[发明专利]企业经营风险预警方法、装置及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201910295640.2 申请日: 2019-04-12
公开(公告)号: CN110135689A 公开(公告)日: 2019-08-16
发明(设计)人: 甘文俊 申请(专利权)人: 深圳壹账通智能科技有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06N3/04
代理公司: 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 代理人: 高杰;于志光
地址: 518000 广东省深圳市*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 风险预警 企业经营 目标企业 预设 计算机可读存储介质 风险预警指标 输入节点 训练样本 风险指标 输出函数 数量确定 提醒消息 训练函数 输入层 隐含层 构建 发送 预警 经营
【权利要求书】:

1.一种企业经营风险预警方法,其特征在于,所述方法包括:

获取企业经营风险预警指标,所述企业经营风险预警指标包括企业偿债能力、企业运营能力、企业成长性、企业技术创新能力、企业社会感知度;

根据所述风险预警指标的数量确定待建立的BP神经网络模型的输入层的输入节点数目;

根据所述输入节点数目、预设隐含层函数和预设输出函数构建BP神经网络模型;

获取对所述BP神经网络模型进行训练的训练样本,通过所述训练样本以及预设训练函数对所述BP神经网络模型进行训练,得到企业经营风险预警模型;

获取目标企业的风险指标数据,所述目标企业的风险指标数据包括所述目标企业的企业偿债能力、所述目标企业的运营能力、所述目标企业的成长性、所述目标企业的技术创新能力、所述目标企业的社会感知度;

将所述目标企业的风险指标数据输入至所述企业经营风险预警模型,得到所述目标企业的风险预警度;

判断所述目标企业的风险预警度是超过风险预警阈值;

若所述目标企业的风险预警度超过所述风险预警阈值,发送所述目标企业存在经营风险的提醒消息。

2.如权利要求1所述的企业经营风险预警方法,其特征在于,所述训练样本包括用于训练所述BP神经网络模型的输入数据以及用于训练所述BP神经网络模型的输出数据,其中,所述输入数据包括样本企业的风险指标数据,所述样本企业的风险指标数据包括所述样本企业的偿债能力、所述样本企业的运营能力、所述样本企业的成长性、所述样本企业的技术创新能力、所述样本企业的社会感知度,所述输出数据包括对所述样本企业的风险指标数据进行主成分分析确定的所述样本企业的风险预警度。

3.如权利要求1所述的企业经营风险预警方法,其特征在于,所述方法还包括:

若所述目标企业的风险预警度超过所述风险预警阈值,获取所述目标企业的多个经营事件;

将所述多个经营事件中每个经营事件包含的多个事件因素与风险数据库包含的风险因子进行匹配;

判断所述多个事件因素中是否存在与所述风险因子相同和/或相关联的风险因子;

若所述多个事件因素中存在与所述风险因子相同和/或相关联的风险因子,获取与所述风险因子相同和/或相关联的风险因子的事件因素;

若所述事件因素的数量大于预设数量和/或所述事件因素的重要程度大于预设重要程度,确定所述多个经营事件中包含所述事件因素的经营事件为风险事件。

4.如权利要求1至3中任一项所述的企业经营风险预警方法,其特征在于,所述方法还包括:

若所述目标企业的风险预警度超过所述风险预警阈值,在第一时间之后,判断所述目标企业的风险预警度是否低于所述风险预警阈值;

若在所述第一时间之后,所述目标企业的风险预警阈值低于所述风险预警阈值,获取所述目标企业的当前风险等级;

增加所述目标企业的当前风险等级。

5.如权利要求1至3中任一项所述的企业经营风险预警方法,其特征在于,所述方法还包括:

获取在不同时间获取到的所述目标企业的多个风险预警度;

根据所述多个风险预警度的获取的时间对所述多个风险预警度进行可视化处理。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳壹账通智能科技有限公司,未经深圳壹账通智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910295640.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top