本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析與處理，具體涉及基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)今的企業(yè)運(yùn)營(yíng)中，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)之一，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)能夠獲取和處理大量的財(cái)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)，但在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理中，往往難以有效地利用這些數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行精準(zhǔn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，目前，許多企業(yè)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面存在以下問(wèn)題：

2、數(shù)據(jù)采集不全面：僅關(guān)注企業(yè)內(nèi)部的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而忽視了外部市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、行業(yè)趨勢(shì)以及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的財(cái)務(wù)表現(xiàn)等重要信息，導(dǎo)致對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的判斷不夠全面；

3、數(shù)據(jù)處理能力不足：無(wú)法對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的清洗、整合和標(biāo)準(zhǔn)化處理，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，影響了后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警的準(zhǔn)確性；

4、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型不完善：采用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和模型較為單一，不能充分考慮多種財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)因素的綜合影響，難以準(zhǔn)確評(píng)估企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平；

5、預(yù)警機(jī)制不靈敏：預(yù)警信號(hào)的生成和傳遞不夠及時(shí)，預(yù)警方式單一，無(wú)法滿足企業(yè)快速應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的需求，導(dǎo)致企業(yè)在面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)反應(yīng)滯后，可能造成較大的損失；

6、本方案旨在解決上述問(wèn)題，提供一種基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)及方法；通過(guò)全面采集企業(yè)內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)，運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和多樣化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)評(píng)估和及時(shí)預(yù)警；

7、具體來(lái)說(shuō)，本方案的系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊、預(yù)警模塊和邏輯回歸算法等，能夠有效地整合和分析數(shù)據(jù)，提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性和預(yù)警的及時(shí)性，幫助企業(yè)管理層更好地制定應(yīng)對(duì)策略，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，保障企業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)及方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中數(shù)據(jù)采集不全面，忽視外部重要信息，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)判斷不全面，數(shù)據(jù)處理能力不足，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，影響風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警準(zhǔn)確性，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型不完善，難以準(zhǔn)確評(píng)估企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平，預(yù)警機(jī)制不靈敏，預(yù)警信號(hào)生成和傳遞不及時(shí)，方式單一，導(dǎo)致企業(yè)應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)滯后的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)及方法，其特征在于，包括：

4、基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，所述基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊、預(yù)警模塊和邏輯回歸算法；

5、所述數(shù)據(jù)采集模塊包括內(nèi)部數(shù)據(jù)采集單元、財(cái)務(wù)報(bào)表采集單元、賬目明細(xì)采集單元、預(yù)算規(guī)劃采集單元、資金流動(dòng)記錄采集單元、外部數(shù)據(jù)采集單元、行業(yè)動(dòng)態(tài)采集單元、市場(chǎng)趨勢(shì)采集單元、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手財(cái)務(wù)表現(xiàn)采集單元；

6、數(shù)據(jù)處理模塊：所述數(shù)據(jù)清洗單元、去除重復(fù)數(shù)據(jù)單元、修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)單元、補(bǔ)充不完整數(shù)據(jù)單元、數(shù)據(jù)整合單元、多數(shù)據(jù)源融合單元、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化單元、格式統(tǒng)一單元、單位轉(zhuǎn)換單元；

7、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊：所述指標(biāo)選取單元、財(cái)務(wù)比率指標(biāo)選取單元、非財(cái)務(wù)指標(biāo)選取單元、模型構(gòu)建單元、多元線性回歸模型構(gòu)建單元、邏輯回歸模型構(gòu)建單元、決策樹(shù)模型構(gòu)建單元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建單元、模型驗(yàn)證與優(yōu)化單元、

8、預(yù)警模塊：所述預(yù)警模塊包括預(yù)警指標(biāo)單元、財(cái)務(wù)比率指標(biāo)閾值設(shè)定單元、市場(chǎng)指標(biāo)閾值設(shè)定單元、非財(cái)務(wù)指標(biāo)閾值設(shè)定單元、預(yù)警方式選擇單元、實(shí)時(shí)彈窗提醒單元、郵件通知單元、短信警報(bào)單元、預(yù)警報(bào)告生成單元、風(fēng)險(xiǎn)類型呈現(xiàn)單元、風(fēng)險(xiǎn)程度評(píng)估單元。

9、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的方案，步驟1、數(shù)據(jù)采集：收集企業(yè)內(nèi)部的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，包括財(cái)務(wù)報(bào)表、賬目明細(xì)、預(yù)算規(guī)劃和資金流動(dòng)記錄等，抓取外部數(shù)據(jù)，如行業(yè)動(dòng)態(tài)、市場(chǎng)趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的財(cái)務(wù)表現(xiàn)以及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等；

10、步驟2、數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、錯(cuò)誤和不完整的數(shù)據(jù)，整合來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式，進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，將數(shù)據(jù)的格式和單位統(tǒng)一，以便后續(xù)分析；

11、步驟3、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)確定：選取合適的財(cái)務(wù)比率指標(biāo)，如資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率等，納入非財(cái)務(wù)指標(biāo)，如市場(chǎng)份額變化、客戶滿意度、供應(yīng)商穩(wěn)定性等；

12、步驟4、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建：基于多元線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法構(gòu)建模型，使用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化；

13、步驟5、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入模型，評(píng)估企業(yè)當(dāng)前的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平，對(duì)未來(lái)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)；

14、步驟6、設(shè)定預(yù)警閾值：根據(jù)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力和行業(yè)特點(diǎn)，確定不同風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的閾值；

15、步驟7、預(yù)警信號(hào)生成：當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)超過(guò)閾值時(shí)，生成相應(yīng)的預(yù)警信號(hào)；

16、步驟8、預(yù)警傳遞與響應(yīng)通過(guò)多種方式：如實(shí)時(shí)彈窗、郵件、短信等將預(yù)警信號(hào)傳遞給相關(guān)人員，企業(yè)管理層根據(jù)預(yù)警信號(hào)制定應(yīng)對(duì)策略，采取措施降低風(fēng)險(xiǎn)；

17、步驟9、模型監(jiān)控與更新：持續(xù)監(jiān)控模型的準(zhǔn)確性和有效性，根據(jù)新的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)變化，對(duì)模型進(jìn)行更新和優(yōu)化。

18、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

19、1、本方案中，一、數(shù)據(jù)采集全面化：通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊，不僅收集企業(yè)內(nèi)部的財(cái)務(wù)報(bào)表、賬目明細(xì)、預(yù)算規(guī)劃和資金流動(dòng)記錄等數(shù)據(jù)，還抓取外部的行業(yè)動(dòng)態(tài)、市場(chǎng)趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手財(cái)務(wù)表現(xiàn)以及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等，為全面評(píng)估企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)提供了豐富的信息來(lái)源，使風(fēng)險(xiǎn)判斷更加全面；

20、二、數(shù)據(jù)處理高效化：數(shù)據(jù)處理模塊中的數(shù)據(jù)清洗、去除重復(fù)數(shù)據(jù)、修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和補(bǔ)充不完整數(shù)據(jù)等單元，能夠提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性；數(shù)據(jù)整合和多數(shù)據(jù)源融合單元將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)整合為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集合，便于后續(xù)分析；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化單元確保數(shù)據(jù)的可比性和一致性，這些都有助于提高數(shù)據(jù)處理的效率和質(zhì)量，從而為準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

21、2、本方案中，一、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估精準(zhǔn)化：風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊運(yùn)用多元線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種方法構(gòu)建模型，并選取合適的財(cái)務(wù)比率指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，能夠充分考慮多種因素的綜合影響，從而更準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平。

22、二、預(yù)警機(jī)制靈敏化：預(yù)警模塊設(shè)定了多種預(yù)警指標(biāo)和閾值，并通過(guò)實(shí)時(shí)彈窗提醒、郵件通知和短信警報(bào)等多種方式及時(shí)傳遞預(yù)警信號(hào)，使企業(yè)管理層能夠及時(shí)制定應(yīng)對(duì)策略，采取措施降低風(fēng)險(xiǎn)，有效避免了企業(yè)因預(yù)警不及時(shí)而導(dǎo)致的損失。

技術(shù)特征：

1.基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)及方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，其包括以下步驟：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)及方法，屬于數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)警和邏輯回歸算法等模塊，數(shù)據(jù)采集模塊全面收集企業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、整合和標(biāo)準(zhǔn)化；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊選取合適指標(biāo)并構(gòu)建多種模型；預(yù)警模塊設(shè)定閾值并通過(guò)多種方式傳遞預(yù)警信號(hào)，本方案旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中數(shù)據(jù)采集不全面、數(shù)據(jù)處理能力不足、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型不完善、預(yù)警機(jī)制不靈敏等問(wèn)題，能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集全面化、數(shù)據(jù)處理高效化、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估精準(zhǔn)化和預(yù)警機(jī)制靈敏化，提高企業(yè)應(yīng)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的能力，保障企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展。

技術(shù)研發(fā)人員：蘇志超,蘇麗敏,楊蘇彤
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘇志超
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19