CN104966159A - 一种中小企业风险评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种中小企业风险评估方法，包括以下步骤：S1、从待评估企业采集包括财务数据在内的多种经营状态数据，并存储到预设的数据镜像区；S2、根据与待评估企业的关联度收集行业信息，并根据来源的可信度从行业信息中筛选行业数据，将行业数据传送到数据镜像区进行存储；S3、调用经营状态数据并进行处理，获得目标经营数据，并参照对应的行业数据为每一个目标经营数据标设可信加权值，目标经营数据与可信加权值被存储到预设的数据仓库区；S4、根据预设的数据模型从数据仓库区调用目标经营数据及对应的可信加权值进行数据处理，产生评估结果。本发明避免了由于仅依靠财务数据或仅依靠少数核心数据进行风险评估导致的片面性。
Description
技术领域
本发明涉及企业风险评估技术领域，尤其涉及一种中小企业风险评估方法。
背景技术
在中国很多企业融资难，必须得通过抵质押来获得融资。建立面向企业经营风险预警系列软件，用来协助金融机构对企业授信决策与信用风险管理，非常必要。目前广泛应用的企业风险评估软件，都是以企业的财务报表作为评估的基础数据，通过这些可信的财务基础数据，通过风控模型计算出企业的经营情况。但是很多企业尤其是中小企业因财务报表信息品质较低，企业信用风险受到企业负责人的影响程度极高，财务报表信息可信度较低，常有内外账不一致之情形。因此传统的企业风险预测模型应用在中小企业上，势必有结构上的偏误，致使预测能力降低，势必影响银行授信据测，提高银行的信用风险。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种中小企业风险评估方法。
本发明提出的一种中小企业风险评估方法，包括以下步骤：
S1、从待评估企业采集包括财务数据在内的多种经营状态数据，并存储到预设的数据镜像区；
S2、根据与待评估企业的关联度收集行业信息，并根据来源的可信度从行业信息中筛选行业数据，将行业数据传送到数据镜像区进行存储；
S3、根据预设数据处理模式调用数据镜像区的经营状态数据并进行处理，获得目标经营数据，并参照对应的行业数据为每一个目标经营数据标设可信加权值，目标经营数据与可信加权值被存储到预设的数据仓库区；
S4、根据预设的数据模型从数据仓库区调用目标经营数据及对应的可信加权值进行数据处理，产生评估结果；
S5、根据模型处理模块的评估结果生成报告。
该中小企业风险评估方法以包括财务数据在内的多种经营状态数据为评估基础，参照与企业关联度强且可信性高的行业数据，根据多种经营状态数据对企业进行分析，避免了仅依靠一类数据如财务数据对企业进行风险评估时，评估精确度对采用数据的依赖性强，评估正确性风险大的缺陷。
优选地，步骤S1具体包括以下步骤：
S11、获得待评估企业的数据库授权；
S12、对待评估企业的数据库实时或定时进行全文搜索，采集经营状态数据，并存储到数据镜像区。
获得企业授权后，可对企业收据库进行合法的全文搜索，从而找出企业隐藏数据和异地服务器数据，以免被表面数据蒙蔽。
优选地，步骤S1中采集的经营状态数据包括：ERP***数据、HR***数据和财务***数据。多种经营状态数据可扩大覆盖企业数据类别的范围，从而在更全面的覆盖企业运营数据的基础导航，有利于对企业运营状态做出更正确的评估。
优选地，步骤S2具体包括以下步骤：
S21、预设与待评估企业的关联度大于关联度预设值的关联模型，并预设有可信度阈值；
S22、根据关联模型采集行业信息，并根据行业信息来源对其标设可信度；
S23、选取可信度大于可信度阈值的行业信息作为行业数据并存储到数据镜像区。
通过关联模型可针对性的快速采集行业信息，而通过可信度阈值的设置，可保证提取出来的行业数据的真实性，避免被错误的行业信息蒙蔽。
优选地，步骤S2具体包括以下步骤：
S21、预设关联度预设值；
S22、采集与待评估企业的关联度大于关联度预设值的行业信息，并将行业信息根据来源可信度进行排序；
S23、根据可信度从大到小的顺序提取行业信息作为行业数据。
以上行业数据的采集方式中，行业数据主要依赖于关联度预设值的设置，其根据可信度大小排序直接从行业信息中筛选行业数据，效率较高。
优选地，步骤S23具体为：根据可信度从大到小的顺序提取行业信息作为行业数据，直至提取到的行业数据覆盖预设的数据范围。以避免经营状态数据找不到可参照的行业数据。
优选地，步骤S4中预设的数据模型包括偿债能力评估模型和信用风险评估模型。
优选地，步骤S5中生成的报告包括：企业偿债能力报告、企业财务危机预警报告和企业信用风险评估报告。企业财务危机预警报告可作为企业自我监控的依据，方便企业自检，而企业偿债能力报告和企业信用风险评估报告，可作为借贷单位或者合作单位对企业进行评估的预警数据。
优选地，包括：企业数据采集模块、行业数据采集模块、数据镜像区、数据提取模块、数据仓库区、模型处理模块和报告生成模块；企业数据采集模块与数据镜像区连接，行业数据采集模块与数据镜像区连接，数据提取模块分别连接数据镜像区和数据仓库区，模型处理模块与数据仓库区连接，报告生成模块与模型处理模块连接。
本发明提供的中小企业风险评估方法通过采集全面覆盖企业运营状态的经营状态数据作为分析基础，避免了由于仅依靠财务数据或仅依靠少数核心数据进行风险评估导致的片面性，或者由于依靠的数据如财务数据不够真实而导致的错误。
本发明可获得较真实的企业运营状况并展示出来，一方面提供给企业自身用于预警预报；另一方面，应其他投资公司、担保公司、小贷公司、银行等金融机构要求，可以对企业情况进行真实了解，为进一步分析决策提供保障，降低借贷合作风险等。
附图说明
图1为本发明提出的一种中小企业风险评估方法流程示意图；
图2为经营状态数据采集流程示意图；
图3为一种行业数据采集流程示意图；
图4为另一种行业数据采集流程示意图；
图5为一种中小企业风险评估***结构示意图。
具体实施方式
参照图1，本发明提出的一种中小企业风险评估方法，包括以下步骤：
S1、从待评估企业采集包括财务数据在内的多种经营状态数据，并存储到预设的数据镜像区。多种经营状态数据可全面覆盖企业数据类别，从而在更全面的覆盖企业运营数据的基础导航，有利于对企业运营状态做出更正确的评估。
参照图2，步骤S1具体包括以下步骤：
S11、获得待评估企业的数据库授权。
S12、对待评估企业的数据库实时或定时进行全文搜索，采集经营状态数据，并存储到数据镜像区。
获得企业授权后，可对企业收据库进行合法的全文搜索，从而找出企业隐藏数据和异地服务器数据，以免被表面数据蒙蔽。具体地，步骤S1中采集的经营状态数据包括：ERP***数据、HR***数据和财务***数据。
S2、根据与待评估企业的关联度收集行业信息，并根据来源的可信度从行业信息中筛选行业数据，将行业数据传送到数据镜像区进行存储。
参照图3，本实施方式中，步骤S2具体包括以下步骤：
S21、预设与待评估企业的关联度大于关联度预设值的关联模型，并预设有可信度阈值。
S22、根据关联模型采集行业信息，并根据行业信息来源对其标设可信度。
S23、选取可信度大于可信度阈值的行业信息作为行业数据并存储到数据镜像区。
如此，通过关联模型可针对性的快速采集行业信息，而通过可信度阈值的设置，可保证提取出来的行业数据的真实性，避免被错误的行业信息蒙蔽。步骤S23中，可信度阈值具有不可违逆的特性，如果当前行业信息中没有可满足可信度大于可信度阈值的，则可通过持续执行步骤S22，获得更多的行业信息以便选择，或者返回步骤S21对关联模型进行调整。
参照图4，具体实施时，步骤S2还可分为以下几步完成。
S21、预设关联度预设值。
S22、采集与待评估企业的关联度大于关联度预设值的行业信息，并将行业信息根据来源可信度进行排序。
S23、根据可信度从大到小的顺序提取行业信息作为行业数据，直至提取到的行业数据覆盖预设的数据范围。
以上行业数据的采集方式中，行业数据主要依赖于关联度预设值的设置，其根据可信度大小排序直接从行业信息中筛选行业数据，效率较高。
S3、根据预设数据处理模式调用数据镜像区的经营状态数据并进行处理，获得目标经营数据，并参照对应的行业数据为每一个目标经营数据标设可信加权值，目标经营数据与可信加权值被存储到预设的数据仓库区。
S4、根据预设的数据模型从数据仓库区调用目标经营数据及对应的可信加权值进行数据处理，产生评估结果。预设的数据模型包括偿债能力评估模型和信用风险评估模型。
S5、根据模型处理模块的评估结果生成报告。生成的报告包括：企业偿债能力报告、企业财务危机预警报告和企业信用风险评估报告。
该中小企业风险评估方法以包括财务数据在内的多种经营状态数据为评估基础，参照与企业关联度强且可信性高的行业数据，根据多种经营状态数据对企业进行分析，避免了仅依靠一类数据如财务数据对企业进行风险评估时，评估精确度对采用数据的依赖性强，评估正确性风险大的缺陷。
以下结合一种用于实行上述的中小企业风险评估方法的***对以上方法做进一步解释。
参照图5，一种中小企业风险评估***，包括：企业数据采集模块、行业数据采集模块、数据镜像区、数据提取模块、数据仓库区、模型处理模块和报告生成模块。
企业数据采集模块与数据镜像区连接，其用于从待评估企业采集包括财务数据在内的多种经营状态数据，并存储到数据镜像区。财务数据可算是一个企业的核心资料，但是大多企业的财务数据不够真实，而通过采集其他经营状态数据对财务数据进行补充，有利于避免评估企业时对财务数据的过分依赖。其他的经营状态数据可包括ERP***数据、HR***数据等。为了保证经营状态数据可实时反映企业的当前经营状态，企业数据采集模块实时或定时采集经营状态数据，以便经营状态数据地实时或定时更新。
行业数据采集模块与数据镜像区连接，其用于根据与待评估企业的关联度收集行业信息，并根据来源的可信度从行业信息中筛选行业数据，将行业数据传送到数据镜像区进行存储。
本实施方式中，行业数据采集模块中预设有与待评估企业的关联度大于关联度预设值的关联模型，并预设有可信度阈值。行业数据采集模块根据关联模型采集行业信息，并根据行业信息来源对其标设可信度，然后选取可信度大于可信度阈值的行业信息作为行业数据。
具体实施时，可在行业数据采集模块中预设关联度预设值，行业数据采集模块采集与待评估企业的关联度大于关联度预设值的行业信息，并将行业信息根据来源可信度进行排序，根据可信度从大到小的顺序提取行业信息作为行业数据。行业数据的提取可根据需要进行，例如提取预设个数如五个行业数据，或者直至提取到的行业数据覆盖预设的数据范围才停止提取。
以上两种行业数据的获取方法都可以保证得到的行业数据既与待评估企业的经营状态数据有一定的共通性，可以作为企业经营状态数据的评估参照，又具有较高的可信度，降低待评估企业的风险评估误差。
本实施方式中，企业数据采集模块和行业数据采集模块可分别通过数据泵向数据镜像区传输数据。
数据提取模块分别连接数据镜像区和数据仓库区，其根据预设数据处理模式从数据镜像区调用经营状态数据并进行处理，获得目标经营数据，并参照对应的行业数据为每一个目标经营数据标设可信加权值，目标经营数据与可信加权值被存储到数据仓库区。行业数据可信度越大，与待评估企业的关联性越强，则参照行业数据对目标经营数据标设的可信加权值越可靠。可信加权值作为目标经营数据的风险使用评估标准，其可靠性直接关系到对待评估企业的风险评估的精确度。
模型处理模块与数据仓库区连接，模型处理模块中预设有数据模型，如偿债能力评估模型和信用风险评估模型，其根据数据模型从数据仓库区调用目标经营数据及对应的可信加权值进行数据处理，产生评估结果。
报告生成模块与模型处理模块连接，其根据模型处理模块的评估结果生成报告，具体包括：企业偿债能力报告、企业财务危机预警报告和企业信用风险评估报告。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种中小企业风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、从待评估企业采集包括财务数据在内的多种经营状态数据，并存储到预设的数据镜像区；
S2、根据与待评估企业的关联度收集行业信息，并根据来源的可信度从行业信息中筛选行业数据，将行业数据传送到数据镜像区进行存储；
S3、根据预设数据处理模式调用数据镜像区的经营状态数据并进行处理，获得目标经营数据，并参照对应的行业数据为每一个目标经营数据标设可信加权值，目标经营数据与可信加权值被存储到预设的数据仓库区；
S4、根据预设的数据模型从数据仓库区调用目标经营数据及对应的可信加权值进行数据处理，产生评估结果；
S5、根据模型处理模块的评估结果生成报告。
2.如权利要求1所述的中小企业风险评估方法，其特征在于，步骤S1具体包括以下步骤：
S11、获得待评估企业的数据库授权；
S12、对待评估企业的数据库实时或定时进行全文搜索，采集经营状态数据，并存储到数据镜像区。
3.如权利要求1所述的中小企业风险评估方法，其特征在于，步骤S1中采集的经营状态数据包括：ERP***数据、HR***数据和财务***数据。
4.如权利要求1所述的中小企业风险评估方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：
S21、预设与待评估企业的关联度大于关联度预设值的关联模型，并预设有可信度阈值；
S22、根据关联模型采集行业信息，并根据行业信息来源对其标设可信度；
S23、选取可信度大于可信度阈值的行业信息作为行业数据并存储到数据镜像区。
5.如权利要求1所述的中小企业风险评估方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：
S21、预设关联度预设值；
S22、采集与待评估企业的关联度大于关联度预设值的行业信息，并将行业信息根据来源可信度进行排序；
S23、根据可信度从大到小的顺序提取行业信息作为行业数据。
6.如权利要求5所述的中小企业风险评估方法，其特征在于，步骤S23具体为：根据可信度从大到小的顺序提取行业信息作为行业数据，直至提取到的行业数据覆盖预设的数据范围。
7.如权利要求1所述的中小企业风险评估方法，其特征在于，步骤S4中预设的数据模型包括偿债能力评估模型和信用风险评估模型。
8.如权利要求1所述的中小企业风险评估方法，其特征在于，步骤S5中生成的报告包括：企业偿债能力报告、企业财务危机预警报告和企业信用风险评估报告。
9.一种用于实行如权利要求1所述的中小企业风险评估方法的***，其特征在于，包括：企业数据采集模块、行业数据采集模块、数据镜像区、数据提取模块、数据仓库区、模型处理模块和报告生成模块；企业数据采集模块与数据镜像区连接，行业数据采集模块与数据镜像区连接，数据提取模块分别连接数据镜像区和数据仓库区，模型处理模块与数据仓库区连接，报告生成模块与模型处理模块连接。
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