[发明专利]基于人工智能分析的企业经营风险评估方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于人工智能分析的企业经营风险评估方法及系统，通过获取企业的用电特征数据、办公区域的监控视频信息和人员打卡信息；把所述用电特征数据、办公区域的监控视频信息和人员打卡信息输入预先训练好的企业经营风险分析模型，得到风险预测值；根据所述风险预测值发出对应的报告信号；从而有利于金融机构对企业的经营状况进行实时、准确、真实的监测。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于人工智能分析的企业经营风险评估方法及系统。

背景技术

近年来各大金融机构向中小企业的贷款倾斜度逐渐加大，但中小企业的经营抵御风险能力较弱，企业经营发展存在许多不确定性，其生产、经营信息不公开、不透明，给金融机构掌握企业的经营信息带来较大的困难。

金融机构要保证贷款的安全，必须及时准确掌握企业的经营信息，以便及时规避企业经营风险，保证贷款安全。目前，金融机构获取企业的生产经营信息主要以下几个渠道：1、靠企业提供的生产经营月度财务报告；2、税务部门的企业税务账单；3、企业银行账号的资金流水信息；4、企业电费的缴费账单；5、通过专业网站查询的企业公开信息；6、客户经理到贷后企业实地走访等。

金融机构通过这些渠道获取的企业信息存在以下问题：1、提供的生产经营月度财务报告存在着信息滞后、生产经营信息过于稀疏、且生产经营信息容易出现做假账难以核实查证等问题；2、企业税务账单存在着信息滞后、报税时间和生成经营时间不匹配、税务信息与生产经营状况信息关联性较弱等问题；3、银行流水信息难以直接判断企业日常的生产经营状态，而且容易通过走账方式虚构银行流水；4、企业的电费账单获取周期通常是一个月甚至更长时间的，因此电费账单不能反映企业当前的经营状态；5、通过专业网站查询的企业公开信息更加难以判断信息的真实性；6、客户经理到贷后企业实地走访，只能看到企业日常经营的表象，无法深入准确了解企业的真实经营状态。

因此，以上掌握企业经营信息的渠道及其获取的信息存在信息不客观、不准确、不及时，工作效率低等问题，使得金融机构每个客户经理管理贷后企业客户的能力受到较大的限制，加大了金融机构放贷管理的人力成本，同时一旦企业经营出现风险时，由于金融机构获得企业经营风险信息不及时，贷款损失很大。

实际上，企业经营过程中，用电信息是能够反映企业的经营状态的，因此，企业用电情况也能作为企业经营风险分析的依据之一。

例如，申请号为CN201610945927.1的发明通过将用电大数据引入到电力经济学中，通过对用电大数据使用统计计量学的处理方法，可以更精确可靠地提取大数据中的有用信息。但是此发明主要是针对企业、行业甚至产业的总体耗电量的统计及分析，并以此来判断宏观经济运行状况的一种数据统计算法。而金融机构对贷后企业经营状况的分析更为微观，其数据分析要求的维度和深度更高，因此这个宏观用电数据分析算法不能直接适用于贷后企业经营状况监测。

申请号为CN202010874130.3的发明公开了一种基于多源信息融合的中小微企业综合质量画像方法，包括如下步骤：（1）将企业质量画像维度分解，构建质量画像体系；（2）企业数据收集和预处理；（3）将收集到的企业数据按照类别分别设定标签。此发明面向中小微企业的综合质量画像建立了较为全面的指标体系，将企业的质量属性进行归类，形成多元化的企业综合质量标签，能够对企业综合质量进行画像，并对企业质量行为进行预测。此发明专利整个数据模型较为复杂，信息搜集难度较大，且数据真实性难以保证，实用性不高。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足之处，本申请实施例的目的在于提供一种基于人工智能分析的企业经营风险评估方法及系统，有利于金融机构对企业的经营状况进行实时、准确、真实的监测。

第一方面，本申请实施例提供一种基于人工智能分析的企业经营风险评估方法，包括步骤：

A1.获取企业的用电特征数据、办公区域的监控视频信息和人员打卡信息；