[发明专利]企业经营风险智能预警的单一参数衰减累加法

说明书

本发明涉及一种企业经营风险智能预警的单一参数衰减累加法，属于智能控制领域。其特征是包括以下步骤：步骤1：判断事件的相关性；步骤2：判断影响值的阈值。本发明自动分析，代替人工。对周边合作企业进行自动分析，自动扫描，自动获取数据并计算风险，比人工计算更加迅速，更加准确。智能分析，不断进化。采用人工智能算法，由于人工智能技术本身的特点，算法模型本身会随着应用次数的增加，会自动学习新的数据并积累经验，精准度会逐渐增加。

技术领域

本发明涉及一种企业经营风险智能预警的单一参数衰减累加法，属于智能控制领域。

背景技术

大型国有企业，尤其是央企，其经营规模巨大、涉及行业广泛，需要与社会各界大量企业进行合作，进行买卖经营活动。由于央企在进行采购、销售过程中，所涉及的企业数量巨大，无法逐一分析周边企业所存在的风险，存在因周边企业经营困难、企业倒闭导致的国有资产流失。

以国网山东省电力公司为例，该公司与1847家企业签订了产品供应合同，1124家企业直接或简介签订了工程施工合同，与145家企业签订了电能采购合同，与近100万家电力客户签订了供用电合同。这些周边企业若是因自身经营不善，陷入倒闭或者经营不善的境地，无法履行合同，就会导致电费无法回收、采购物资无法到货、施工工程烂尾等情况，造成国有资产流失。目前，大型国有企业没有办法自动分析其大量周边企业经营状况，无法对周边的经营风险进行预警。

发明内容

本发明要提供一种可以克服上述缺陷，采用人工智能的算法，对已经收集到的周边企业多维度信息进行计算。通过大量的历史数据样本进行训练之后，得到一个成熟的人工智能模型，从而可以自动得出对每个企业经营状况的分析结果，并对经营风险较高的企业发出内部预警，提前管控与风险企业的业务流程，以便及时止损。

为了实现上述目的，本发明采取如下技术方案：

一种企业经营风险智能预警的单一参数衰减累加法，其特征是，包括以下步骤：

步骤1：判断事件的相关性

具体的：情况1判定不相关事件的独立衰减

其中Q(x)为时间影响值随时间延长的衰减函数，X为时间，x＝0表示当前时间节点；

a1代表第一次事件的影响程度，t1代表第一次事件的发生时间；

a2代表第二次事件的影响程度，t2代表第二次事件的发生时间；

n为衰减系数，此系数要依据最后的判定结果做出调整；

情况2判定相关事件的衰减

同样的，

a1代表第一次事件的影响程度，t1代表第一次事件的发生时间；

a2代表第二次事件的影响程度，t2代表第二次事件的发生时间；

第二次事件的影响值应在a2的基础上增加a1的剩余影响；

若有多个事件，Q(x)就为所有事件影响值的求和

步骤2：判断影响值的阈值

其中h(x)是风险预测结果，其值为1，则代表存在风险，其值为0则判断没有风险；

Q(0)为在x时间节点为0(当前时间)全部风险事件衰减的求和。Q₀为风险阈值；

步骤3：依据实际结果调整衰减系数

H_(x)是真是风险事件发生的情况