CN117688249B - 一种基于数据分析的投行智能匹配平台 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及金融数据处理技术领域，公开了一种基于数据分析的投行智能匹配平台，包括：信息收集模块，用于收集目标主体的历史项目信息；储存模块，与所述信息收集模块连接，用于储存所述历史项目信息；匹配评估模块，与所述储存模块连接，接收根据需求信息，并根据所述需求信息与所述历史项目信息进行匹配评估，得到每个匹配关系的对应推荐指数；推送模块，根据所述推荐指数对所述匹配关系进行降序排列推送；可将需求信息输入匹配评估模块，由匹配评估模块得到每个匹配关系的推荐指数，然后自动降序排列该匹配关系供客户查看，省时便捷，快速高效且准确的为客户找到最符合需求的资金或者资产项目。
Description
技术领域
本发明涉及金融数据处理技术领域，具体涉及一种基于数据分析的投行智能匹配平台。
背景技术
互联网金融的迅猛发展，让以银行为代表的传统金融业，也作出一系列的创新，使得新兴的互联网金融业态也顺势而起。
一方面，银行、证券、保险、信托等金融子行业长期发展相对独立，相互间的基础设施服务成本很高，功能同质化；另一方面，针对互联网金融企业，寻找优质资产的成本很高，许多交易仍旧要依赖低效率的线下对接，比如解决用户的资产端和资金端的双方匹配问题是目前银行工作的一大重点，以找资金需求场景为例，A客户设置项目需求，经过相关人员的整理比较后，B、C、D、E投资人都满足，此时可将B、C、D、E进都推荐给A客户，供A客户选择。
但是，在实现资金项目撮合时，单纯依赖线下对接或者简单的线上匹配还不能够满足融资人和投资人的需求场景，不能高效且准确的给出最优解，需要继续有效提高资金的流动性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数据分析的投行智能匹配平台，解决以下技术问题：
如何提供能够高效且准确的满足融资人和投资人的需求场景的投行智能匹配平台，有效提高资金的流动性。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于数据分析的投行智能匹配平台，包括：
信息收集模块，用于收集目标主体的历史项目信息；
储存模块，与所述信息收集模块连接，用于储存所述历史项目信息；
匹配评估模块，与所述储存模块连接，接收根据需求信息，并根据所述需求信息与所述历史项目信息进行匹配评估，得到每个匹配关系的对应推荐指数；
推送模块，根据所述推荐指数对所述匹配关系进行降序排列推送；
其中，所述目标主体包括资金端和资产端，所述历史项目信息包括资金项目信息和资产项目信息；所述需求信息包括项目需求和投资需求。
作为本发明进一步的方案：所述匹配评估的过程包括：
确定所述目标主体的需求信息X和待匹配的所述历史项目信息Y；
其中，为所述推荐
指数，为与所述目标主体的匹配成功率正相关的总体系数，表示所述需
求信息X和待匹配的所述历史项目信息Y的相似度，表示所述需求信息X和待
匹配的所述历史项目信息Y在第i项匹配属性上的相似度，n为属性数量，表示所述属性下
对应特征j的权重占比。
作为本发明进一步的方案：所述匹配评估的过程包括：
若确定所述目标主体为非第一次成功进行匹配，则其中，为所述目标主体的第k个历史需求
信息，所述历史需求信息与所述需求信息X的相似度符合预设阈值，m为所
述历史需求信息的总数，为与匹配后合作结果成功的所有所述历史项目信息
两两之间相似度的平均值，、分别为对应项的调节加权系数。
作为本发明进一步的方案：所述、的设置方法包括：其中，
为初始权重，的最大值为0.7。
作为本发明进一步的方案：所述匹配评估的过程包括：
当属性均为特定的数值，则其中，分别代
表特征j的最大值和最小值。
作为本发明进一步的方案：所述匹配评估的过程包括：若属性均为区间型和，则其中，，分别代表特征j的最大值和最小值。
作为本发明进一步的方案：所述匹配评估的过程包括：
若属性中其中任意一个为精确值，则另外一个为区间型，则其中，分别代表特征j的最大值和最小值。
作为本发明进一步的方案：所述匹配评估的过程包括：若属性的对应特征
均为文字，则基于余弦相似性计算方法和距离计算方法获计算所述；其中，和分别为对应项权重系数，表示属性对应文字特征之间的余弦值，为欧几里得距离。
本发明的有益效果：本发明可将需求信息输入匹配评估模块，由匹配评估模块与资金端或资产端的资金项目信息或资产项目信息进行一一的匹配，得到每个匹配关系的推荐指数，然后自动降序排列该匹配关系供客户查看，省时便捷，快速高效且准确的为客户找到最符合需求的资金或者资产项目。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明中投行智能匹配平台的模块连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于数据分析的投行智能匹配平台，包括：
信息收集模块，用于收集目标主体的历史项目信息；
储存模块，与所述信息收集模块连接，用于储存所述历史项目信息；
匹配评估模块，与所述储存模块连接，接收根据需求信息，并根据所述需求信息与所述历史项目信息进行匹配评估，得到每个匹配关系的对应推荐指数；
推送模块，根据所述推荐指数对所述匹配关系进行降序排列推送；
其中，所述目标主体包括资金端和资产端，所述历史项目信息包括资金项目信息和资产项目信息；所述需求信息包括项目需求和投资需求。
通过上述技术方案，可将需求信息输入匹配评估模块，由匹配评估模块与资金端或资产端的资金项目信息或资产项目信息进行一一的匹配，得到每个匹配关系的推荐指数，然后自动降序排列该匹配关系供客户查看，省时便捷，快速高效且准确的为客户找到最符合需求的资金或者资产项目。
作为本发明进一步的方案：所述匹配评估的过程包括：
确定所述目标主体的需求信息X和待匹配的所述历史项目信息Y；
其中，为所述推荐
指数，为与所述目标主体的匹配成功率正相关的总体系数，表示所述需
求信息X和待匹配的所述历史项目信息Y的相似度，表示所述需求信息X和待
匹配的所述历史项目信息Y在第i项匹配属性上的相似度，n为属性数量，表示所述属性下
对应特征j的权重占比。
为方便对部分属性进行度量，可根据表1.1进行取值设定：
| 取值 | 资产类型 | 行业 | 区域 | 增信方式 |
| 1 | 项目建设类 | 金融平台 | 跨省 | 保证 |
| 2 | 股权投资类 | 制造业 | 跨省 | 抵押 |
| 3 | 流动资金类 | 教育 | 同省不同市 | 质押 |
| 4 | 偿还债务类 | 科学研究及技术服务业 | 跨省 | 信用 |
| 5 | 偿还债务类 | 电力、热力、燃气及水生产和供应业 | 同省市 | 其他 |
表1.1
在本发明的本实施例中，需求信息X和待匹配的所述历史项目信息Y分别为以下表1.2和1.3中的内容；
| 资产类型 | 金额（亿） | 收益率 | 区域 | 期限 | 行业 | 增信方式 |
| 项目建设类 | 15.00 | 0.003 | XX | 3年 | 电力 | 抵押 |
表1.2
| 序号 | 资产类型 | 金额（亿） | 收益率（%） | 区域 | 期限（年） | 行业 | 增信方式 |
| 1 | 项目建设类 | 1-10 | 0.004 | XX | 3-5 | 电力 | 保证 |
| 2 | 股权投资类 | 3-12 | 0.045 | 3-5 | 电力 | 抵押 | |
| 3 | 流动资金类 | 5-8 | 0.03 | 2-5 | 水务 | 质押 | |
| 4 | 偿还债务类 | 1-7.5 | 0.029 | 1-5 | 水务 | 信用 | |
| 5 | 偿还债务类 | 2-10.1 | 0.025 | 3-5 | 水务 | 其他 | |
| 6 | 项目建设类 | 3-8.5 | 0.002 | 1-2 | 水务 | 保证 | |
| 7 | 股权投资类 | 2-9 | 0.001 | 2-3 | 水务 | 抵押 | |
| 8 | 流动资金类 | 2-10 | 0.004 | 2-5 | 水务 | 质押 | |
| 9 | 偿还债务类 | 1-9.5 | 0.035 | 1-3 | 水务 | 信用 | |
| 10 | 偿还债务类 | 3-7 | 0.039 | 2-5 | 水务 | 其他 |
表1.3
使用单独历史项目信息Y进行推荐结果如下：
| 投资方 | 金额（亿） | 期限（年） | 投资收益利率 | 推荐指数 |
| 中国xx保险资产管理有限责任公司 | 10-15 | 3-5 | 0.004 | 87% |
| 国华xx保险资产管理有限公司 | 5-12 | 2-5 | 0.0035 | 85% |
| 中国xx资产管理有限公司 | 7-10 | 3-5 | 0.004 | 76% |
| 中国xx资产管理股份有限公司 | 3-8 | 3-5 | 0.0032 | 71.50% |
| 中国xx保险股份有限公司资产公司 | 5-7 | 1-3 | 0.0032 | 65.50% |
使用组合的历史项目信息Y推荐结果如下：
作为本发明进一步的方案：所述匹配评估的过程包括：
若确定所述目标主体为非第一次成功进行匹配，则
其中，为所述目标主体的第k个
历史需求信息，所述历史需求信息与所述需求信息X的相似度符合预设阈
值，m为所述历史需求信息的总数，为与匹配后合作结果成功的所有所述历史
项目信息两两之间相似度的平均值，、分别为对应项的调节加权系数。
作为本发明进一步的方案：所述、的设置方法包括：其中，为初始权重，的最大值为0.7。作为本发明进一步的方案：所述匹配评估的过程包括：
当属性均为特定的数值，则其中，分别代
表特征j的最大值和最小值。
作为本发明进一步的方案：所述匹配评估的过程包括：若属性均为区间型和，则其中，，分别代表特征j的最大值和最小值。
作为本发明进一步的方案：所述匹配评估的过程包括：
若属性中其中任意一个为精确值，则另外一个为区间型，则其中，分别代表特征j的最大值和最小值。
作为本发明进一步的方案：所述匹配评估的过程包括：若属性的对应特征
均为文字，则基于余弦相似性计算方法和距离计算方法获计算所述；其中，和分别为对应项权重系数，表示属性对应文字特征之间的余弦值，为欧几里得距离。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (6)
1.一种基于数据分析的投行智能匹配平台，其特征在于，包括：
信息收集模块，用于收集目标主体的历史项目信息；
储存模块，与所述信息收集模块连接，用于储存所述历史项目信息；
匹配评估模块，与所述储存模块连接，接收需求信息，并根据所述需求信息与所述历史项目信息进行匹配评估，得到每个匹配关系的对应推荐指数；
推送模块，根据所述推荐指数对所述匹配关系进行降序排列推送；
其中，所述目标主体包括资金端和资产端，所述历史项目信息包括资金项目信息和资产项目信息；所述需求信息包括项目需求和投资需求；
所述匹配评估的过程包括：
确定所述目标主体的需求信息X和待匹配的所述历史项目信息Y；
其中，F(X，Y)为所述推荐指数，τ(t)为与所述目标主体的匹配成功率正相关的总体系数，sim(X，Y)表示所述需求信息X和待匹配的所述历史项目信息Y的相似度，sim(xi，yi)表示所述需求信息X和待匹配的所述历史项目信息Y在第i项匹配属性上的相似度，n为属性数量，δj表示与所述匹配属性对应的特征j的权重占比；
所述匹配评估的过程包括：
若确定所述目标主体为非第一次成功进行匹配，则
其中，Xhk为所述目标主体的第k个历史需求信息，所述历史需求信息与所述需求信息X的相似度sim(Xhk，X)符合预设阈值，m为所述历史需求信息的总数，为与Xhk匹配后合作结果成功的所有所述历史项目信息两两之间相似度的平均值，μ1、μ2分别为对应项的调节加权系数。
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的投行智能匹配平台，其特征在于，所述μ1、μ2的设置方法包括：
μ1+μ2＝1
其中，μ0为初始权重，μ2的最大值为0.7。
3.根据权利要求1所述的基于数据分析的投行智能匹配平台，其特征在于，所述匹配评估的过程包括：
当属性xi，yi均为特定的数值，则
其中，α、β分别代表特征j的最小值和最大值。
4.根据权利要求1所述的基于数据分析的投行智能匹配平台，其特征在于，所述匹配评估的过程包括：
若属性xi，yi均为区间型[α1，α2]和[β1，β2]，则
其中，α1，α2，β1，β2∈[α，β]，α、β分别代表特征j的最小值和最大值。
5.根据权利要求1所述的基于数据分析的投行智能匹配平台，其特征在于，所述匹配评估的过程包括：
若属性xi，yi中其中任意一个为精确值αc，则另外一个为区间型[β1，β2]，则
其中，α、β分别代表特征j的最小值和最大值。
6.根据权利要求1所述的基于数据分析的投行智能匹配平台，其特征在于，所述匹配评估的过程包括：
若属性xi，yi的对应特征均为文字，则基于余弦相似性计算方法和距离计算方法获取所述sim(X，Y)；
其中，ρ1和ρ2分别为对应项权重系数，表示属性xi，yi对应文字特征之间的余弦值，/>为欧几里得相似度。
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