想象一下，你所在的省市或行业可能会有超百万家企业，如何在海量的企业中快速找到“企业信用”与“科创实力”均达到卓越、优秀级别的“潜力股”？

　　答案是“评分模型”。通过实施数据模型评分，可以有效地筛选出业务能力强且风险较低的合作企业。这在许多领域都有应用，比如银行选择优质客户、制造类企业寻找供应链伙伴以及招商部门筛选入驻企业等。

　　近日，企查查上线“信用分”和“科创分”两大数据模型，覆盖全国近千个行业、数亿家企业可信商业数据，助力用户快速识别企业信用风险与科创实力。

　　据悉，“信用分”与“科创分”模型基于中国境内3.1亿家企业等组织机构的公开信息，通过数据清洗、数据分析、数据挖掘和算法建模等技术，利用机器学习算法和大数据模型综合计算得出“信用分”和“科创分”，其分值可辅助体现企业主体信用状况和科创实力。

　　一眼洞察企业信用：企业信用评分模型覆盖400+特征标签因子库

　　据介绍，企查查的“信用分”模型，通过深度挖掘企业背景、管理水平、经营状况、资质评价和履约历史等五大维度，以及400+的特征标签因子库，对企业进行综合评估，形成一套科学、客观、全面的评分体系。这套评分体系，不仅展示了企业的信用实力状况，还充分考虑了企业的正面与负面信息、现状与未来前景，为投资者、合作伙伴和广大消费者提供了一份科学、全面的参考依据。

　　在企查查的“信用分”模型中，信用分范围从0～2000分，划分为12个等级，使得评分结果更加精细、准确，模型不仅适用于某个特定的行业或领域，还能广泛应用于多个行业的多业务场景中，为供应商准入、供应商分级管理、供应链风控管理、银行授信评估和贷后管理、政府招商筛选、企业拓客、招投标辅助决策等业务场景提供了一份可靠全面的参考依据。

　　超越知识产权专利：40+维度全方位解析企业科创实力

　　在过去，知识产权专利作为衡量企业科创实力的重要指标，曾在一定程度上影响了企业在市场竞争中的地位。然而，随着科技创新的日新月异，单一的知识产权专利指标已无法全面反映企业的科创实力。个别企业甚至通过“包装”自身科创属性来骗取政策补贴和信贷资源的情况。由于科创企业多属知识密集型产业，具有高技术壁垒和专业门槛，非专业人员难以准确判断其技术前景，仅凭财务报表等数据不足以评估其“硬科技”能力，导致政府或银行难以评估企业科创实力。

　　针对这一痛点，企查查通过应用大数据技术、新兴产业研究及银行等金融机构业务经验，以综合评估企业的科技创新能力和发展潜力，企查查构建了科创企业评分模型，可以有效解决“企业科创实力评价难”问题。企查查“科创分”模型将评价维度分为5个主要类别：企业技术规模、技术质量、研发实力、企业成长性以及行业潜力，并进一步扩展到40+个具体的子维度，既考虑了企业的现有技术实力和行业地位，也充分评估企业的研发实力、技术人才队伍及未来发展潜力。同时，还可根据企业所在的二级行业，对科创分进行排序，得到企业行业排名。

　　经过多种可信性测试，该模型具有较高的可用性。在科创企业招商、金融机构拓客、银行审批科创信贷、政府扶持评估等多类业务场景中，企查查科创分以客观、中立、科学的方式为用户等提供了重要的参考依据。至关重要的是，科创分模型凭借40+维度的科学评估，还能够精确核实企业科创属性，防止企业虚假申报，避免国有资产流失。

　　先进性与可靠性完美结合，企查查评分模型实现国内技术领先

　　在技术先进性方面，企查查评分模型背后采用的机器学习算法能够深入挖掘企业的规模、行业、风险、公开税务表现、知识产权、投融资状况、监管评价等全方面企业信息，拟合出能够准确反映企业信用风险的概率模型，并在此基础上叠加了专家经验策略库进行校准，最终为企业主体输出一个辅助体现其综合信用情况的分数。这种预测能力对于金融机构、投资者以及其他关注企业信用的各方来说，具有可靠的的参考价值。

　　具体来说，企查查评分模型机器学习算法首先会对收集到的企业数据进行全面的清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。接下来，算法会利用各种统计学和机器学习的技术，对数据进行深入的分析和挖掘。这样，算法就能够根据企业的历史表现和当前状况，对其未来的信用风险进行预测。

　　此外，企查查评分模型的机器学习算法还能够将预测结果映射为评分，除了能够帮助各方更好地理解企业的发展状况，还可以为企业自身提供改进经营、加强风险管理的参考。因此，企查查评分模型功能不仅在金融风控领域有着广泛的应用，也可以为企业各类利益相关方提供重要的参考依据，更加清晰地了解企业的信用状况，从而做出更明智的决策，推动商业合作和经济发展。