市场经济的高速发展给现代企业带来了新的机遇和挑战,我国企业的征信体系尚未健全完善的问题不容忽视,尤其是中小企业信用信息封闭、抗风险能力弱的问题尤为突出,有待解决。为了加快解决企业信用信息不全,经济主体对企业的认知不清晰等问题,企业征信体系的完善成为当下我国经济发展中的一个至关重要的环节。本文针对目前征信领域存在的这些问题,通过深入研究征信背景下的数据特点和企业画像的相关理论,将企业画像技术应用于征信领域,构建企业画像的体系框架,并基于该框架进一步研究企业在信用方面的评级标签提取方法。本文的工作主要包括以下方面:(1)根据画像的用途和企业数据的特点,结合企业画像应用于征信场景的实际情况,设计了一套适用于面向征信的企业画像体系框架。该体系框架包括企业画像总体框架、企业画像维度和标签体系、信用风险评估指标体系以及企业画像标签生成方法。该体系框架是本文企业画像的总体实现流程,是画像工作的关键。(2)由于偿债能力在企业信用中的重要性,研究了基于XGBoost的企业偿债能力评级标签提取。首先通过网络爬虫的方式获取企业信用风险评估指标数据并进行基于熵值法的指标权重分析,由此分析结果确定了偿债能力在企业征信体系的重要性。然后通过熵值法得出企业偿债能力评分,给无标签的样本数据打上标签。最后研究实现了基于XGBoost的偿债能力评级模型,从而提取出企业的偿债能力评级标签,并设计多个对比实验,验证该模型的有效性和精确性。(3)提出了一种使用贝叶斯超参数优化算法改进LightGBM的方法,将改进的LightGBM模型运用于企业信用风险评级标签的提取。该方法利用贝叶斯优化算法,通过循环迭代,更新历史记录,最终寻找到一组适合LightGBM最优的超参数设置。本文从不同的角度进行实验对比,并使用多个评价方法对本文提出的模型进行性能评估。实验结果表明该模型的准确率更高,证明其分类性能不仅优于传统的评级分类模型,也优于其他常用的超参数优化算法改进的LightGBM。