本发明涉及金融科技(fintech)领域，具体涵盖了企业信用评估服务的。该融合了机器学习和金融领域的知识，旨在通过mlp神经网络技术构建企业金融信用画像，提供高效、精准的金融评估服务。本发明主要应用于风险管理、信贷评估等金融业务，为金融行业引入了先进的深度学习技术，推动了金融智能化的发展。
背景技术：
1、随着经济的发展和金融市场的不断完善，企业金融信用的评估变得越来越重要。企业金融信用评估是金融机构在决策贷款和其他金融业务时的核心考虑因素之一。传统上，金融机构主要依赖于企业的财务报表、信用报告和少量的外部数据来评估企业的信用状况。然而，这种传统的评估方法存在一些局限性，传统的金融信用评估主要依赖于企业主动提供的财务报表和信用报告，这导致了数据的有限性。很多时候，企业的真实状况可能无法通过有限的数据反映出来，从而影响评估的准确性。财务报表等传统数据的收集和更新通常需要一定的时间，导致信息的滞后性。在金融决策中，时效性是至关重要的因素，而传统方法在这方面存在一定的不足。企业的信用评估需要考虑多个维度，包括但不限于财务状况、经营稳定性、行业地位等。传统的评估方法难以全面覆盖这些维度，限制了对企业信用的全面评估。鉴于上述问题，亟需一种新的企业金融信用评估方法，能够克服传统方法的局限性，通过更全面、及时、多源的数据进行评估，提高评估的准确性和时效性，能够更好地评估企业的信用风险。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种基于神经网络构建企业金融信用画像的金融评估服务方法，以解决上述问题,该方法包括以下步骤：
2、一种基于神经网络构建企业金融信用画像的金融评估方法，包括下列步骤；
3、数据收集模块：收集企业金融数据，包括利润率、总资产周转率、现金比率、速动比率、长期借款与总资产比、资产负债率，并使用已经公开发布的企业绩效评价标准值中行业资产负债率平均值与企业的资产负债率进行比较来定义信用风险，定义为高风险企业，赋值为1；反之，则定义为低风险企业，赋值为0，并对企业金融数据进行标注；
4、数据预处理模块：用于对输入的企业金融数据进行预处理，包括但不限于数据清洗、标准化和特征工程；
5、mlp神经网络训练模块：采用mlp神经网络捕捉企业金融数据中的复杂关系；通过对标注的金融数据进行深度学习，构建违约预测模型并进行训练；
6、预测模块：通过训练好的mlp神经网络模型，对新的企业金融数据进行违约预测。
7、进一步的，所收集的金属数据包括利润率、总资产周转率、现金比率、速动比率、长期借款与总资产比、资产负债率。
8、进一步的，选取隐藏层激活函数为parametric relu。
9、进一步的，对于输出层选择激活函数sigmoid函数。
10、本发明的优点在于：其综合运用mlp神经网络模型和五个关键的金融指标，通过深度学习技术和多层次特征提取，实现了对企业违约风险的高效、准确预测。这一方法不仅突破了传统统计方法的限制，更能够自动学习和适应金融数据的复杂关系，提高了模型的泛化能力。同时，五个选择精准的金融指标使得模型更具实用性和可解释性，为金融从业者提供了全面、可靠的决策支持。整合了数据收集模块后，系统不仅能够及时捕捉企业财务状况的变化，还能够全面考量多个方面的金融信息，使得违约预测更加全面、实时、可靠，为金融行业提供了一种前瞻性、智能化的解决方案。
1.一种基于神经网络构建企业金融信用画像的金融评估方法，包括下列步骤；
2.根据权利要求1所述的金融评估方法，其特征在于，所收集的金属数据包括利润率、总资产周转率、现金比率、速动比率、长期借款与总资产比、资产负债率。
3.根据权利要求1所述的金融评估方法，其特征在于，选取隐藏层激活函数为parametric relu。
4.根据权利要求1所述的金融评估方法，其特征在于，对于输出层选择激活函数sigmoid函数。
