本發(fā)明屬于財務(wù)處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于機器學(xué)習(xí)的財務(wù)風(fēng)險識別方法。

背景技術(shù)：

1、目前，我國公司財務(wù)粉飾檢測和財務(wù)經(jīng)營風(fēng)險分析主要基于人工經(jīng)驗，需要專業(yè)人員進行分析，但是一般銀行內(nèi)基層客戶經(jīng)理隊伍年輕、不穩(wěn)定、營銷壓力大，缺乏足夠時間和經(jīng)驗識別財務(wù)粉飾風(fēng)險，無法實現(xiàn)真正的智能化和自動化。

2、目前現(xiàn)有的少量特征的機器學(xué)習(xí)模型隨之誕生，其能夠?qū)崿F(xiàn)對財務(wù)數(shù)據(jù)進行初步的檢測，如常用的手段包括：步驟s1、獲取訓(xùn)練用的各行業(yè)上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)；步驟s2、使用smote方法對獲取的數(shù)據(jù)進行過采樣；步驟s3、進行特征刪洗，使用主成分分析法進行特征降維；步驟s4、構(gòu)建四個基礎(chǔ)模型:邏輯回歸模型，支持向量機模型，決策樹模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；以及集成模型：stacking算法模型；步驟s5、通過網(wǎng)格搜索及k折交叉驗證進行參數(shù)選擇；步驟s6、將已處理好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到機器學(xué)習(xí)模型中，對機器學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)模型；步驟s7、獲取待識別的財務(wù)數(shù)據(jù)，將待識別的財務(wù)數(shù)據(jù)輸入到機器學(xué)習(xí)模型中，輸出上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)造假別結(jié)果。

3、但是上述技術(shù)特征存在明顯的不足：1、數(shù)據(jù)局限性：由于只使用年報數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練和預(yù)測，現(xiàn)有技術(shù)沒有分析季報和半年報是否存在財務(wù)粉飾和經(jīng)營風(fēng)險；2、特征工程不足：由于使用的衍生變量較少，模型無法充分挖掘財務(wù)數(shù)據(jù)中的隱藏信息和模式，這限制了模型的預(yù)測性能和泛化能力；3、入模指標篩選規(guī)則：當前技術(shù)中入模指標的篩選規(guī)則不夠合理，導(dǎo)致模型的有效性和穩(wěn)定性受到影響。這可能導(dǎo)致模型在面對復(fù)雜或異常情況時表現(xiàn)不佳；4、壞樣本定義模糊：壞樣本的數(shù)量較少且定義較為模糊，這限制了模型的泛化能力。同時，這也可能導(dǎo)致模型在處理實際情況時出現(xiàn)偏差；5、輸出結(jié)果比較單一：僅輸出模型結(jié)果輸出結(jié)果比較單一，沒有很強的說服力以及實用性。

4、因此，如何設(shè)計一種新的基于機器學(xué)習(xí)模型對財務(wù)數(shù)據(jù)進行處理，真正的智能化和自動化的識別財務(wù)粉飾風(fēng)險，并以全面的報告解讀的形式展示企業(yè)的財務(wù)粉飾風(fēng)險與經(jīng)營風(fēng)險就顯得尤為重要。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述問題，本技術(shù)設(shè)計了一種基于機器學(xué)習(xí)的財務(wù)風(fēng)險識別方法，通過對財務(wù)報表粉飾識別及深度分析，自動生成財務(wù)分析報告，提升金融風(fēng)險智能分析和多維風(fēng)險信息服務(wù)能力。

2、一種基于機器學(xué)習(xí)的財務(wù)風(fēng)險識別方法，包括：

3、步驟s1、收集模型需要的測試數(shù)據(jù)集；

4、步驟s2、將測試數(shù)據(jù)集分經(jīng)典財務(wù)指標、經(jīng)驗財務(wù)指標、粉飾指標、themis指標四大類，構(gòu)建280個衍生財務(wù)指標；

5、步驟s3、分析衍生財務(wù)指標的重要性，篩選出特征重要性排名靠前且信息價值iv超過0.02的衍生財務(wù)指標，并確保其趨勢具有可解釋性；

6、步驟s4、將篩選后的衍生財務(wù)指標數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的財務(wù)粉飾好壞標簽輸入xgboost模型進行訓(xùn)練，調(diào)整xgboost的訓(xùn)練參數(shù)，以獲得財務(wù)粉飾模型；將篩選后的衍生財務(wù)指標數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的經(jīng)營風(fēng)險好壞標簽輸入xgboost模型進行訓(xùn)練，調(diào)整xgboost的訓(xùn)練參數(shù)，以獲得經(jīng)營風(fēng)險模型；

7、步驟s5、通過預(yù)設(shè)多條財務(wù)基礎(chǔ)指標之間的勾稽關(guān)系，構(gòu)建勾稽關(guān)系模塊；當企業(yè)輸入的財報基礎(chǔ)指標不滿足預(yù)設(shè)的勾稽關(guān)系時，系統(tǒng)將進行展示并輸出相應(yīng)的描述性文字；

8、步驟s6、建立預(yù)警指標模塊，并設(shè)定閾值；當企業(yè)輸入財務(wù)數(shù)據(jù)和行業(yè)信息，預(yù)警指標模塊計算企業(yè)預(yù)警指標數(shù)值并與閾值比較，若觸發(fā)閾值，預(yù)警指標模塊將輸出觸發(fā)的預(yù)警指標、具體數(shù)據(jù)以及風(fēng)險描述和關(guān)注事項；

9、步驟s7、建立資產(chǎn)負債表展示模塊，獲取企業(yè)的負債情況，并采用文字描述與圖表展示兩個方式，詳盡分析關(guān)鍵財務(wù)指標，剖析資產(chǎn)組成結(jié)構(gòu)；

10、步驟s8、將企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)輸入至財務(wù)粉飾模型，從虛增收入、虛減成本和虛增投資收益三個角度分析企業(yè)的財務(wù)粉飾情況；

11、步驟s9、將企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)輸入至經(jīng)營風(fēng)險模型，從償債能力、盈利能力、營運能力、增長能力、現(xiàn)金流五個角度分析企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險情況。

12、進一步的，所述測試數(shù)據(jù)集包括:財務(wù)樣本和經(jīng)營樣本；

13、所述財務(wù)樣本包括：財務(wù)好樣本和財務(wù)壞樣本；

14、所述財務(wù)壞樣本包括：從證監(jiān)會網(wǎng)站收集近十年的上市公司行政處罰數(shù)據(jù)，然后解析這些處罰信息文本，將明確因財務(wù)粉飾、虛假財報而受到處罰的上市公司定義為壞客戶；對于這些壞客戶，使用api數(shù)據(jù)源收集其被通報的當期財報作為壞樣本，特別注意這些數(shù)據(jù)并非修正后的財報；

15、所述財務(wù)好樣本包括：將未被證監(jiān)會因財務(wù)粉飾進行處罰的上市公司定義為好客戶；對于這些好客戶，使用api數(shù)據(jù)源收集其近五年的財報作為好樣本；

16、所述經(jīng)營樣本包括：經(jīng)營好樣本和經(jīng)營壞樣本；

17、所述經(jīng)營好樣本包括：收集公司客戶的財報數(shù)據(jù)、企業(yè)規(guī)模、所屬行業(yè)以及貸后五級分類等級等關(guān)鍵信息；篩選出近四年內(nèi)出現(xiàn)關(guān)注或不良情況的客戶作為壞客戶，并選擇這些壞客戶距離進入關(guān)注或不良狀態(tài)前半年那一期的財報作為壞樣本；

18、所述經(jīng)營壞樣本包括：將近四年在行內(nèi)有授信且五級分類為正常的客戶定義為好客戶，并隨機選取這些好客戶的財報作為好樣本。

19、進一步的，所述步驟s5中，勾稽關(guān)系為9條，具體包括：

20、期末貨幣資金≠期初貨幣資金+期末現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物凈增加額；

21、期末未分配利潤>期初未分配利潤+期末凈利潤；

22、資產(chǎn)合計≠負債合計+所有者權(quán)益合計；

23、經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額≠經(jīng)營活動現(xiàn)金流入小計-經(jīng)營活動現(xiàn)金流出小計；

24、投資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額≠投資活動現(xiàn)金流入小計-投資活動現(xiàn)金流出小計；

25、籌資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額≠籌資活動現(xiàn)金流入小計-籌資活動現(xiàn)金流出小計；

26、現(xiàn)金凈增加額≠經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額+投資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額+籌資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額；

27、綜合收益總額≠凈利潤+其他綜合收益；

28、凈利潤≠利潤總額-所得稅費用。

29、進一步的，所述步驟s6具體包括：

30、步驟s61、基于每個行業(yè)的樣本數(shù)據(jù)，繪制電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，建筑業(yè)，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，制造業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)九大行業(yè)以及全行業(yè)都適用的指標iv圖；將衍生的財務(wù)指標進行分箱，以每個分組為橫軸，每個分組的數(shù)量和壞樣本率為雙縱軸可以繪制出對應(yīng)的iv圖；

31、步驟s62、結(jié)合iv圖趨勢，篩選出具有預(yù)警意義的預(yù)警指標；

32、步驟s63、針對篩選出的預(yù)警指標，結(jié)合查準率、觸警率，確定預(yù)警指標最佳閾值；

33、查準率＝單個預(yù)警指標觸發(fā)且實際為壞客戶的數(shù)目/單個預(yù)警指標觸發(fā)的客戶數(shù)目，查準率評價預(yù)警指標能否有效預(yù)警，需要大于等于兩倍的行業(yè)壞樣本；

34、觸發(fā)率＝單個預(yù)警指標觸發(fā)的客戶數(shù)目/客戶總數(shù)，觸警率評價預(yù)警指標的觸警比例，不宜過大，小于等于0.1；

35、步驟s64、根據(jù)指標觸警客戶的查準率大小，確定預(yù)警等級；

36、步驟s65、輸出預(yù)警指標的風(fēng)險描述及關(guān)注事項。

37、進一步的，所述步驟s8中，虛增收入分析包括：從兩個維度進行分析，應(yīng)收賬款與主營業(yè)務(wù)收入變化趨勢、營業(yè)外收入與營業(yè)總收入變化趨勢,并對比當期數(shù)值與去年同期的差值；若差值波動過大，超過預(yù)設(shè)的標準閾值，財務(wù)粉飾模型將發(fā)出風(fēng)險預(yù)警；

38、應(yīng)收賬款與主營業(yè)務(wù)收入變化趨勢主要分析δ應(yīng)收賬款/δ主營業(yè)務(wù)收入指標；

39、

40、δ應(yīng)收賬款/δ主營業(yè)務(wù)收入指標用于評估應(yīng)收賬款的同比變化幅度與主營業(yè)務(wù)收入的同比變化合理程度，該指標的合理閾值為[-∞,1.5]；指標值與合理閾值區(qū)間偏離程度越大，則認為通過虛增應(yīng)收賬款虛增主營業(yè)務(wù)收入的風(fēng)險越高，δ應(yīng)收賬款/δ主營業(yè)務(wù)收入>＝1.5時提示：“超出正常波動范圍，應(yīng)收賬款或主營業(yè)務(wù)收入的變化存在不合理情況，建議關(guān)注應(yīng)收賬款與主營業(yè)務(wù)收入的質(zhì)量合合理性”，其他情況提示：“處于正常波動范圍”；

41、營業(yè)外收入與營業(yè)總收入變化趨勢通過分析營業(yè)外收入增長率與營業(yè)外收入占營業(yè)總收入的占比，若營業(yè)外收入增長率大于1且營業(yè)外收入占營業(yè)總收入的占比大于等于0.05時，提示”營業(yè)外收入增長迅速且占營業(yè)總收入比例較高，營業(yè)外收入與營業(yè)總收入的變化存在不合理情況，建議關(guān)注營業(yè)外收入與營業(yè)總收入的質(zhì)量和合理性”，其他情況提示：”營業(yè)外收入與營業(yè)總收入呈正常變化趨勢”；

42、當以上兩部分的結(jié)論存在任意一個為不合理時，給出結(jié)論“虛增收入風(fēng)險較高”，否則“虛增收入風(fēng)險較低”。

43、進一步的，所述步驟s8中，虛減成本分析包括：通過分析應(yīng)付&預(yù)付賬款與主營業(yè)務(wù)收入變化趨勢、主營業(yè)務(wù)成本與主營業(yè)務(wù)收入變化趨勢關(guān)鍵指標，進行文字解讀和圖表展示；

44、應(yīng)付&預(yù)付賬款與主營業(yè)務(wù)收入變化趨勢主要分析△應(yīng)付&預(yù)付賬款/△主營業(yè)務(wù)收入指標，

45、

46、應(yīng)付&預(yù)付賬款與主營業(yè)務(wù)收入變化趨勢指標旨在評估應(yīng)付&預(yù)付賬款的同比變化幅度與主營業(yè)務(wù)收入的同比變化合理程度，該指標的合理閾值為[-2.5,∞]；指標值與合理閾值區(qū)間偏離程度越大，則認為通過虛減應(yīng)付&預(yù)付賬款虛減成本的風(fēng)險越高；△應(yīng)付&預(yù)付賬款/△主營業(yè)務(wù)收入<＝-2.5時提示：“超出正常波動范圍，應(yīng)付&預(yù)付賬款或主營業(yè)務(wù)收入的變化存在不合理情況，建議關(guān)注應(yīng)付&預(yù)付賬款與主營業(yè)務(wù)收入的質(zhì)量合合理性”其他情況提示：處于正常波動范圍；

47、主營業(yè)務(wù)成本與主營業(yè)務(wù)收入變化趨勢主要分析主營業(yè)務(wù)成本/主營業(yè)務(wù)收入本期與去年同期該指標的差值，數(shù)值在[-0.3,0.3]內(nèi)時，“處于正常波動范圍”，數(shù)值<-0.3,提示”與上年相比下降趨勢較為顯著，需要重點關(guān)注”，數(shù)值>0.3,提示”與上年相比上升趨勢較為顯著，需要重點關(guān)注”，數(shù)值＝＝0時，提示“與上年相比保持不變”；

48、當以上兩部分的結(jié)論存在任意一個為不合理時，給出結(jié)論“虛減成本風(fēng)險較高”，否則“虛減成本風(fēng)險較低”。

49、進一步的，所述步驟s8中，虛增投資收益分析包括：

50、從長期股權(quán)投資與主營業(yè)務(wù)收入變化趨勢、投資收益與營業(yè)利潤變化趨勢兩方面進行分析；

51、長期股權(quán)投資與主營業(yè)務(wù)收入變化趨勢計算公式：

52、

53、長期股權(quán)投資與主營業(yè)務(wù)收入變化趨勢指標旨在評估長期股權(quán)投資的同比變化幅度與主營業(yè)務(wù)收入的同比變化合理程度，該指標的合理閾值為[-∞,0.8]；指標值與合理閾值區(qū)間偏離程度越大，則認為通過虛增長期股權(quán)投資虛增投資收益的風(fēng)險越高；△長期股權(quán)投資/△主營業(yè)務(wù)收入>＝0.8時提示：“超出正常波動范圍，長期股權(quán)投資或主營業(yè)務(wù)收入的變化存在不合理情況，建議關(guān)注長期股權(quán)投資與主營業(yè)務(wù)收入的質(zhì)量合合理性”其他情況提示：處于正常波動范圍；

54、投資收益與營業(yè)利潤變化趨勢計算公式：

55、

56、△投資收益/△營業(yè)利潤指標旨在評估投資收益的同比變化幅度與營業(yè)利潤的同比變化合理程度，該指標的合理閾值為[-∞,0.5]；指標值與合理閾值區(qū)間偏離程度越大，則認為通過虛增投資收益的風(fēng)險越高?！魍顿Y收益/△營業(yè)利潤>＝0.5時提示：“超出正常波動范圍，投資收益或營業(yè)利潤的變化存在不合理情況，建議關(guān)注投資收益與營業(yè)利潤的質(zhì)量合合理性”，其他情況提示：處于正常波動范圍；

57、當以上兩部分的結(jié)論存在任意一個為不合理時，給出結(jié)論“虛增投資收益風(fēng)險較高”，否則“虛增投資收益風(fēng)險較低”。

58、本技術(shù)的優(yōu)點和效果如下：

59、本技術(shù)設(shè)計的一種基于機器學(xué)習(xí)的財務(wù)風(fēng)險識別方法，通過對財務(wù)報表粉飾識別及深度分析，挖掘監(jiān)管通報的財務(wù)造假特征標簽數(shù)據(jù)，借助決策樹、預(yù)警體系的人工智能技術(shù)，研判企業(yè)粉飾風(fēng)險、經(jīng)營風(fēng)險、豐富客戶財務(wù)風(fēng)險畫像，自動生成財務(wù)分析報告，為客戶經(jīng)理、人員管理者、經(jīng)營主責任人進行貸后管理提供多維風(fēng)險分析依據(jù)，提升金融風(fēng)險智能分析和多維風(fēng)險信息服務(wù)能力。

60、上述說明僅是本技術(shù)技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本技術(shù)的技術(shù)手段，從而可依照說明書的內(nèi)容予以實施，并且為了讓本技術(shù)的上述和其他目的、特征和優(yōu)點能夠更明顯易懂，以下以本技術(shù)的較佳實施例并配合附圖詳細說明如后。

61、根據(jù)下文結(jié)合附圖對本技術(shù)具體實施例的詳細描述，本領(lǐng)域技術(shù)人員將會更加明了本技術(shù)的上述及其他目的、優(yōu)點和特征。