基于供应商画像的采购辅助方法、系统、设备及存储介质与流程

本发明涉及供应商画像生成，尤其是涉及一种基于供应商画像的采购辅助方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、供应商画像是对企业进行全面定位的一种技术，此技术应用于企业履约能力的评估，可以从整体上评估供应链的稳定性，针对企业信贷风险的评估，还可以服务于供应链金融。供应商画像主要利用数据统计、机器学习等前沿技术作为基础，通过梳理多元数据结构进行处理，选择逻辑回归、决策树等常见算法模型建模。

2、不同的供应商有着差异化的基本属性、行为习惯、行为偏好等，供应商画像通过分析各供应商的行为模式及诱发因素，辅助采购人发现其异常行为、异常关系、信用风险等，采取有效的策略方案，实施精准的监管手段，故完善的供应商画像可辅助采购人进行采购和相关决策。

3、企业画像构建的核心是企业标签体系的构建，而标签的取值一般是通过对指标设置标杆进而判断的，如当某个指标值高于设置的阈值时，会得到一种标签取值。但是，这样建立的画像受主观认知的影响较大，依赖主观经验，导致建立的供应商画像不够科学，影响采购决策。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于供应商画像的采购辅助方法、系统、设备及存储介质。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

3、根据本发明的第一方面，提供一种基于供应商画像的采购辅助方法，包括：

4、s1、获取多个供应商的数据；

5、s2、构建指标体系，所述指标体系包括多个指标，基于各个供应商的数据分别计算其各个指标的取值；

6、s3、基于多个供应商的指标值，通过量化分析得到各个供应商的标签；

7、s4、使用各个供应商的标签辅助采购决策。

8、进一步地，所述指标的类型为固定指标、分布集中性指标和不具分布集中性指标。

9、进一步地，步骤s3中，使用基于正态分布的概率模型对分布集中性指标进行量化分析。

10、进一步地，基于各个供应商的指标x取值得到其标签x，具体为：

11、将所有供应商的指标x的均值为正态分布的均值，修正方差σ2为正态分布的方差，单个供应商的指标x服从正态分布n(μ,σ2)；

12、使用双尾概率区域面积作为指标得分率：

13、

14、其中，s2α表示双尾概率区域面积；

15、根据指标得分率确定供应商的标签x。

16、进一步地，定积分的近似估值算法为：

17、

18、进一步地，步骤s3中，使用无监督学习的指标分类对不具分布集中性指标进行量化分析。

19、进一步地，基于各个供应商的指标x取值得到其标签x，具体为：

20、预设置类别数k，使用k均匀聚类法对多个供应商的指标x进行聚类，得到k个类别，每个类别对应一种标签。

21、根据本发明的第二方面，提供一种基于供应商画像的采购辅助系统，包括：

22、数据层，用于获取多个供应商的数据；

23、指标层，用于构建指标体系，所述指标体系包括多个指标，基于各个供应商的数据分别计算其各个指标的取值；

24、标签层，用于基于多个供应商的指标值，通过量化分析得到各个供应商的标签；

25、应用层，用于使用各个供应商的标签辅助采购决策。

26、根据本发明的第三方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方面所述的方法。

27、根据本发明的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的方法。

28、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

29、(1)画像技术采取纯量化的指标分析方法，所有指标的计算过程仅依赖基础数据，而不需要设置指标的标杆值，最大程度的消除了主观因素的影响，画像模型一旦建立，也不需要后期效果评估和修正。

30、(2)画像技术的指标值均基于统计分析，包括正态分布的概率模型转化和k均值聚类，因此直接表达了供应商某种行为的反常程度，指标和标签具有很强的穿透性。例如某企业的“应收账款周转率”指标值为36％，可以解读为该企业的应收账款处置的处于正常水平的概率为36％(或处于反常水平的概率为64％)。

技术特征：

1.一种基于供应商画像的采购辅助方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于供应商画像的采购辅助方法，其特征在于，所述指标的类型为固定指标、分布集中性指标和不具分布集中性指标。

3.根据权利要求2所述的一种基于供应商画像的采购辅助方法，其特征在于，步骤s3中，使用基于正态分布的概率模型对分布集中性指标进行量化分析。

4.根据权利要求3所述的一种基于供应商画像的采购辅助方法，其特征在于，基于各个供应商的指标x取值得到其标签x，具体为：

5.根据权利要求4所述的一种基于供应商画像的采购辅助方法，其特征在于，定积分的近似估值算法为：

6.根据权利要求2所述的一种基于供应商画像的采购辅助方法，其特征在于，步骤s3中，使用无监督学习的指标分类对不具分布集中性指标进行量化分析。

7.根据权利要求6所述的一种基于供应商画像的采购辅助方法，其特征在于，基于各个供应商的指标x取值得到其标签x，具体为：

8.一种基于供应商画像的采购辅助系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1～7中任一项所述的方法。

技术总结
本发明涉及一种基于供应商画像的采购辅助方法、系统、设备及存储介质，包括：获取多个供应商的数据；构建指标体系，指标体系包括多个指标，基于各个供应商的数据分别计算其各个指标的取值；基于多个供应商的指标值，通过量化分析得到各个供应商的标签；使用各个供应商的标签辅助采购决策。与现有技术相比，本发明画像技术采取纯量化的指标分析方法，所有指标的计算过程仅依赖基础数据，而不需要设置指标的标杆值，最大程度的消除了主观因素的影响，画像模型一旦建立，也不需要后期效果评估和修正。

技术研发人员：李钊,孙伟毅,李东泽,赵涛,肖锋,董凤娜
受保护的技术使用者：中电国际货运代理有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/7/4