一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法及系统

本申请涉及评估分析，尤其是涉及一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法及系统。

背景技术：

1、随着企业数字化转型的深入推进，数据、算法、业务接口、客户行为记录等数字资产已成为企业经营活动中的重要生产要素，其价值不仅体现在单一数据资源的存量规模，还体现在多类数据共同参与业务流转后形成的收益贡献。与此同时，联合运营、平台协作和数据共建等模式使多个参与方的数字资产被组合为联合资产包，对外提供服务并产生结算收益，数字资产价值评估逐渐成为收益分配、资产入账和协作治理中的关键环节。

2、值得注意的是，企业数字资产的价值并非简单由数据量、调用次数或建设成本决定。在联合资产包中，不同参与方提供的子资产往往存在字段互补、场景耦合和业务依赖关系，某一子资产单独运行时的价值表现，可能与其在联合服务中的贡献表现存在差异。特别是在多源数据共同支撑同一业务指标时，资产之间的协同关系会影响服务结果和结算收益，使数字资产价值呈现出非线性、组合性和动态分配特征。

3、然而，现有企业数字资产评估方式仍存在明显不足。部分方法主要依据成本投入、数据规模或历史收益进行静态估算，难以反映各参与方数据在实际业务调用中的边际贡献；部分方法虽考虑联合收益分摊，但通常将参与方视为相互独立对象，忽略子资产组合后可能产生的依赖叠加和价值遮蔽，容易造成收益分配偏离实际贡献。尤其在多方数据融合场景下，若缺少对服务流水、业务结果和资产特征之间关联关系的精细化处理，评估结果难以支撑后续的资产定价、协作结算和权属管理。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本申请提供一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法及系统。

2、第一方面，本申请提供一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法，包括：

3、获取联合资产包的服务调用流水日志以及各参与方的子资产特征数据集，根据服务调用流水日志生成总收益价值数据；

4、对各参与方的子资产特征数据集进行字段对齐和格式标准化，生成标准特征数据集；

5、按参与方逐一剔除对应的标准特征数据集，依据服务调用流水日志中的服务结果字段计算目标业务指标变化量，并按照目标业务指标变化量占比与总收益价值数据生成各参与方的初始独立价值数据；

6、遍历参与方组合生成子联盟，依据子联盟内的标准特征数据集和服务调用流水日志中的结算字段计算独立基线价值数据；

7、比较各子联盟内参与方的初始独立价值数据之和与对应的独立基线价值数据，当存在初始独立价值数据之和小于独立基线价值数据的子联盟时，将差额最大的子联盟标记为目标重构联盟；

8、提取目标重构联盟对应的第一特征向量以及剩余参与方对应的第二特征向量，计算第一特征向量与第二特征向量之间的条件互信息值；

9、将依据条件互信息值筛选出的剩余参与方与目标重构联盟合并为超级节点，并对超级节点的独立基线价值数据进行协同衰减修正；

10、将超级节点作为单一参与方重新生成初始独立价值数据并返回遍历，直至各子联盟内参与方的初始独立价值数据之和均不小于对应的独立基线价值数据，输出各参与方的解耦价值数据。

11、第二方面，本申请提供一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估系统，包括：

12、数据获取模块，用于获取联合资产包的服务调用流水日志以及各参与方的子资产特征数据集，根据服务调用流水日志生成总收益价值数据；

13、标准化处理模块，用于对各参与方的子资产特征数据集进行字段对齐和格式标准化，生成标准特征数据集；

14、计算生成模块，用于按参与方逐一剔除对应的标准特征数据集，依据服务调用流水日志中的服务结果字段计算目标业务指标变化量，并按照目标业务指标变化量占比与总收益价值数据生成各参与方的初始独立价值数据；

15、遍历模块，用于遍历参与方组合生成子联盟，依据子联盟内的标准特征数据集和服务调用流水日志中的结算字段计算独立基线价值数据；

16、比较判断模块，用于比较各子联盟内参与方的初始独立价值数据之和与对应的独立基线价值数据，当存在初始独立价值数据之和小于独立基线价值数据的子联盟时，将差额最大的子联盟标记为目标重构联盟；

17、向量提取模块，用于提取目标重构联盟对应的第一特征向量以及剩余参与方对应的第二特征向量，计算第一特征向量与第二特征向量之间的条件互信息值；

18、合并模块，用于将依据条件互信息值筛选出的剩余参与方与目标重构联盟合并为超级节点，并对超级节点的独立基线价值数据进行协同衰减修正；

19、输出模块，用于将超级节点作为单一参与方重新生成初始独立价值数据并返回遍历，直至各子联盟内参与方的初始独立价值数据之和均不小于对应的独立基线价值数据，输出各参与方的解耦价值数据。

20、综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

21、1.本申请提供了一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法，通过获取联合资产包的服务调用流水日志以及各参与方的子资产特征数据集，并将服务调用流水日志中的结算信息、服务结果信息与各参与方的子资产特征数据集进行关联处理，在生成总收益价值数据的同时，对各参与方数据进行字段对齐和格式标准化，形成统一口径下的标准特征数据集；在此基础上，按参与方逐一剔除对应的标准特征数据集，并依据服务结果字段计算目标业务指标变化量，再将该变化量与总收益价值数据联动映射为初始独立价值数据。由此，数字资产价值不再仅依赖数据规模、建设成本或者静态结算金额进行估算，而是能够从实际服务调用、业务结果变化和收益数据之间的对应关系中识别各参与方数据的边际贡献，使评估过程同时具备收益来源可追溯性、业务贡献可量化性和多源数据口径一致性，有效降低因字段异构、数据格式不统一以及单一收益分摊方式造成的评估偏差；

22、2.通过遍历参与方组合生成子联盟，并依据子联盟内的标准特征数据集和服务调用流水日志中的结算字段计算独立基线价值数据，再将子联盟内参与方的初始独立价值数据之和与独立基线价值数据进行比较，在存在低估组合时将差额最大的子联盟确定为目标重构联盟；随后提取目标重构联盟的第一特征向量与剩余参与方的第二特征向量，计算二者之间的条件互信息值，并据此筛选存在协同依赖的剩余参与方合并为超级节点，对超级节点的独立基线价值数据进行协同衰减修正后重新参与价值计算，直至各子联盟的分配结果满足独立基线约束。上述特征之间形成了由单体贡献识别、组合价值校验、协同依赖发现到超级节点重构的闭环处理链路，既能发现多源数据融合场景中被单独剔除法遮蔽的组合价值，又能通过协同衰减避免强相关资产重复计价，从而使最终输出的各参与方解耦价值数据更加贴合联合资产包的真实服务贡献，为数字资产定价、收益分配和多方协作结算提供更稳定、精细且可解释的数据依据。

1.一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法，其特征在于，获取联合资产包的服务调用流水日志以及各参与方的子资产特征数据集，根据服务调用流水日志生成总收益价值数据，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法，其特征在于，对各参与方的子资产特征数据集进行字段对齐和格式标准化，生成标准特征数据集，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法，其特征在于，按参与方逐一剔除对应的标准特征数据集，依据服务调用流水日志中的服务结果字段计算目标业务指标变化量，并按照目标业务指标变化量占比与总收益价值数据生成各参与方的初始独立价值数据，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法，其特征在于，遍历参与方组合生成子联盟，依据子联盟内的标准特征数据集和服务调用流水日志中的结算字段计算独立基线价值数据，包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法，其特征在于，比较各子联盟内参与方的初始独立价值数据之和与对应的独立基线价值数据，将差额最大的子联盟标记为目标重构联盟，包括：

7.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法，其特征在于，提取目标重构联盟对应的第一特征向量以及剩余参与方对应的第二特征向量，计算第一特征向量与第二特征向量之间的条件互信息值，包括：

8.根据权利要求7所述的一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法，其特征在于，将依据条件互信息值筛选出的剩余参与方与目标重构联盟合并为超级节点，包括：

9.根据权利要求8所述的一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法，其特征在于，对超级节点的独立基线价值数据进行协同衰减修正，包括：

10.一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估系统，应用于上述权利要求1-9任意一项所述的一种基于多源数据融合的企业数字资产价值评估方法，包括：