# 小微企业风险评估系统

**Repository Path**: chj323323/SME-RiskEval

## Basic Information

- **Project Name**: 小微企业风险评估系统
- **Description**: 基于vite和ts实现的小微企业风险评估系统，实现小微企业的风险评估
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-05-11
- **Last Updated**: 2025-12-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 小微企业风险评估系统

#### 项目介绍：中小企业风险评估系统（SME RiskEval）

随着数字金融和普惠信贷的发展，构建一个可量化、可解释的企业风险评分模型成为金融科技的重要方向。特别是在中小微企业（SMEs）信用体系尚不完善的背景下，基于财务报表数据的智能评分系统对于信贷定价、风险预警、企业尽调等方面具有重要指导意义。本项目旨在开发一套全面、动态且可视化的中小企业风险评估系统——SME RiskEval。

1. 数据收集与整合
数据源：本系统接入了丰富的数据来源，包括工商注册信息、税务记录等静态和动态数据。
数据清洗与预处理：采用先进的数据处理技术对原始数据进行清理和格式化，确保数据的一致性和准确性。针对缺失值、异常值等问题进行了专门处理，并通过Z-score标准化方法解决量纲不一致及分布偏态问题。
2. 风险评估模型开发
构建风险评估因子库：根据所收集的数据，结合行业特点建立了一个适配的风险评估因子库。每个因子都设定了相应的权重，以最大化解释各变量的联合方差。
开发动态风险评估模型：利用机器学习回归模型，特别是Stacking集成学习框架，显著提升了预测精度与模型稳定性。基础模型包括随机森林、GradientBoosting、XGBoost、LightGBM、CatBoost、多层感知器神经网络（MLP）和支持向量回归（SVR）。通过主成分分析（PCA）提取第一主成分作为合成风险得分，为缺乏明确标注条件下的风险连续变量建模提供了有效途径。
3. 可视化设计与实现
选择合适的可视化工具：采用了如Tableau、Power BI、ECharts等工具，它们提供了丰富的图表类型和交互功能，满足多样化的展示需求。
设计可视化界面：
首页概览：显示总体风险状态及关键指标概览，例如企业入驻信息、高风险企业数量等。
风险特征图谱：使用地图、热力图等形式展现不同区域的风险分布情况。
动态因子监控面板：通过折线图、柱状图等展示关键动态因子的变化趋势。
智能预警系统：设计了醒目的警报标志，当风险超过设定阈值时自动触发。
政策变动追踪：通过时间轴或新闻流展示最新政策动态及其对企业风险的影响分析。
用户交互设计：增加了筛选器、搜索框、缩放等功能，增强了用户的交互体验。
4. 系统集成与测试
集成与部署：将各个模块整合起来，部署到服务器上，确保系统的稳定运行并能实时接收和处理新数据。
本项目的实施不仅提高了中小企业风险评估的效率和准确性，也为金融机构提供了强大的决策支持工具，进一步推动了普惠金融的发展。未来的工作将集中在增强模型的可解释性、引入更多前沿算法（如图神经网络、联邦学习），以提升系统的鲁棒性和适应性。
5.后续待完善开发
实现了离线评分建模+在线预测部署，降低实际部署负担。
增加静态因子，例如水电用量、物流信息。
增加动态因子，特别关注那些能够反映生产周期、自然灾害影响以及市场价格波动的动态因子。
风险特征图谱：使用地图、热力图等形式展现不同区域的风险分布情况。
政策变动追踪：通过时间轴或新闻流展示最新政策动态及其对企业风险的影响分析。

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#### 中小企业风险评分建模研究（以放入仓库中）