CN110263816B - 一种企业的分类方法以及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种企业的分类方法，所述方法包括：监测企业从事业务的业务数据；根据所述业务数据获得所述企业实际从事的业务类别；判断所述企业实际从事的业务类别是否符合金融业务的各业务类别的预设要求；若判断出所述企业实际从事的业务类别符合金融业务的各业务类别的预设要求，将所述企业实际从事的业务类别对应所述业务数据所包含的企业标识存储于数据库。本发明通过监测企业从事业务的业务数据，获取企业实际从事的业务类别，从而解决了对现有企业的业务分类进行实时监控的问题。

Description

一种企业的分类方法以及装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种企业的分类方法以及装置。

背景技术

我国金融业经过多年改革与发展，在对银行、证券、保险等传统金融领域的监管方面已步入正轨。但随着跨行业、跨市场的金融业态日益丰富和移动互联网的高速发展，地方金融风险呈现出爆发频率高、传播快、涉众广、形式多样等特点，给金融监管带来新的挑战。

由此需要对现有企业的业务分类进行实时监控，来加强对相关企业的监管。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种企业的分类方法以及装置，用于对现有企业的业务分类进行实时监控。

本申请实施例采用下述技术方案：

本申请实施例提供一种企业的分类方法，所述方法包括：

监测企业从事业务的业务数据；

根据所述业务数据获得所述企业实际从事的业务类别；

判断所述企业实际从事的业务类别是否符合金融业务的各业务类别的预设要求；

若判断出所述企业实际从事的业务类别符合金融业务的各业务类别的预设要求，将所述企业实际从事的业务类别对应所述业务数据所包含的企业标识存储于数据库。

可选的，所述根据所述业务数据获得所述企业实际从事的业务类别，具体包括：

根据所述业务数据所包含的企业标识获得所述企业实际从事的业务类别。

可选的，所述根据所述业务数据所包含的企业标识获得所述企业实际从事的业务类别，具体包括：

根据所述业务数据所包含的企业标识，从所述数据库和/或互联网数据中获得企业实际从事的业务类别。

可选的，所述根据所述业务数据得出所述企业实际从事的业务类别之后，所述方法还包括：

判断数据库是否储存所述企业实际从事的业务类别，得出第一判断结果；

判断互联网数据是否能证明所述企业实际从事该业务类别，得出第二判断结果；

获取的与所述企业相关的文字通过文本算法处理后，判断是否能证明所述企业实际从事该业务类别，得出第三判断结果；

根据所述第一判断结果和/或第二判断结果和/或第三判断结果，得出所述企业实际从事的业务类别的准确度。

可选的，所述若判断出所述企业实际从事的业务类别符合金融业务的各业务类别的预设要求之后，所述方法还包括：

判断数据库中所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别是否相符；

若判断出数据库中所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别不相符，则执行所述将所述企业实际从事的业务类别对应所述业务数据所包含的企业标识存储于数据库的步骤。

可选的，所述数据库中所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别不相符，具体包括：

在数据库中没有存储所述企业实际从事的业务类别中的一种或多种业务类别，或者在所述数据库储存的所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别不相同。

可选的，所述方法还包括：

当所述企业实际从事的业务类别包括两种或两种以上时，在预设条件下分别显示每个业务类别所占的比例。

可选的，所述预设条件包括营收占公司营收的比例、成本占公司总成本的比例、涉众影响力的比例或舆论影响力的比例。

本申请实施例还提供一种企业的分类装置，所述装置包括：

监测单元，用于监测企业从事业务的业务数据；

获取单元，用于根据所述业务数据获得所述企业实际从事的业务类别；

判断单元，用于判断所述企业实际从事的业务类别是否符合金融业务的各业务类别的预设要求；

处理单元，用于若判断出所述企业实际从事的业务类别符合金融业务的各业务类别的预设要求，将所述企业实际从事的业务类别对应所述业务数据所包含的企业标识存储于数据库。

可选的，所述获取单元具体包括：

根据所述业务数据所包含的企业标识获得所述企业实际从事的业务类别。

可选的，所述获取单元具体包括：

根据所述业务数据所包含的企业标识，从所述数据库和/或互联网数据中获得企业实际从事的业务类别。

可选的，所述装置还包括：

结果单元，用于判断数据库是否储存所述企业实际从事的业务类别，得出第一判断结果；判断互联网数据是否能证明所述企业实际从事该业务类别，得出第二判断结果；获取的与所述企业相关的文字通过文本算法处理后，判断是否能证明所述企业实际从事该业务类别，得出第三判断结果；根据所述第一判断结果和/或第二判断结果和/或第三判断结果，得出所述企业实际从事的业务类别的准确度。

可选的，所述判断单元还用于判断数据库中所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别是否相符；

处理单元具体用于若判断出数据库中所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别不相符，则执行所述将所述企业实际从事的业务类别对应所述业务数据所包含的企业标识存储于数据库的步骤。

可选的，所述数据库中所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别不相符，具体包括：

在数据库中没有存储所述企业实际从事的业务类别中的一种或多种业务类别，或者在所述数据库储存的所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别不相同。

可选的，所述装置还包括:

显示单元，用于当所述企业实际从事的业务类别包括两种或两种以上时，在预设条件下分别显示每个业务类别所占的比例。

可选的，所述预设条件包括营收占公司营收的比例、成本占公司总成本的比例、涉众影响力的比例或舆论影响力的比例。

本申请实施例还提供一种企业的分类设备，该设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该设备的以下装置：

监测单元，用于监测企业从事业务的业务数据；

获取单元，用于根据所述业务数据获得所述企业实际从事的业务类别；

判断单元，用于判断所述企业实际从事的业务类别是否符合金融业务的各业务类别的预设要求；

处理单元，用于若判断出所述企业实际从事的业务类别符合金融业务的各业务类别的预设要求，将所述企业实际从事的业务类别对应所述业务数据所包含的企业标识存储于数据库。

本申请实施例采用的所述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本发明通过监测企业从事业务的业务数据，获取企业实际从事的业务类别，从而解决了对现有企业的业务分类进行实时监控的问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本说明书实施例一提供的一种企业的分类方法的流程示意图；

图2为本说明书实施例二提供的一种企业的分类方法的流程示意图；

图3为本说明书实施例二中判断企业A是否存在超范围经营的示意图；

图4为本说明书实施例三提供的一种企业的分类装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

图1为本说明书实施例一提供的一种企业的分类方法的流程示意图，该流程示意图包括：

步骤S101，监测企业从事业务的业务数据。

步骤S102，根据业务数据获得企业实际从事的业务类别。

步骤S103，判断企业实际从事的业务类别是否符合金融业务的各业务类别的预设要求，若是，则执行步骤S104，若否，则终止流程。

步骤S104，将企业实际从事的业务类别对应业务数据所包含的企业标识存储于数据库。

上述步骤可以运用海量的互联网大数据、云计算能力以及人工智能技术来获取企业实际从事的业务类别，期间通过爬虫技术批量爬取与企业相关的数据，实时监测企业的产品和生产经营情况，一旦发现企业实际从事的业务类别与数据库内的业务数据不同，在金融监管部门的数据库内更新企业的业务分类。

图2为本说明书实施例二提供的一种企业的分类方法的流程示意图，该流程示意图包括：

步骤S201，监测企业从事业务的业务数据。

步骤S202，根据业务数据获得企业实际从事的业务类别。

在本说明书实施例的步骤S202中，业务数据包含有企业标识，企业的标识是每个企业唯一的标记，本实施例可以根据每个企业的企业标识获取每个企业实际从事的业务类别。金融监管部门在上一步骤实时监测企业从事业务的业务数据，在这一步骤中，根据企业的企业标识，并通过数据库和/或互联网数据查询该企业实际从事的业务类别。

在本说明书实施例的步骤S202中，本实施例中的数据库可以是来自工商行政管理局的登记信息，具体包括企业的经营范围或牌照信息等，互联网数据可以是来自微博、公众号、企业官网、论坛、政府或第三方权威网站、牌照披露、舆情、投诉、小程序以及来自全国各金融监管部门的反馈。根据企业的企业标识，通过运用海量的互联网大数据和云计算能力，并通过人工智能技术实时监测企业的产品和生产经营情况，更新企业实际从事的全部业务类别。

进一步的，在本说明书实施例的步骤S202中，由于企业实际从事的业务类别是由多个渠道获取，难免出现虚假的信息，为此，需要对获取的企业实际从事的业务类别的进行准确性的评估，具体包括：判断数据库是否储存企业实际从事的业务类别，得出第一判断结果，其中，第一判断结果反映企业是否根据工商行政管理局的登记信息进行营业，若是数据库中没有储存企业实际从事的业务类别，说明该企业存在超范围经营的现象；判断互联网数据是否证明企业实际从事该业务类别，得出第二判断结果，其中，第二判断结果反映企业是否真的在从事该业务类别，可能只是在数据库中储存有该企业从事该业务类别，即只在工商行政管理局登记了相关信息；获取的与企业相关的文字通过文本算法处理后，判断是否证明企业实际从事该业务类别，得出第三判断结果，其中，相关文字可以是公布的有关企业的舆情、投诉、评论、反馈，通过相关文字分析该企业是否在从事该业务类别。

进一步的，在本说明书实施例的步骤S202中，本实施例可以根据第一判断结果、第二判断结果以及第三判断结果所占比例不同，得出获取的企业实际从事的业务类别的准确度，比如，第一判段结果、第二判段结果以及第三判断结果所占比例分别为60%、30%以及10%，在第一判别结果为：数据库储存企业实际从事的业务类别，第二判断结果为：互联网数据不能证明企业实际从事该业务类别，第三判断结果为：相关文字通过文本算法处理后，不能证明企业实际从事该业务类别，所以获取的企业实际从事的业务类别的准确度为60%。本实施例也可以根据第一判断结果、第二判断结果所占比例不同，得出获取的企业实际从事的业务类别的准确度，比如，第一判段结果以及第二判断结果所占比例分别为70%以及30%，在第一判别结果为：数据库储存企业实际从事的业务类别，第二判断结果为：互联网数据不能证明企业实际从事该业务类别，所以获取的企业实际从事的业务类别的准确度为70%。通过上述表述可以看出，只有在所有判断结果皆满足时，才能确切的证明该企业正在从事该业务类别，否则，不能100%确定该企业从事该业务类别。

在本说明书实施例的步骤S202中，当企业实际从事的业务类别包括两种及两种以上时，在预设条件下分别显示每个业务类别所占的比例，例如，每个业务类别的营收占公司营收的比例，每个业务类别的成本占公司总成本的比例，每个业务类别涉众影响力的比例，每个业务类别舆论影响力的比例。此外，还可以显示每个业务类别的退出时间，同时针对行业退出时间引入衰退机制，例如某企业因非法集资被监管机构要求关闭平台，由于债务清偿等原因对社会的影响还会持续，这里我们定义xn=x（t），x（t）是分段函数，，当t大于某一阈值时x（t）降为0，t是平台退出时间。

步骤S203，判断企业实际从事的业务类别是否符合金融业务的各业务类别的预设要求，若是，则执行步骤S204，若否，则终止流程。

在本说明书实施例的步骤S203中，若金融监管部门判断出该企业实际从事的业务类别不符合金融业务类别的预设要求，说明在监测时该企业可能只从事了一笔金融业务数据，而实际从事的业务类别并未符合金融业务类别的预设要求，所以金融监管部门并不能将该企业判定为金融企业。

在本说明书实施例的步骤S203中，金融业务类别的预设要求是金融监管部门所规定的监管条例，是指与货币、货币流通、信用等直接相关或间接相关的业务类别。

步骤S204，判断数据库中企业的业务类别与企业实际从事的业务类别是否相符，若是，则终止流程；若否，则执行步骤S205。

在本说明书实施例的步骤S204中，若金融监管部门的数据库中，企业的业务类别与企业实际从事的业务类别相符，说明企业实际从事的业务类别对应业务数据所包含的企业标识已经存储于数据库中，该企业未出现超范围经营；若金融监管部门的数据库中，企业的业务类别与企业实际从事的业务类别不相符，说明企业实际从事的业务类别对应业务数据所包含的企业标识没有存储于数据库中，该企业存在超范围经营，具体包括：在数据库中没有存储企业实际从事的业务类别中的一种或多种业务类别，或者在数据库储存的企业的业务类别与企业实际从事的业务类别不相同。说明在获取该企业的实际从事的业务类别之前，数据库内并未储存相关信息，即，该企业在工商行政管理局登记时并不是目前该企业实际从事的业务类别，或者，该企业在工商行政管理局登记时只登记了一部分从事的业务类别，而实际上该企业目前还从事其他的业务类别。此外，业务类别在不同维度也可以划分很多类别，一些新兴的业务类别可能没有出现过，在根据业务数据获得企业实际从事的业务类别时，可能出现未分类的情况，所以只要判断出业务类别符合金融业务的各业务类别的预设要求，就可以将新的业务类别划分到金融业务的业务类别。比如金融业务的业务类别在分类时，分为传统的金融业务类别与非传统的金融业务类别，将负责对小额贷款公司、融资担保公司、区域性股权市场、典当行、融资租赁公司、商业保理公司、地方资产管理公司、投资公司、农民专业合作社、社会众筹机构、地方各类交易所等划分为传统的金融类业务类别，传统的金融类业务类别是最先储存于数据库；将新型金融业务或跨界金融业务划分为非传统的金融业务类别，非传统的金融业务类别包括网络借贷、互联网支付网络借贷（小贷）、互联网信托、互联网消费金融、互联网保险、股权众筹融资、互联网基金销售、私募基金、虚拟币、现金贷、邮币卡，同时，非传统的金融业务类别还包括依托具体场景的分类，如租房贷、0元沟物、众筹购物等。业务类别是可根据实际需要个性化配置相应的分类。

步骤S205，将企业实际从事的业务类别对应业务数据所包含的企业标识存储于数据库。

参见图3，当金融监管部门实时监测企业A的业务数据，运用海量的互联网大数据、云计算能力以及人工智能技术的工具，获取到企业A实际从事的现金贷、互联网消费金融以及其他业务类别，在判断出企业实际从事的业务类别符合预设金融业务要求时，通过与金融监管部门的数据库进行对比，判断企业A是否存在超范围经营，若是企业A中的其他业务类别与监管部门的数据库中的其他业务类别相同，则说明企业A不存在超范围经营，反之，则说明企业A存在超范围经营。

在本说明书实施例中运用海量的互联网大数据、云计算能力以及人工智能技术来获取企业实际从事的业务类别，期间通过爬虫技术批量爬取与企业相关的数据，实时监测企业的产品和生产经营情况，一旦发现企业实际从事的业务类别与数据库内的业务数据不同，在金融监管部门的数据库内更新企业的业务分类。

图4为本说明书实施例三提供的一种企业的分类装置的结构示意图，该结构示意图包括：

装置包括：监测单元1、获取单元2、判断单元3、处理单元4、结果单元5以及显示单元6。

监测单元1用于监测企业从事业务的业务数据；

获取单元2用于根据业务数据获得企业实际从事的业务类别；

判断单元3用于判断企业实际从事的业务类别是否符合金融业务的各业务类别的预设要求；

处理单元4用于若判断出企业实际从事的业务类别符合金融业务的各业务类别的预设要求，将企业实际从事的业务类别对应业务数据所包含的企业标识存储于数据库。

获取单元2具体包括：根据业务数据所包含的企业标识获得企业实际从事的业务类别。

获取单元2具体包括：根据业务数据所包含的企业标识，从数据库和/或互联网数据中获得企业实际从事的业务类别。

结果单元5用于判断数据库是否储存企业实际从事的业务类别，得出第一判断结果；判断互联网数据是否能证明企业实际从事该业务类别，得出第二判断结果；获取的与企业相关的文字通过文本算法处理后，判断是否能证明企业实际从事该业务类别，得出第三判断结果；根据第一判断结果和/或第二判断结果和/或第三判断结果，得出企业实际从事的业务类别的准确度。

判断单元3还用于判断数据库中企业的业务类别与企业实际从事的业务类别是否相符；

处理单元4具体用于若判断出数据库中企业的业务类别与企业实际从事的业务类别不相符，则执行将企业实际从事的业务类别对应业务数据所包含的企业标识存储于数据库的步骤。

数据库中企业的业务类别与企业实际从事的业务类别不相符，具体包括：在数据库中没有存储企业实际从事的业务类别中的一种或多种业务类别，或者在数据库储存的企业的业务类别与企业实际从事的业务类别不相同。

显示单元6用于当企业实际从事的业务类别包括两种或两种以上时，在预设条件下分别显示每个业务类别所占的比例。

预设条件包括营收占公司营收的比例、成本占公司总成本的比例、涉众影响力的比例或舆论影响力的比例。

本申请实施例还提供一种企业的分类设备，该设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该设备的以下装置：

监测单元，用于监测企业从事业务的业务数据；

获取单元，用于根据业务数据获得企业实际从事的业务类别；

判断单元，用于判断企业实际从事的业务类别是否符合金融业务的各业务类别的预设要求；

处理单元，用于若判断出企业实际从事的业务类别符合金融业务的各业务类别的预设要求，将企业实际从事的业务类别对应业务数据所包含的企业标识存储于数据库。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进（例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进）还是软件上的改进（对于方法流程的改进）。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件（Programmable Logic Device, PLD）（例如现场可编程门阵列（FieldProgrammable GateArray，FPGA））就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字***“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器（logic compiler）”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言（HardwareDescription Language，HDL），而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL（Advanced Boolean Expression Language）、AHDL（Altera Hardware DescriptionLanguage）、Confluence、CUPL（CornellUniversity Programming Language）、HDCal、JHDL（Java Hardware Description Language）、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL（RubyHardware Description Language）等，目前最普遍使用的是VHDL（Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language）与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用所述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该（微）处理器执行的计算机可读程序代码（例如软件或固件）的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、MicrochipPIC18F26K20 以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

所述实施例阐明的***、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（***）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (16)

1.一种企业的分类方法，所述方法包括：

监测企业从事业务的业务数据；

根据所述业务数据所包含的企业标识获得所述企业实际从事的业务类别；所述业务类别是从互联网数据中获得的企业实际从事的业务类别，所述互联网数据包括来自政府或第三方权威网站、舆情、投诉、小程序以及来自全国各金融监管部门所反馈的数据中的至少一种；

获取的与企业相关的文字通过文本算法处理后，判断是否证明企业实际从事该业务类别，得出第三判断结果；根据所述第三判断结果，得出所述企业实际从事的业务类别的准确度；所述与企业相关的文字包括公布的舆情、投诉、评论以及反馈中的至少一种；

判断所述企业实际从事的业务类别是否符合金融业务的各业务类别的预设要求；

若判断出所述企业实际从事的业务类别符合金融业务的各业务类别的预设要求，将所述企业实际从事的业务类别对应所述业务数据所包含的企业标识存储于数据库。

2.如权利要求1所述的企业的分类方法，所述根据所述业务数据获得所述企业实际从事的业务类别，具体包括：

根据所述业务数据所包含的企业标识获得所述企业实际从事的业务类别。

3.如权利要求2所述的企业的分类方法，所述根据所述业务数据所包含的企业标识获得所述企业实际从事的业务类别，具体包括：

根据所述业务数据所包含的企业标识，从所述数据库和/或互联网数据中获得企业实际从事的业务类别。

4.如权利要求1所述的企业的分类方法，所述根据所述业务数据得出所述企业实际从事的业务类别之后，所述方法还包括：

判断数据库是否储存所述企业实际从事的业务类别，得出第一判断结果；

判断互联网数据是否能证明所述企业实际从事该业务类别，得出第二判断结果；

获取的与所述企业相关的文字通过文本算法处理后，判断是否能证明所述企业实际从事该业务类别，得出第三判断结果；

根据所述第一判断结果和/或第二判断结果和/或第三判断结果，得出所述企业实际从事的业务类别的准确度。

5.如权利要求1所述的企业的分类方法，所述若判断出所述企业实际从事的业务类别符合金融业务的各业务类别的预设要求之后，所述方法还包括：

判断数据库中所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别是否相符；

若判断出数据库中所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别不相符，则执行所述将所述企业实际从事的业务类别对应所述业务数据所包含的企业标识存储于数据库的步骤。

6.如权利要求5所述的企业的分类方法，所述数据库中所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别不相符，具体包括：

在数据库中没有存储所述企业实际从事的业务类别中的一种或多种业务类别，或者在所述数据库储存的所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别不相同。

7.如权利要求1所述的企业的分类方法，所述方法还包括：

当所述企业实际从事的业务类别包括两种或两种以上时，在预设条件下分别显示每个业务类别所占的比例。

8.如权利要求7所述的企业的分类方法，所述预设条件包括营收占公司营收的比例、成本占公司总成本的比例、涉众影响力的比例或舆论影响力的比例。

9.一种企业的分类装置，所述装置包括：

监测单元，用于监测企业从事业务的业务数据；

获取单元，用于根据所述业务数据所包含的企业标识获得所述企业实际从事的业务类别；所述业务类别是从互联网数据中获得的企业实际从事的业务类别，所述互联网数据包括来自政府或第三方权威网站、舆情、投诉、小程序以及来自全国各金融监管部门所反馈的数据中的至少一种；

获取的与企业相关的文字通过文本算法处理后，判断是否证明企业实际从事该业务类别，得出第三判断结果；根据所述第三判断结果，得出所述企业实际从事的业务类别的准确度；所述与企业相关的文字包括公布的舆情、投诉、评论以及反馈中的至少一种；

判断单元，用于判断所述企业实际从事的业务类别是否符合金融业务的各业务类别的预设要求；

处理单元，用于若判断出所述企业实际从事的业务类别符合金融业务的各业务类别的预设要求，将所述企业实际从事的业务类别对应所述业务数据所包含的企业标识存储于数据库。

10.如权利要求9所述的企业的分类装置，所述获取单元具体包括：

根据所述业务数据所包含的企业标识获得所述企业实际从事的业务类别。

11.如权利要求10所述的企业的分类装置，所述获取单元具体包括：

根据所述业务数据所包含的企业标识，从所述数据库和/或互联网数据中获得企业实际从事的业务类别。

12.如权利要求9所述的企业的分类装置，所述装置还包括：

结果单元，用于判断数据库是否储存所述企业实际从事的业务类别，得出第一判断结果；判断互联网数据是否能证明所述企业实际从事该业务类别，得出第二判断结果；获取的与所述企业相关的文字通过文本算法处理后，判断是否能证明所述企业实际从事该业务类别，得出第三判断结果；根据所述第一判断结果和/或第二判断结果和/或第三判断结果，得出所述企业实际从事的业务类别的准确度。

13.如权利要求9所述的企业的分类装置，

所述判断单元还用于判断数据库中所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别是否相符；

处理单元具体用于若判断出数据库中所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别不相符，则执行所述将所述企业实际从事的业务类别对应所述业务数据所包含的企业标识存储于数据库的步骤。

14.如权利要求13所述的企业的分类装置，

所述数据库中所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别不相符，具体包括：

在数据库中没有存储所述企业实际从事的业务类别中的一种或多种业务类别，或者在所述数据库储存的所述企业的业务类别与所述企业实际从事的业务类别不相同。

15.如权利要求9所述的企业的分类装置，所述装置还包括:

显示单元，用于当所述企业实际从事的业务类别包括两种或两种以上时，在预设条件下分别显示每个业务类别所占的比例。

16.如权利要求15所述的企业的分类装置，所述预设条件包括营收占公司营收的比例、成本占公司总成本的比例、涉众影响力的比例或舆论影响力的比例。