[发明专利]企业风险指数计算方法及装置

说明书

本发明实施例中，基于企业业务特点和企业风险现状，对企业风险点进行指标量化，建立企业风险指标体系；获取企业业务数据，根据预设的数据异常规则或使用数据异常识别算法，对所述企业业务数据进行数据清洗；根据预设的业务风险评估模型，对所述企业业务数据中不同经营单元的企业业务数据进行风险指数计算，得到所述企业业务数据所对应的目标企业的风险情况。可见，本发明能够从企业业务特征和企业风险现状出发，建立合理全面的企业风险指标体系，并预先对企业业务数据进行数据清洗，提高数据质量，且从不同经营单元的级别分别进行风险指数的计算，从而有效提高企业风险评估的效率和准确性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种企业风险指数计算方法及装置。

背景技术

近年来，随着企业规模的扩大，在项目的管理上出现了各种各样的问题，例如有合同虚高、合同流失、虚假合同、虚假项目、虚假工作量、预算大幅调整、虚假列账、成本超前、项目关闭不及时、应收应付不及时等等。这些问题在一定程度上严重损害了企业的利益。全面风险管理与内控体系建设在国家法律法规引导下，正在全面推进。

现有的业务风险评估技术，一般根据预先建立的风险评估模型，评估各个规则对应的风险分值，将多条规则对应的风险分值进行累加，并将累加后的风险分值总和与预先设置的各个风险等级的风险总分阈值进行比较，确定出业务数据的风险等级。

上述现有的业务风险评估技术，其缺点在于部分风险点缺少指标量化，风险定性分析会受主观评价影响，且其从某一单一维度设计风险规则或者阈值，风险评估不够全面，同时其没有考虑到对现有数据进行风险识别与评估，缺少数据治理工作。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种企业风险指数计算方法及装置，能够从企业业务特征和企业风险现状出发，建立合理全面的企业风险指标体系，并预先对企业业务数据进行数据清洗，提高数据质量，且从不同经营单元的级别分别进行风险指数的计算，从而有效提高企业风险评估的效率和准确性。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种企业风险指数计算方法，所述方法包括：

基于企业业务特点和企业风险现状，对企业风险点进行指标量化，建立企业风险指标体系；所述企业风险指标体系包括多个企业风险指标；获取企业业务数据，根据预设的数据异常规则或使用数据异常识别算法，对所述企业业务数据进行数据清洗；所述企业业务数据包括财务数据、业务数据、客户数据和办公数据中的一种或多种；

根据预设的业务风险评估模型，对所述企业业务数据中不同经营单元的企业业务数据进行风险指数计算，得到所述企业业务数据所对应的目标企业的风险情况。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：

使用CART分类回归树算法，针对每个所述企业风险指标，对所有所述企业业务数据执行CART分类树生成操作。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述企业风险点包括合同虚高风险、合同流失风险、虚假合同风险、虚假项目风险、虚假工作量风险、预算准确率风险、虚假列账风险、成本超前风险、项目关闭不及时风险和应付应收不及时风险中的一种或多种；

所述企业风险指标包括合同关联立项时间、合同收入转化率、零收款项目时间、成本预算偏离度、项目实施时间、外审流程时间、业务关闭时间差、工作量列账率、开票回款率、回现收入率和三年以上项目关闭率中的一种或多种。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述数据异常识别算法为3σ异常检测算法，所述经营单元包括项目、项目部门、分公司和专业公司中的一种或多种。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据预设的业务风险评估模型，对所述企业业务数据中不同经营单元的企业业务数据进行风险指数计算，得到所述企业业务数据所对应的目标企业的风险情况，包括：