基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法及系统

摘要

本申请涉及企业数据分析的技术领域，公开了一种基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法及系统，基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法包括：从互联网获取目标企业的涉诉数据，对涉诉数据进行分类处理后存储于对应的企业涉诉数据库；对涉诉数据进行分析，获取各涉诉案件的结案信息，所述结案信息包括涉诉文书；根据目标企业的涉诉案件数量和对应的结案信息，评估目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率；基于目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率，创建目标企业的涉诉应对意愿画像；本申请具有提高针对企业进行涉诉应对意愿分析的效率和准确性的效果。

说明书

技术领域

本申请涉及企业数据分析的技术领域，尤其是涉及一种基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法及系统。

背景技术

随着公民和企业法律意识的提高，公民和企业越发注重对自身权益的保障，同时，越来越多的公民或企业采取诉讼的方式解决纠纷，因而企业涉诉的情况越发常见；然而，提起诉讼常需要根据诉讼请求的金额缴纳案件受理费，委托诉讼代理人也需要支付代理费，且需要对证据进行收集整理，因此，通过诉讼程序维权所需投入的时间成本和经济成本较大，若未能胜诉则损失较大。

而提前对待提起诉讼的被告企业的涉诉应对意愿和涉诉应对策略进行分析，有助于原告提前制定针对性的应诉策略，合理制定诉讼请求，提高提起诉讼的胜率。

发明内容

为了提高针对企业进行涉诉应对意愿分析的效率和准确性，本申请提供一种基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法及系统。

本申请的发明目的一采用如下技术方案实现：

一种基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法，包括：

从互联网获取目标企业的涉诉数据，对所述涉诉数据进行分类处理后存储于对应的企业涉诉数据库；

对所述涉诉数据进行分析，获取各涉诉案件的结案信息，所述结案信息包括涉诉文书；

根据目标企业的涉诉案件数量和对应的结案信息，评估目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率；

基于目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率，创建目标企业的涉诉应对意愿画像。

通过采用上述技术方案，从互联网中获取目标企业公开的涉诉数据，便于获知目标企业过往的涉诉情况，将目标企业的涉诉数据进行分类处理，并存储于对应的企业涉诉数据库中，便于后续根据实际数据分析需求从企业涉诉数据库中提取所需的数据；对目标企业的涉诉数据进行分析，获取目标企业所有涉诉案件的数量和对应的结案信息，结案信息包括涉诉文书，根据目标企业各涉诉案件的结案信息，对目标企业处理涉诉案件时的积极度、胜率等信息进行分析，计算应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率数据；由于企业过往涉诉经历的胜率可能影响企业的应诉策略，且企业在过往涉诉时的积极度和专业度也能够反应企业的应诉策略，因此，基于目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率评估目标企业的应诉意愿信息，便于判断目标企业的应诉策略和涉诉应对意愿；提高了针对企业进行涉诉应对意愿分析的效率和准确性。

本申请在一较佳示例中：根据目标企业的涉诉案件数量和对应的结案信息，评估目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率的步骤中，包括：

获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，从所述结案信息中获取应诉人员信息和应诉程序信息；

基于所述应诉人员信息确定应诉人员的数量、职位和资质，生成应诉人员标签；

基于所述应诉程序信息确定目标企业在涉诉案件中提出的有效程序主张，生成应诉程序标签；基于各涉诉案件的应诉人员标签和应诉程序标签生成目标企业的应诉积极度标签。

通过采用上述技术方案，由于企业在过往应对涉诉案件时的积极度可以体现企业的涉诉应对意愿，因而可以通过企业在过往应对涉诉案件时的积极度评估企业的涉诉应对意愿；获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，以获取目标企业的每一涉诉案件的应诉人员信息和应诉程序信息；根据每一涉诉案件的应诉人员信息生成应诉人员标签，并根据应诉程序信息生成应诉程序标签；根据目标企业所有涉诉案件的应诉人员标签和应诉程序标签生成目标企业的应诉积极度标签，便于评估目标企业在面对涉诉案件时的应对积极度。

本申请在一较佳示例中：根据目标企业的涉诉案件数量和对应的结案信息，评估目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率的步骤中，包括：

获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，从所述结案信息中获取裁判结果信息；

基于所述裁判结果信息确定目标企业在涉诉案件中的胜负参数，基于各涉诉案件的胜负参数生成目标企业的应诉胜率标签。

通过采用上述技术方案，由于企业在过往涉诉案件中的胜负情况会影响企业的涉诉应对意愿，因而可以通过企业在过往涉诉案件中的胜负情况评估企业的涉诉应对意愿；获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，以从结案信息中获取各涉诉案件的裁判结果信息，便于获取目标企业在各涉诉案件中的胜负情况；根据裁判结果信息判断涉诉案件中，涉诉案件发起方的涉诉请求达成率，以生成目标企业在涉诉案件中的胜负参数标签，进而根据目标企业在所有涉诉案件中的胜负参数生成目标企业的应诉胜率标签。

本申请在一较佳示例中：根据目标企业的涉诉案件数量和对应的结案信息，评估目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率的步骤中，包括：

获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，从所述结案信息中获取应诉程序信息和质证信息；基于所述应诉程序信息确定目标企业在涉诉案件中提出的无效程序主张，计算无效程序分值；基于质证信息计算目标企业在涉诉案件中提出证据的证据采信率；

基于目标企业在各涉诉案件中的证据采信率、无效程序分值，以及目标企业的涉诉案件数量，生成应诉专业度标签。

通过采用上述技术方案，由于企业在过往应对涉诉案件时表现出来的专业性可以体现企业的涉诉应对意愿，因而可以通过企业在过往应对涉诉案件时的专业度评估企业的涉诉应对意愿，具体可以通过企业在涉诉案件中提出的程序主张是否被驳回，企业在涉诉案件中提出的证据被采信的概率，以及企业过往参与涉诉案件数量评估企业涉诉时的专业度；获取目标企业的每一涉诉案件的结案信息，从结案信息中获取应诉程序信息和质证信息，以便获知目标企业在各涉诉案件中提出的程序主张和证据信息，根据目标企业在涉诉案件中提出的无效程序主张计算无效程序分值，基于质证信息判断目标企业在涉诉案件中提出的各证据是否被采信，计算证据采信率；根据目标企业在所有涉诉案件中的证据采信率、无效程序分值，以及企业过往参与涉诉案件数量生成目标企业的应诉专业度标签。

本申请在一较佳示例中：从互联网获取目标企业的涉诉数据，对涉诉数据进行分类处理后存储于对应的企业涉诉数据库的步骤中，包括：

基于设定的目标企业，定期从互联网上获取公开的涉诉数据，其中，所述涉诉数据包括起诉数据、被诉数据和非诉数据；

对所述涉诉数据中的同案数据进行合并处理，生成涉诉案卷；

对所述涉诉案卷进行分类并存储于对应的企业涉诉数据库中。

通过采用上述技术方案，根据设定的目标企业，针对性地定期从互联网上获取目标企业公开的涉诉数据，包括起诉数据、被诉数据和非诉数据等，便于后续分析目标企业主动起诉的数量、情况，被动涉诉的数量、情况和非诉案件的数量、情况；针对获取到的涉诉数据进行分析，将属于同一事实的若干条涉诉数据进行合并处理，生成涉诉卷宗，便于提高针对同一案件的若干法律程序相关文书阅读的便捷性；对所有涉诉案卷进行分类，将分类后的涉诉案卷存储于对应的企业涉诉数据库中，以将目标企业的所有涉诉数据进行存储，便于后续基于涉诉数据对目标企业进行涉诉应对意愿评估。

本申请在一较佳示例中：基于目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率，创建目标企业的涉诉应对意愿画像的步骤中，包括：

基于目标企业的所有结案信息进行分析，确定各涉诉案件的当事人、裁判结果、关联法条、地域信息，建立关系数据模型；

基于目标企业的应诉积极度标签、应诉专业度标签、应诉胜率标签和关系数据模型，创建对应的涉诉应对意愿画像。

通过采用上述技术方案，基于目标企业所有涉诉案件的结案信息进行分析和统计，确定各涉诉案件对应的当事人信息、裁判结果信息、关联法条信息和地域信息，分析各类信息之间的关联关系，从而建立关系数据模型，便于后续将涉诉情况输入至关系数据模型中，评估各种判决结果的可能性；基于目标企业的应诉积极度标签、应诉专业度标签、应诉胜率标签和关系数据模型，便于基于目标企业在过往涉诉案件中的表现情况创建对应的涉诉应对意愿画像，从多个维度评估目标企业的综合应诉能力，以便后续目标企业在遇到涉诉事件时，评估目标企业可能采取的措施以及最终的裁判结果。

本申请在一较佳示例中：

所述应诉人员标签包括生成应诉人员分值，所述应诉程序标签包括应诉程序分值，所述应诉积极度标签包括应诉积极度分值，所述应诉积极度分值的计算公式为：

所述应诉胜率标签包括应诉胜率，所述应诉胜率的计算公式为：

所述应诉专业度标签包括应诉专业度分值，所述应诉专业度分值的计算公式为：Z

通过采用上述技术方案，目标企业的总体应诉积极度分值由针对目标企业各涉诉案件的应诉人员分值和应诉程序分值之和得到一个分值，并对各涉诉案件积极度计算的分值进行平均处理后得到应诉积极度分值；目标企业的总体应诉胜率由各涉诉案件的胜负参数进行平均处理后得到；目标企业的整体专业度分值由针对目标企业各涉诉案件的平均证据采信率、平均无效程序分值和目标企业涉诉案件的总数量计算得到。

本申请的发明目的二采用如下技术方案实现：

一种基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析系统，包括：

涉诉数据获取模块，用于从互联网获取目标企业的涉诉数据，对所述涉诉数据进行分类处理后存储于对应的企业涉诉数据库；

结案信息获取模块，用于对所述涉诉数据进行分析，获取各涉诉案件的结案信息，所述结案信息包括涉诉文书；

结案信息评估模块，用于根据目标企业的涉诉案件数量和对应的结案信息，评估目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率；

涉诉应对意愿画像模块，用于基于目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率，创建目标企业的涉诉应对意愿画像。

通过采用上述技术方案，从互联网中获取目标企业公开的涉诉数据，便于获知目标企业过往的涉诉情况，将目标企业的涉诉数据进行分类处理，并存储于对应的企业涉诉数据库中，便于后续根据实际数据分析需求从企业涉诉数据库中提取所需的数据；对目标企业的涉诉数据进行分析，获取目标企业所有涉诉案件的数量和对应的结案信息，结案信息包括涉诉文书，根据目标企业各涉诉案件的结案信息，对目标企业处理涉诉案件时的积极度、胜率等信息进行分析，计算应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率数据；由于企业过往涉诉经历的胜率可能影响企业的应诉策略，且企业在过往涉诉时的积极度和专业度也能够反应企业的应诉策略，因此，基于目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率生成目标企业的应诉意愿画像，便于判断目标企业的应诉策略和涉诉应对意愿；提高了针对企业进行涉诉应对意愿分析的效率和准确性。

本申请的发明目的三采用如下技术方案实现：

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法的步骤。

本申请的发明目的四采用如下技术方案实现：

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法的步骤。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

1.从互联网中获取目标企业公开的涉诉数据，便于获知目标企业过往的涉诉情况，将目标企业的涉诉数据进行分类处理，并存储于对应的企业涉诉数据库中，便于后续根据实际数据分析需求从企业涉诉数据库中提取所需的数据；对目标企业的涉诉数据进行分析，获取目标企业所有涉诉案件的数量和对应的结案信息，结案信息包括涉诉文书，根据目标企业各涉诉案件的结案信息，对目标企业处理涉诉案件时的积极度、胜率等信息进行分析，计算应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率数据；由于企业过往涉诉经历的胜率可能影响企业的应诉策略，且企业在过往涉诉时的积极度和专业度也能够反应企业的应诉策略，因此，基于目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率生成目标企业的应诉意愿画像，便于判断目标企业的应诉策略和涉诉应对意愿；提高了针对企业进行涉诉应对意愿分析的效率和准确性。

2.由于企业在过往应对涉诉案件时的积极度可以体现企业的涉诉应对意愿，因而可以通过企业在过往应对涉诉案件时的积极度评估企业的涉诉应对意愿；获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，以获取目标企业的每一涉诉案件的应诉人员信息和应诉程序信息；根据每一涉诉案件的应诉人员信息生成应诉人员标签，并根据应诉程序信息生成应诉程序标签；根据目标企业所有涉诉案件的应诉人员标签和应诉程序标签生成目标企业的应诉积极度标签，便于评估目标企业在面对涉诉案件时的应对积极度。

3.由于企业在过往涉诉案件中的胜负情况会影响企业的涉诉应对意愿，因而可以通过企业在过往涉诉案件中的胜负情况评估企业的涉诉应对意愿；获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，以从结案信息中获取各涉诉案件的裁判结果信息，便于获取目标企业在各涉诉案件中的胜负情况；根据裁判结果信息判断涉诉案件中，涉诉案件发起方的涉诉请求达成率，以生成目标企业在涉诉案件中的胜负参数标签，进而根据目标企业在所有涉诉案件中的胜负参数生成目标企业的应诉胜率标签。

附图说明

图1是本申请实施例一中基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法的流程图。

图2是本申请基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法中步骤S100的流程图。

图3是本申请基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法中步骤S300的流程图。

图4是本申请基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法中步骤S30的另一流程图。

图5是本申请基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法中步骤S30的另一流程图。

图6是本申请基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法中步骤S400的流程图。

图7是本申请实施例二中基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析系统的一原理框图。

图8是本申请实施例三中的设备示意图。

具体实施方式

以下结合附图1至8对本申请作进一步详细说明。

实施例一

本申请公开了一种基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法，可用于对企业的涉诉应对意愿和涉诉应对策略进行分析，具体可供用户对待提起诉讼的被告或用户自身所在企业进行分析，也可用于法律服务供应商进行法律服务的定向推销；如图1所示，具体包括如下步骤：S100：从互联网获取目标企业的涉诉数据，对所述涉诉数据进行分类处理后存储于对应的企业涉诉数据库。

在本实施例中，目标企业是指需要进行涉诉应对意愿分析的企业，可以是用户所在企业，也可以是用户所在企业待提起诉讼的被告，或者是用户所在企业被起诉的涉诉案件的原告；涉诉数据是指与目标企业相关的涉诉案件的电子数据，涉诉数据包括起诉数据、被诉数据和非诉数据，具体为目标企业被起诉案件的数据、目标企业主动提起诉讼案件的数据，还可以包括仲裁或其他法律程序的数据，涉诉数据包括与涉诉案件相关的各类法律文书。

具体地，从互联网获取目标企业公开的涉诉数据，便于获知目标企业过往的涉诉情况，对目标企业的涉诉数据进行分类处理，将分类处理后的数据存储于对应的企业涉诉数据库，便于后续根据实际数据分析需求从企业涉诉数据库中提取所需的数据，便于后续基于涉诉数据对目标企业进行涉诉应对意愿评估；其中，企业涉诉数据库是指专为存储目标企业涉诉数据创建的数据库，每一企业涉诉数据库对应一个企业。

其中，从互联网获取目标企业的涉诉数据，对涉诉数据进行分类处理的方法可参照图2，在步骤S100中，包括：

S101：基于设定的目标企业，定期从互联网上获取公开的涉诉数据，其中，所述涉诉数据包括起诉数据、被诉数据和非诉数据。

具体地，根据用户的选择设定目标企业，以目标企业名称为关键词，根据设定的周期定期从互联网上获取公开且能够合法获取的涉诉数据；包括目标企业在各类涉诉案件中的相关法律文书；便于后续分析目标企业主动起诉的数量、情况，被动涉诉的数量、情况和非诉案件的数量、情况。

进一步地，获取涉诉数据的方式包括直接与涉诉数据文库建立数据传输通道，以直接获取涉诉数据，提高数据获取效率和数据的质量；也可以是通过数据爬虫从数据爬虫未受限的网站中获取涉诉数据。

S102：对所述涉诉数据中的同案数据进行合并处理，生成涉诉案卷。

由于在涉诉案件的处理流程中，同一案件可能涉及多条涉诉数据，例如，一个诉讼案件可能涉及一审、二审、再审或撤回起诉，从而产生多份法律文书。

在本实施例中，同案数据是指基于同一涉诉案件产生的多条涉诉数据。

具体地，获取目标企业的涉诉数据后，通过自然语言处理算法或正则表达式确定各条涉诉数据所对应的法律文书之间的关联关系，将同案数据中的多份法律文书文件进行合并处理，生成涉诉案卷，每一涉诉案卷包含基于一个法律事实所关联的多份法律文书，便于提高针对同一案件的若干法律程序相关文书阅读的便捷性。

S103：对所述涉诉案卷进行分类并存储于对应的企业涉诉数据库中。

具体地，对目标企业的所有涉诉案卷存储于企业涉诉数据库中，获取各涉诉案卷的存储地址，并根据预设的分类规则生成多份文件检索表，以便将涉诉案卷进行分类和快速读取；其中，分类规则包括：根据目标企业的诉讼地位(如原告、被告、第三人)进行分类；根据对应涉诉案件是否结案进行分类等。

S200：对所述涉诉数据进行分析，获取各涉诉案件的结案信息，所述结案信息包括涉诉文书。

在本实施例中，结案信息包括涉诉文书，具体包括针对涉诉案件的判决、裁定、裁决、决定等文书。

具体地，对涉诉数据中的涉诉案卷进行分析，从中获取目标企业所有涉诉案件中的数量和对应的结案信息，例如诉讼案件在各级法院的一审、二审、再审判决结果等，便于后续针对目标企业在各涉诉案件中的结案信息进行分析，进而评估目标企业的因素积极度、应诉专业度和应诉胜率。

S300：根据目标企业的涉诉案件数量和对应的结案信息，评估目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率。

具体地，基于目标企业所有涉诉案件的数量和对应的结案信息，对目标企业处理涉诉案件时的积极度、胜率等信息进行分析，由于企业过往涉诉经历的胜率可能影响企业的应诉策略，且企业在过往涉诉时的积极度和专业度也能够反应企业的应诉策略，因此，评估目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率数据，便于后续进一步评估目标企业的涉诉应对意愿。

本实施例以涉诉案件为民事诉讼案件为例进行说明，结案信息包括该民事诉讼案件的一审、二审、再审的判决书或裁定书；若涉诉案件为仲裁、行政诉讼，也可以根据实际程序上的差异对部分参数进行相应的设置，在本实施例中，涉诉案件不包括刑事诉讼案件。

其中，评估应诉积极度的方法可参照图3，在步骤S300中，包括：

S301：获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，从所述结案信息中获取应诉人员信息和应诉程序信息。

具体地，获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，以便从结案信息中获取应诉人员信息和应诉程序信息，应诉人员信息是指目标企业在该民事诉讼案件的各个审级中派出参与诉讼的诉讼代表人和诉讼代理人的信息；应诉程序信息是指目标企业在该民事诉讼案件的各个审级中提出的程序主张，例如申请回避和管辖权异议等程序，便于后续根据目标企业在涉诉案件中派出人员情况和程序主张情况评估涉诉企业在涉诉案件中的应诉积极度。

进一步地，若涉诉案件为其他类型的案件，如仲裁案件，则应诉人员信息和应诉程序信息可以根据实际案件参与人的类型和实际程序进行相应的设置。

S302：基于所述应诉人员信息确定应诉人员的数量、职位和资质，生成应诉人员标签。

具体地，基于应诉人员信息确定应诉人员的数量、职位和资质，生成应诉人员标签，便于获知目标企业派遣诉讼代表人、诉讼代理人的情况，从派遣应诉人员的维度评估目标企业的应诉积极度。

进一步地，所述应诉人员标签包括生成应诉人员分值，基于所述应诉人员信息确定应诉人员的数量、职位和资质，计算应诉人员分值。

在本实施例中，设X为目标企业的应诉积极度分值，n为目标企业的涉诉案件数量，X

由于民事诉讼程序中可以委托一至二人作为诉讼代理人，企业的诉讼代理人可以由律师、基层法律服务工作者、企业的工作人员等担任；B为判断是否委托诉讼代理人的参数，若委托诉讼代理人，B＝1，若未委托诉讼代理人，B＝0，m为该涉诉案件类型可委托诉讼代理人的最大数量，k

S303：基于所述应诉程序信息确定目标企业在涉诉案件中提出的有效程序主张，生成应诉程序标签。

具体地，基于目标企业的应诉程序信息，生成应诉程序标签，便于获知目标企业在涉诉案件中提出的有效主张情况，从提出有效主张的维度评估目标企业的应诉积极度。

进一步地，所述应诉程序标签包括应诉程序分值，基于所述应诉程序信息确定目标企业在涉诉案件中提出的有效程序主张，计算应诉程序分值。

在本实施例中，有效程序主张是指目标企业的诉讼代表人或诉讼代理人在涉诉案件中所提出的程序主张中，被采纳的程序主张。

具体地，X

S304：基于各涉诉案件的应诉人员标签和应诉程序标签生成目标企业的应诉积极度标签。

具体地，基于各涉诉案件的应诉人员标签和应诉程序标签，便于从目标企业派遣应诉人员和提出程序主张的两个维度评估目标企业的应诉积极度，以生成目标企业的应诉积极度标签。

进一步地，所述应诉积极度标签包括应诉积极度分值，基于各涉诉案件的应诉人员分值和应诉程序分值计算目标企业的应诉积极度分值。

具体地，由于企业在过往应对涉诉案件时的积极度可以体现企业的涉诉应对意愿，基于各涉诉案件的应诉人员分值和应诉程序分值计算目标企业的应诉积极度分值，应诉积极度分值

其中，参照图4，在步骤S300中，还包括：

S305：获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，从所述结案信息中获取裁判结果信息。

具体地，获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，以便从结案信息中获取裁判结果信息，便于获取目标企业在各涉诉案件中的胜负情况，裁判结果信息是指目标企业在该民事诉讼案件的各个审级中的审判/裁定结果；由于企业在过往涉诉案件中的胜负情况会影响企业的涉诉应对意愿，因而可以通过企业在过往涉诉案件中的胜负情况评估企业的涉诉应对意愿。

S306：基于所述裁判结果信息确定目标企业在涉诉案件中的胜负参数，基于各涉诉案件的胜负参数生成目标企业的应诉胜率标签。

在本实施例中，由于许多涉诉案件的裁判结果并非一方完全获胜，一方完全落败的情况，因此，需要设置胜负参数对涉诉案件中的裁判结果的胜负情况进行量化，胜负参数是指用于评估目标企业在涉诉案件的裁判结果中是否获胜，以及获胜程度的参数。

具体地，基于裁判结果信息确定目标企业在涉诉案件中的胜负参数，由于相关法律规定，民事诉讼中，案件受理费由败诉方承担，在仲裁、行政诉讼的程序中也有类似规定；因此，当裁判结果为双方均部分胜诉、部分败诉时，可以根据裁判结果中对于案件受理费的划分比例确定双方的胜负参数；例如，当目标企业在一民事诉讼案件的裁判结果中被判承担20％，则认为该目标企业在裁判结果中部分胜诉、部分败诉，且占优势，则目标企业的胜负参数可以确定为(1-20％)＝0.8；获取各涉诉案件的胜负参数，便于获知目标企业所有历史涉诉案件的胜负情况，生成目标企业的应诉胜率标签，便于对目标企业在应诉胜率维度进行画像。

进一步地，胜负参数的确定还可以是根据涉诉案件双方诉讼请求达成率进行确定；例如，目标企业诉被告，诉讼请求涉及被告需向目标企业给付财物100万元，裁判结果判决被告需向目标企业给付财物80万元，则目标企业的诉讼请求达成率为80÷100＝0.8，目标企业的胜负参数可以确定为0.8；若目标企业为被告，原告诉讼请求涉及目标企业需向原告给付财物100万元，裁判结果判决目标企业需向原告给付财物80万元，则原告的诉讼请求达成率为80÷100＝0.8，目标企业的胜负参数可以确定为0.2。

进一步地，所述应诉胜率标签包括应诉胜率，基于各涉诉案件的胜负参数计算目标企业的应诉胜率。

具体地，根据目标企业在所有涉诉案件中的胜负参数计算目标企业的应诉胜率，应诉胜率的计算公式为：

其中，参照图5，在步骤S30中，还包括：

S307：获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，从所述结案信息中获取应诉程序信息和质证信息。

具体地，获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，以便从结案信息中获取应诉程序信息和质证信息是指目标企业在该民事诉讼案件的各个审级中提出的未被对方当事人直接认可的争议证据的信息；便于后续根据目标企业在涉诉案件中提出的程序主张是否被驳回、提出的证据是否被采信评估目标企业的涉诉专业度。

S308：基于所述应诉程序信息确定目标企业在涉诉案件中提出的无效程序主张，计算无效程序分值。

在本实施例中，无效程序主张是指目标企业的诉讼代表人或诉讼代理人在涉诉案件中所提出的程序主张中，被驳回或未被采纳的程序主张。

具体地，Z

S309：基于质证信息计算目标企业在涉诉案件中提出证据的证据采信率。

具体地，由于在涉诉案件中提出的争议证据需要经过双方质证后判断是否有效，因而目标企业在涉诉案件中提出的争议证据被采信的概率可以反映目标企业在涉诉案件程序中的应诉专业度；基于质证信息判断目标企业在涉诉案件中提出的各证据是否被采信，计算证据采信率；Z

S310：基于目标企业在各涉诉案件中的证据采信率、无效程序分值，以及目标企业的涉诉案件数量，生成应诉专业度标签。

具体地，由于目标企业过往参与涉诉案件数量会使目标企业积累涉诉应对经验，因此，在计算目标企业应诉专业度时需要考虑目标企业历史涉诉案件数量的影响；根据目标企业在各涉诉案件中的证据采信率、无效程序分值，以及目标企业的涉诉案件数量，生成应诉专业度标签，便于对目标企业在应诉专业度维度进行画像。

进一步地，所述应诉专业度标签包括应诉专业度分值，基于目标企业在各涉诉案件中的证据采信率、无效程序分值，以及目标企业的涉诉案件数量，计算应诉专业度分值。

具体地，基于目标企业在各涉诉案件中的证据采信率、无效程序分值，以及目标企业的涉诉案件数量，计算应诉专业度分值，应诉专业度分值的计算公式为：Z

在本实施例中，还包括：基于目标企业的应诉积极度分值、应诉专业度分值和应诉胜率，计算对应的综合应诉能力分值；综合应诉能力分值的计算公式为W＝k

S400：基于目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率，创建目标企业的涉诉应对意愿画像。

在本实施例中，涉诉应对意愿画像是指针对目标企业在过往涉诉案件中多个维度的应诉能力表现，以及各涉诉案件中各类条件与最终裁判结果的关系所生成的画像，用于体现企业在面临诉讼时的重视程度、应对诉讼的处理能力、应诉策略等的信息，便于判断企业在面临诉讼时可能投入的应诉资源，评估企业在遇到涉诉事件时提起诉讼的可能性，面临诉讼时采取和解、调解结案方式的可能性，评估企业在判决/裁定结果出来后采取上诉、申诉的可能性，以及企业的胜诉概率等。

具体地，由于企业过往涉诉经历的胜率可能影响企业的应诉策略，且企业在过往涉诉时的积极度和专业度也能够反应企业的应诉策略和应对诉讼的重视程度，因此，基于目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率评估目标企业的应诉策略、应对诉讼时的重视程度、应对诉讼的处理能力，从而生成涉诉应对意愿画像，提高了针对企业进行涉诉应对意愿分析的效率和准确性。

参照图6，在步骤S400中，包括：

S401：基于目标企业的所有结案信息进行分析，确定各涉诉案件的当事人、裁判结果、关联法条、地域信息，建立关系数据模型。

具体地，基于目标企业的所有涉诉案件的结案信息使用文本匹配算法进行分析，获取各涉诉案件中的当事人信息、裁判结果信息、关联法条信息和地域信息，对各类信息进行数据统计和数据关联性的分析，从而建立关系数据模型，便于后续将涉诉情况输入至关系数据模型中，评估各种判决结果的可能性。

S402：基于目标企业的应诉积极度标签、应诉专业度标签、应诉胜率标签和关系数据模型，创建对应的涉诉应对意愿画像。

具体地，基于目标企业的应诉积极度标签、应诉专业度标签、应诉胜率标签，以及目标企业的关系数据模型，创建目标企业的涉诉应对意愿画像，便于基于目标企业在过往涉诉案件中的表现情况创建对应的涉诉应对意愿画像，以便后续目标企业在遇到涉诉事件时，评估目标企业可能采取的措施以及最终的裁判结果，包括：目标企业在遇到权益受损的各类事由时，提起诉讼或其他维权程序的可能性；目标企业在涉诉时的胜诉概率；目标企业在涉诉时采取调解或和解结案的概率。

在本实施例中，还包括：基于目标企业的应诉积极度分值、应诉专业度分值和应诉胜率，确定目标企业的涉诉应对意愿信息，并生成涉诉分析报告；在本实施例中，涉诉应对意愿信息是指用于记录目标企业应诉时的积极度、专业度和胜率，以及目标企业的涉诉应对策略的信息；涉诉分析报告是指基于目标企业的涉诉应对策略信息生成的报告，用于发送至用户，便于用户根据目标企业的涉诉分析报告提前制定针对性的应诉策略。

具体地，基于目标企业的应诉积极度分值、应诉专业度分值和应诉胜率，分析目标企业应诉时的积极度、专业度和胜率，评估目标企业的涉诉应对策略，从而生成涉诉应对意愿信息；基于涉诉应对意愿信息生成涉诉分析报告，将涉诉分析报告发送至用户，便于用户查看目标企业的涉诉应对策略和涉诉应对意愿。

应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

实施例二

如图7所示，本申请公开了一种基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析系统，用于执行上述基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法的步骤，该基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析系统与上述实施例中基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法相对应。

基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析系统包括涉诉数据获取模块、结案信息获取模块、结案信息评估模块和涉诉应对意愿画像模块。各功能模块的详细说明如下：

涉诉数据获取模块，用于从互联网获取目标企业的涉诉数据，对所述涉诉数据进行分类处理后存储于对应的企业涉诉数据库；

结案信息获取模块，用于对所述涉诉数据进行分析，获取各涉诉案件的结案信息，所述结案信息包括涉诉文书；

结案信息评估模块，用于根据目标企业的涉诉案件数量和对应的结案信息，评估目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率；

涉诉应对意愿画像模块，用于基于目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率，创建目标企业的涉诉应对意愿画像。

其中，涉诉数据获取模块包括：

涉诉数据定向获取子模块，用于基于设定的目标企业，定期从互联网上获取公开的涉诉数据，其中，所述涉诉数据包括起诉数据、被诉数据和非诉数据；

涉诉案卷生成子模块，用于对所述涉诉数据中的同案数据进行合并处理，生成涉诉案卷；

涉诉案卷存储子模块，用于对所述涉诉案卷进行分类并存储于对应的企业涉诉数据库中。

其中，结案信息评估模块包括：

人员程序信息获取子模块，用于获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，从所述结案信息中获取应诉人员信息和应诉程序信息；

应诉人员标签生成子模块，用于基于所述应诉人员信息确定应诉人员的数量、职位和资质，生成应诉人员标签；

应诉程序标签生成子模块，用于基于所述应诉程序信息确定目标企业在涉诉案件中提出的有效程序主张，生成应诉程序标签；

应诉积极度标签生成子模块，用于基于各涉诉案件的应诉人员标签和应诉程序标签生成目标企业的应诉积极度标签；

裁判结果信息获取子模块，用于获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，从所述结案信息中获取裁判结果信息；

应诉胜率标签生成子模块，用于基于所述裁判结果信息确定目标企业在涉诉案件中的胜负参数，基于各涉诉案件的胜负参数生成目标企业的应诉胜率标签；

程序质证信息获取子模块，用于获取目标企业每一涉诉案件的结案信息，从所述结案信息中获取应诉程序信息和质证信息；

无效程序分值计算子模块，用于基于所述应诉程序信息确定目标企业在涉诉案件中提出的无效程序主张，计算无效程序分值；

证据采信率计算子模块，用于基于质证信息计算目标企业在涉诉案件中提出证据的证据采信率；

应诉专业度标签生成子模块，用于基于目标企业在各涉诉案件中的证据采信率、无效程序分值，以及目标企业的涉诉案件数量，生成应诉专业度标签。

其中，涉诉应对意愿画像模块包括：

关系数据模型创建子模块，用于基于目标企业的所有结案信息进行分析，确定各涉诉案件的当事人、裁判结果、关联法条、地域信息，建立关系数据模型；

涉诉应对意愿画像创建子模块，用于基于目标企业的应诉积极度标签、应诉专业度标签、应诉胜率标签和关系数据模型，创建对应的涉诉应对意愿画像。

关于基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析系统的具体限定可以参见上文中对于基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法的限定，在此不再赘述；上述基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现；上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以是以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

实施例三

一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储涉诉数据、结案信息、涉诉应对意愿信息、应诉人员标签、应诉程序标签、应诉积极度标签、裁判结果信息、胜负参数、应诉胜率标签、应诉程序信息、质证信息、无效程序分值、证据采信率、应诉专业度标签、涉诉案卷、综合应诉能力分值和涉诉分析报告等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现基于诉讼数据的企业涉诉应对意愿分析方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

S10：从互联网获取目标企业的涉诉数据，对所述涉诉数据进行分类处理后存储于对应的企业涉诉数据库；

S20：对所述涉诉数据进行分析，获取各涉诉案件的结案信息，所述结案信息包括涉诉文书；S30：根据目标企业的涉诉案件数量和对应的结案信息，评估目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率；

S40：基于目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率，创建目标企业的涉诉应对意愿画像。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

S10：从互联网获取目标企业的涉诉数据，对所述涉诉数据进行分类处理后存储于对应的企业涉诉数据库；

S20：对所述涉诉数据进行分析，获取各涉诉案件的结案信息，所述结案信息包括涉诉文书；S30：根据目标企业的涉诉案件数量和对应的结案信息，评估目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率；

S40：基于目标企业的应诉积极度、应诉专业度和应诉胜率，创建目标企业的涉诉应对意愿画像。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)、DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。