金融活动。现有的针对空壳企业识别的技术主要是采用单个指标或多个指标的命中，从而判断企业是否为空壳企业，方法较为机械，识别精度较差，此外，少部分金融机构还通过对单个企业的财务报表、资产、税务、负债等多维度进行调查，并由专家打分的方法，使得空壳企业判断的主观性增加，从而影响空壳企业判断的客观准确性，且效率较低。
技术实现思路
[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种空壳企业精准识别方法、系统、设备及存储介质。
[0004]一种空壳企业精准识别方法，包括以下步骤：获取待识别企业的名称，并基于所述待识别企业的名称，采用大数据技术获取待识别企业的数据信息；根据所述待识别企业的名称和数据信息，判断所述待识别企业是否具有一类风险特征，若具有一类风险特征，则认定待识别企业为空壳企业；若待识别企业不具有一类风险特征，则将所述待识别企业的名称和数据信息输入至二类风险综合评估模型，根据所述二类风险综合评估模型获取待识别企业的综合评估得分；根据所述待识别企业的综合评估得分和预设风险分数，判断待识别企业是否为空壳企业。
[0005]在其中一个实施例中，所述一类风险特征包括重大风险特征。
[0006]在其中一个实施例中，所述二类风险综合评估模型对应有二类风险特征，所述二类风险特征包括主体异常、联系方式异常、经营地址异常、法定代表人异常、企业变更异常及关联方异常的六个维度；其中，所述主体异常包括无员工数据、无招聘信息、经营期限距离到期小于5年、被列入企业经营异常名录、无专利、软著、商标和土地的资产信息、抽查检查不正常、企业股权被司法冻结、被列为失信被执行人和企业无实缴资本的风险指标；所述联系方式异常包括联系电话为虚拟号码和相同联系方式的多家企业存在违法事项的风险指标；经营地址异常包括企业无注册地址、超过2家企业共用本注册经营地址、注册地址相同的多家企业存在违法事项和采用托管、代办、自主申报或住所申报的风险指标；法定代表人异常包括法定代表人名下企业众多、法定代表人控制的多家企业存在违法事项和法定代表人控制的其他企业均无实缴资本的风险指标；企业变更异常包括实际控制人频繁变更、法定代表人频繁变更、经营范围频繁变更、地址频繁变更、公司名称频繁变更和注册资本变更幅度过大的风险指标；关联方异常包括企业多个关联方成员存在违法事项和关联方企业均无实缴资本的风险指标。
[0007]在其中一个实施例中，在待识别企业不具有一类风险特征时，将所述待识别企业
的名称和数据信息输入至二类风险综合评估模型之前，还包括：对所述二类风险特征六个维度对应的风险指标，分别设定风险指标的阈值和权重；根据所有的风险指标及对应阈值和权重，构建二类风险综合评估模型。
[0008]在其中一个实施例中，所述根据所述若干二类风险特征的六个维度对应的风险指标，分别设定风险指标的阈值和权重，具体包括：采用层次分析法对每个维度中的风险指标进行权重设定，每个维度中所有风险指标的权重值总和为1；注册资本变更服务过大的风险指标的阈值设定为：最近一次注册资本变动为上一次的10倍以上，得分100，否则得分50；除注册资本变更服务过大之外的企业变更维度风险指标的阈值设定为：近五年变更次数小于或等于1，得分50，变更次数为2到3次，得分80，变更次数大于3次，得分100；法定代表人名下企业众多的风险指标的阈值设定为：法定代表人有3家及以下企业，得分50，有3到5家企业，得分60，有5到10家企业，得分80，有10家以上企业，得分100；无员工数据的风险指标的阈值设定为：无员工数据得分100，有员工数据得分50；除上述风险指标之外的所有风险指标的阈值设定为：是得分100，否得分50。
[0009]在其中一个实施例中，所述根据所述二类风险综合评估模型获取待识别企业的综合评估得分，具体包括：根据所述风险指标对应的得分和权重，获取每个维度对应的评估得分，根据所有维度的评估得分，计算获取待识别企业的综合评估得分，公式为：
[0010]Score＝S+Max(L,D,F,B,G)/10
[0011][0012]式中，S表示主体异常维度的评估得分，L表示联系方式异常维度的评估得分，D表示经营地址异常的评估得分，F表示法定代表人异常维度的评估得分，B表示企业变更异常维度的评估得分，G表示关联方异常维度的评估得分，K表示预设风险分数。
[0013]在其中一个实施例中，所述根据所述待识别企业的综合评估得分和预设风险分数，判断待识别企业是否为疑似空壳企业，具体包括：若所述待识别企业的综合评估得分大于或等于预设风险分数，则判定待识别企业为空壳企业，并根据综合评估得分输出待识别企业为空壳企业的概率；若所述待识别企业的综合评估得分小于预设风险分数，则判定待识别企业不为空壳企业。
[0014]一种空壳企业精准识别系统，包括：企业信息获取模块，用于获取待识别企业的名称，并基于所述待识别企业的名称，采用大数据技术获取待识别企业的数据信息；一类风险判别模块，用于根据所述待识别企业的名称和数据信息，判断所述待识别企业是否具有一类风险特征，在具有一类风险特征时，认定待识别企业为空壳企业；二类风险评估模块，用于在待识别企业不具有一类风险特征时，将所述待识别企业的名称和数据信息输入至二类风险综合评估模型，根据所述二类风险综合评估模型获取待识别企业的综合评估得分；空壳企业判断模块，用于根据所述待识别企业的综合评估得分和预设风险分数，判断待识别企业是否为空壳企业。
[0015]一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述各个实施例中所述的一种空壳企业精准识别方法的步骤。
[0016]一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述各个实施例中所述的一种空壳企业精准识别方法的步骤。
[0017]相比于现有技术，本专利技术的优点及有益效果在于：通过获取待识别企业的名称，采用大数据技术获取对应的数据信息，根据待识别企业名称和数据信息，判断待识别企业是否具有一类风险特征，在具有一类风险特征时，直接认定待识别企业为空壳企业，提升空壳企业的识别效率；在待识别企业不具有一类风险特征时，将名称和数据信息输入二类风险综合评估模型，获取待识别企业的综合评估得分，比较综合评估得分和预设风险分数，判断待识别企业是否为空壳企业，通过二类风险综合评估模型实现对多个风险指标的综合评估，从而能够对空壳企业进行客观评估，提升空壳企业的识别精准度，达到风险防控和预警的目的。
附图说明
[0018]图1为一个实施例中一种空壳企业精准识别方法的流程示意图；
[0019]图2为一个实施例中一种空壳企业精准识别系统的结构示意图；
[0020]图3为一个实施例中设备的内本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种空壳企业精准识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待识别企业的名称，并基于所述待识别企业的名称，采用大数据技术获取待识别企业的数据信息；根据所述待识别企业的名称和数据信息，判断所述待识别企业是否具有一类风险特征，若具有一类风险特征，则认定待识别企业为空壳企业；若待识别企业不具有一类风险特征，则将所述待识别企业的名称和数据信息输入至二类风险综合评估模型，根据所述二类风险综合评估模型获取待识别企业的综合评估得分；根据所述待识别企业的综合评估得分和预设风险分数，判断待识别企业是否为空壳企业。2.根据权利要求1所述的一种空壳企业精准识别方法，其特征在于，所述一类风险特征包括重大风险特征。3.根据权利要求1所述的一种空壳企业精准识别方法，其特征在于，所述二类风险综合评估模型对应有二类风险特征，所述二类风险特征包括主体异常、联系方式异常、经营地址异常、法定代表人异常、企业变更异常及关联方异常的六个维度；其中，所述主体异常包括无员工数据、无招聘信息、经营期限距离到期小于5年、被列入企业经营异常名录、无专利、软著、商标和土地的资产信息、抽查检查不正常、企业股权被司法冻结、被列为失信被执行人和企业无实缴资本的风险指标；所述联系方式异常包括联系电话为虚拟号码和相同联系方式的多家企业存在违法事项的风险指标；经营地址异常包括企业无注册地址、超过2家企业共用本注册经营地址、注册地址相同的多家企业存在违法事项和采用托管、代办、自主申报或住所申报的风险指标；法定代表人异常包括法定代表人名下企业众多、法定代表人控制的多家企业存在违法事项和法定代表人控制的其他企业均无实缴资本的风险指标；企业变更异常包括实际控制人频繁变更、法定代表人频繁变更、经营范围频繁变更、地址频繁变更、公司名称频繁变更和注册资本变更幅度过大的风险指标；关联方异常包括企业多个关联方成员存在违法事项和关联方企业均无实缴资本的风险指标。4.根据权利要求3所述的一种空壳企业精准识别方法，其特征在于，在待识别企业不具有一类风险特征时，将所述待识别企业的名称和数据信息输入至二类风险综合评估模型之前，还包括：对所述二类风险特征六个维度对应的风险指标，分别设定风险指标的阈值和权重；根据所有的风险指标及对应阈值和权重，构建二类风险综合评估模型。5.根据权利要求4所述的一种空壳企业精准识别方法，其特征在于，所述根据所述若干二类风险特征的六个维度对应的风险指标，分别设定风险指标的阈值和权重，具体包括：采用层次分析法对每个维度中的风险指标进行权重设定，每个维度中所有风险指标的权重值总和为1；注册资本变更服务过大的风险指标的阈值设定为：最近一次注册资本变动为上一次的10倍以上，得分100，否则得分50；除注册资本变更服务过大之外的企业变更维度风险指标的...
【专利技术属性】
技术研发人员：龙非池，赵兵，
申请(专利权)人：撼地数智重庆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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