信用风险预警体系设计
（一）体系概述
招投标企业信用风险预警旨在通过一定的技术手段，对参与招投标企业的履约风险进行动态监测和早期预警，对履约能力不足，或者中标后无法保证招投标项目顺利实施，存在违约可能的企业，进行早期识别和预警，实现“防患于未然”。传统的履约风险预警监测主要依据企业财务指标，对其债务负担、偿债能力、流动性压力、违约概率等指标进行分析和预测。但由于企业的财务数据具有很强的隐密性，采集周期长，采集成本大，且用于预警监测的数据一般时效性要求高，因此这种方法要实现短期预测难度极大。
本书采用了基于信用大数据的预警监测方法，通过整合企业公开的市场行为信息、不同行业领域监管部门信用信息以及第三方大数据平台归集的企业风险信息，进行多方信息之间的交叉验证和比对，从而实现参与招投标企业信用风险的早期动态监测与预警，并绘制企业信用风险画像，如图5-2所示。
图5-2 基于信用大数据的招投标企业风险预警模型
（二）模型算法
采用目标企业信用关联关键词聚类加权合成算法：第一，根据关键词之间关联程度的强弱筛选出关键词集合，关联程度可以通过算法关联或语义关联分析得出；第二，借助第三方大数据平台，爬取参与招投标目标企业的信用关键词信息记录，包括各种结构化、半结构化和非结构化数据；第三，通过对上述数据的清洗、加工、整理和归类，形成可用于分析目标企业的全部关键词结构化数据集合；第四，将全部关键词通过算法聚类成少数维度，按照各关键词的信息量大小赋予权重，加权合成各个维度风险分类值；第五，通过计算各个维度加权合成值，设置风险预警阈值，划分风险预警等级与信号，实现对目标企业的风险预警。
（三）分析方法
1.灯号预警规则设定
通过在第三方大数据平台监测目标企业以下风险信息，实现对目标企业信用风险的动态监测和预警。将监测风险维度分为司法风险、运营风险、债务风险和舆情风险四个维度，每个维度监测的关键词信息按照严重程度分为直接预警类、重点关注类、可疑类和一般关注类，详见表5-8。
表5-8 基于不同风险维度重点监测关键词分级情况(https://www.daowen.com)
续表
2.灯号计分及预警规则设定
在监测企业信用时，需要关注企业信用风险由少积多，从量变到质变的变化过程。如果一家企业短期内出现大量的风险点，尽管并未直接达到需要预警的程度，但上述风险短期内累积到一定规模，也需要对其予以关注。此外，一般情形下，规模较大、分支机构众多、经营活动范围广的企业，相应的风险点也会较多，但这类规模的企业抵抗风险的能力也相应较强。因此，需要对不同规模企业的风险计分规则和预警标准分类予以设定，以实现更精确的风险监测预警。具体规则设定如表5-9、表5-10所示。
表5-9 预警信号灯及预警含义
表5-10 不同颜色灯号风险计分规则及预警标准
100分，采用倒扣分制，当有直接预警类关键词出现，则直接亮出红灯；其余情况，当风险累积分倒扣至相应界限范围内，即给出不同颜色预警灯号信息。