CN116882761A - 基于大数据的企业健康度评估*** - Google Patents

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Abstract

本发明属于企业评估领域，公开了基于大数据的企业健康度评估***，包括风险判断模块、权限管理模块和评估模块；风险判断模块用于获取使用评估模块的人员的生物特征信息，并根据得到的生物特征信息判断该人员是否通过风险管控，获得判断结果，判断结果为通过风险管控或没有通过风险管控；权限管理模块用于在判断结果为通过风险管控时，向评估模块发送解锁指令；评估模块在接收到解锁指令后，对操作界面进行解锁，使得该人员能够通过操作界面进行企业健康度的评估。本发明提高了计算企业的健康度的过程中的企业的运营数据的安全性。

Description

基于大数据的企业健康度评估***
技术领域
本发明涉及企业评估领域，尤其涉及基于大数据的企业健康度评估***。
背景技术
在对企业的健康度进行评估的过程中，一般都需要对企业的运营数据进行保密，因为运营数据非常重要，涉及到企业的商业机密。现有技术中，申请号为CN201710933479.8的专利公开了一种企业运营健康状况评估方法及***，其在获取企业的运营数据的以及使用企业的运营数据的过程中，缺乏相应的风险管理手段，从而导致非上市企业的运营数据存在泄露的风险。
发明内容
本发明的目的在于公开基于大数据的企业健康度评估***，解决如何在对企业的健康度进行评估的过程中，提高企业的运营数据的安全性的问题。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
本发明提供了基于大数据的企业健康度评估***，包括风险判断模块、权限管理模块和评估模块；
风险判断模块用于获取使用评估模块的人员的生物特征信息，并根据得到的生物特征信息判断该人员是否通过风险管控，获得判断结果，判断结果为通过风险管控或没有通过风险管控；
权限管理模块用于在判断结果为通过风险管控时，向评估模块发送解锁指令；
评估模块在接收到解锁指令后，对操作界面进行解锁，使得该人员能够通过操作界面进行企业健康度的评估。
优选地，所述生物信息为指纹图像。
优选地，根据得到的生物特征信息判断该人员是否通过风险管控，获得判断结果，包括：
将得到的指纹图像与数据库中保存的具有评估模块使用权限的人员的指纹图像进行对比，判断数据库中是否包含与风险判断模块得到的指纹图像之间相似度大于设定的相似度门槛值的指纹图像，
若是，则判断结果为该人员通过风险管控，若否，则判断结果为该人员没有通过风险管控。
优选地，所述生物信息为人脸图像。
优选地，根据得到的生物特征信息判断该人员是否通过风险管控，包括：
将得到的人脸图像与数据库中保存的具有评估模块使用权限的人员的人脸图像进行对比，判断数据库中是否包含与风险判断模块得到的人脸图像之间相似度大于设定的相似度门槛值的人脸图像，
若是，则判断结果为该人员通过风险管控，若否，则判断结果为该人员没有通过风险管控。
优选地，风险判断模块包括生物特征信息获取单元、数据库和判断单元；
生物特征信息获取单元用于获取使用评估模块的人员的生物特征信息；
数据库用于保存具有评估模块使用权限的人员的生物特征信息；
判断单元用于根据生物特征信息获取单元得到的生物特征信息判断该人员是否通过风险管控，获得判断结果。
优选地，评估模块包括数据获取单元、存储单元和计算单元；
数据获取单元用于获取企业的运营数据；
存储单元用于存储预设的计算模型；
计算单元用于从存储单元用于获取计算模型，使用计算模型对企业的运营数据进行计算，得到企业健康度。
优选地，企业的运营数据包括资产负债表、利润表和现金流量表。
优选地，打分模型为杜邦分析模型。
优选地，使用计算模型对企业的运营数据进行计算，得到企业健康度，包括：
使用杜邦分析模型对资产负债表、利润表和现金流量表进行计算，得到净利润率、资产周转率、权益乘数；
使用如下函数计算企业健康度：
其中，表示企业健康度，/>、/>、/>分别表示预设的第一权重、第二权重、第三权重，/>表示企业的净利润率，/>表示行业的净利润率，/>表示企业的资产周转率，/>表示行业的资产周转率，/>表示企业的权益乘数，/>表示行业的权益乘数。
与现有技术相比，本发明的评估模块的操作界面在未接收到解锁指令时，处于解锁状态，而只有具有使用权限的人员进行解锁之后才能进行使用，从而有效地降低了企业的运行数据被泄露的风险，提高了计算企业的健康度的过程中的企业的运营数据的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的基于大数据的企业健康度评估***的一种示意图。
图2为本发明的风险判断模块的一种示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示的一种实施例，本发明提供了基于大数据的企业健康度评估***，包括风险判断模块、权限管理模块和评估模块；
风险判断模块用于获取使用评估模块的人员的生物特征信息，并根据得到的生物特征信息判断该人员是否通过风险管控，获得判断结果，判断结果为通过风险管控或没有通过风险管控；
权限管理模块用于在判断结果为通过风险管控时，向评估模块发送解锁指令；
评估模块在接收到解锁指令后，对操作界面进行解锁，使得该人员能够通过操作界面进行企业健康度的评估。
与现有技术相比，本发明的评估模块的操作界面在未接收到解锁指令时，处于解锁状态，而只有具有使用权限的人员进行解锁之后才能进行使用，从而有效地降低了企业的运行数据被泄露的风险，提高了计算企业的健康度的过程中的企业的运营数据的安全性。
在一种实施例中，所述生物信息为指纹图像。
优选地，根据得到的生物特征信息判断该人员是否通过风险管控，获得判断结果，包括：
将得到的指纹图像与数据库中保存的具有评估模块使用权限的人员的指纹图像进行对比，判断数据库中是否包含与风险判断模块得到的指纹图像之间相似度大于设定的相似度门槛值的指纹图像，
若是，则判断结果为该人员通过风险管控，若否，则判断结果为该人员没有通过风险管控。
具体的，数据库中的指纹图像由具有超级管理员权限的人员进行设置。
优选地，将得到的指纹图像与数据库中保存的具有评估模块使用权限的人员的指纹图像进行对比，包括：
对风险判断模块得到的指纹图像进行优化计算，得到计算图像；
分别获取计算图像与数据库中的每张指纹图像之间的相似度。
具体的，进行优化计算能够提高指纹图像的质量，从而有利于提高获得的相似度的准确率。
优选地，对风险判断模块得到的指纹图像进行优化计算，得到计算图像，包括：
获取风险判断模块得到的指纹图像在RGB颜色模型中的红色、绿色、蓝色分量所对应的图像A、图像B、图像C；
获取风险判断模块得到的指纹图像在Lab颜色模型中的亮度分量所对应的图像D；
分别获取图像A、图像B、图像C、图像D中的待优化像素点的集合UA、集合UB、集合UC、集合UD；
获取集合UA、集合UB、集合UC、集合UD的交集E；
使用预设的优化计算函数对交集E中的像素点进行优化计算，得到计算图像。
本发明在获取待优化像素点的过程中，并不是仅对单一分量的图像进行计算，而是通过了对不同的颜色模型中的多种不同类型的分量的图像分布进行待优化像素点的获取，然后通过取交集的方式来得到交集E。主要是因为在优化计算时还没有进行滤波处理，即指纹图像中存在比较多的噪声，若采用单一的分量来获取待优化的像素点，则很容易被噪声影响，导致无法获得准确的待优化的像素点。因此，本发明通过在不同的模型和不同的分量的图像中同时进行待优化像素点的获取，能够提高获得的待优化像素点的准确率，有利于提高对指纹图像进行优化计算的准确率。
优选地，对于图像rand，rand中的待优化像素点的获取过程包括：
对于rand中的像素点p；
判断p是否符合第一判断条件，若是，则表示p属于待优化的像素点；若否，则判断p是否符合如下第而判断条件，若是，则表示p属于待优化的像素点，若否，则表示p不属于待优化的像素点；
第一判断条件为：
第二判断条件为：
其中，为p的像素值，/>和/>分别表示预设的第二阈值和预设的第一阈值；/>表示p的8邻域中的像素点的像素值的最小值。
通过设置不同的判断条件，能够更为准确地得到需要进行优化的像素点。在本发明中，需要进行优化的像素点均为与邻居像素点区别较大的像素点，这些像素点一般在图像中以孤立点的形式存在，这种像素点会影响后续的特征提取，因此，对这样的像素点进行优化计算，能够提高图像的质量，从而提高计算得到的相似度的准确率。
具体的，第一阈值和第二阈值会随着颜色模型的不同而不同，在一种实施例中，在Lab颜色模型中，第一阈值和第二阈值的取值分别为35和90；
在RGB颜色模型中，第一阈值和第二阈值的取值分别为88和225。
优选地，对交集E中的像素点进行优化计算，得到计算图像，包括：
对于交集E中的像素点epix，对epix进行优化计算的函数为：
其中，表示对epix进行优化计算，epix在计算图像中的像素值，和/>分别表示像素点epix和像素点nf在风险判断模块得到的指纹图像对应的灰度图像中的像素值，/>表示像素点epix和像素点nf之间的欧式距离，/>表示控制系数，/>大于等于2，像素点nf表示所述灰度图像中，不属于交集E的距离epix最近的像素点。
本发明的优化计算函数，除了考虑像素点epix和像素点nf在像素值上的差异之外，还考虑了两者在距离上的差异，距离差异越小，则参考程度越低，从而能够提高参考价值高的像素点的参考比例，有利于获得更为准确的优化计算结果。优化处理的过程主要是参考非待进行优化计算的像素点的像素值，从而实现对epix的像素值的修正。
在一种实施例中，所述生物信息为人脸图像。
优选地，根据得到的生物特征信息判断该人员是否通过风险管控，包括：
将得到的人脸图像与数据库中保存的具有评估模块使用权限的人员的人脸图像进行对比，判断数据库中是否包含与风险判断模块得到的人脸图像之间相似度大于设定的相似度门槛值的人脸图像，
若是，则判断结果为该人员通过风险管控，若否，则判断结果为该人员没有通过风险管控。
优选地，如图2所示，风险判断模块包括生物特征信息获取单元、数据库和判断单元；
生物特征信息获取单元用于获取使用评估模块的人员的生物特征信息；
数据库用于保存具有评估模块使用权限的人员的生物特征信息；
判断单元用于根据生物特征信息获取单元得到的生物特征信息判断该人员是否通过风险管控，获得判断结果。
具体的，在计算人脸图像的相似度的过程中，可以先进行图像分割处理，将获得的前景图像来进行相似度的计算，从而获得更为准确的相似度结果。
优选地，评估模块包括数据获取单元、存储单元和计算单元；
数据获取单元用于获取企业的运营数据；
存储单元用于存储预设的计算模型；
计算单元用于从存储单元用于获取计算模型，使用计算模型对企业的运营数据进行计算，得到企业健康度。
具体的，数据获取单元可以从需要计算健康度的企业的财务数据的数据库中获取运营数据。
优选地，企业的运营数据包括资产负债表、利润表和现金流量表。
优选地，打分模型为杜邦分析模型。
杜邦分析模型利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况。具体来说，它是一种用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。
优选地，使用计算模型对企业的运营数据进行计算，得到企业健康度，包括：
使用杜邦分析模型对资产负债表、利润表和现金流量表进行计算，得到净利润率、资产周转率、权益乘数；
使用如下函数计算企业健康度：
其中，表示企业健康度，/>、/>、/>分别表示预设的第一权重、第二权重、第三权重，/>表示企业的净利润率，/>表示行业的净利润率，/>表示企业的资产周转率，/>表示行业的资产周转率，/>表示企业的权益乘数，/>表示行业的权益乘数。
具体的本发明在计算企业的健康度时，将企业的净利润率、资产周转率、权益乘数分别与企业所对应的行业的净利润率、资产周转率、权益乘数进行了比较，从而使得得到的健康度更具有参考价值。因为不同行业中，净利润率、资产周转率、权益乘数三者的评价标准并不相同，若仅依靠企业自身的数据来计算计算，则会限制本发明的应用范围。因此，本发明通过与整个行业的数据进行对比，通过比值来进行企业健康度的计算，从而有效地扩大了本发明的应用范围。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (10)

1.基于大数据的企业健康度评估***，其特征在于，包括风险判断模块、权限管理模块和评估模块；
风险判断模块用于获取使用评估模块的人员的生物特征信息，并根据得到的生物特征信息判断该人员是否通过风险管控，获得判断结果，判断结果为通过风险管控或没有通过风险管控；
权限管理模块用于在判断结果为通过风险管控时，向评估模块发送解锁指令；
评估模块在接收到解锁指令后，对操作界面进行解锁，使得该人员能够通过操作界面进行企业健康度的评估。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的企业健康度评估***，其特征在于，所述生物信息为指纹图像。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的企业健康度评估***，其特征在于，根据得到的生物特征信息判断该人员是否通过风险管控，获得判断结果，包括：
将得到的指纹图像与数据库中保存的具有评估模块使用权限的人员的指纹图像进行对比，判断数据库中是否包含与风险判断模块得到的指纹图像之间相似度大于设定的相似度门槛值的指纹图像，
若是，则判断结果为该人员通过风险管控，若否，则判断结果为该人员没有通过风险管控。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的企业健康度评估***，其特征在于，所述生物信息为人脸图像。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的企业健康度评估***，其特征在于，根据得到的生物特征信息判断该人员是否通过风险管控，包括：
将得到的人脸图像与数据库中保存的具有评估模块使用权限的人员的人脸图像进行对比，判断数据库中是否包含与风险判断模块得到的人脸图像之间相似度大于设定的相似度门槛值的人脸图像，
若是，则判断结果为该人员通过风险管控，若否，则判断结果为该人员没有通过风险管控。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的企业健康度评估***，其特征在于，风险判断模块包括生物特征信息获取单元、数据库和判断单元；
生物特征信息获取单元用于获取使用评估模块的人员的生物特征信息；
数据库用于保存具有评估模块使用权限的人员的生物特征信息；
判断单元用于根据生物特征信息获取单元得到的生物特征信息判断该人员是否通过风险管控，获得判断结果。
7.根据权利要求1所述的基于大数据的企业健康度评估***，其特征在于，评估模块包括数据获取单元、存储单元和计算单元；
数据获取单元用于获取企业的运营数据；
存储单元用于存储预设的计算模型；
计算单元用于从存储单元用于获取计算模型，使用计算模型对企业的运营数据进行计算，得到企业健康度。
8.根据权利要求7所述的基于大数据的企业健康度评估***，其特征在于，企业的运营数据包括资产负债表、利润表和现金流量表。
9.根据权利要求8所述的基于大数据的企业健康度评估***，其特征在于，打分模型为杜邦分析模型。
10.根据权利要求9所述的基于大数据的企业健康度评估***，其特征在于，使用计算模型对企业的运营数据进行计算，得到企业健康度，包括：
使用杜邦分析模型对资产负债表、利润表和现金流量表进行计算，得到净利润率、资产周转率、权益乘数；
使用如下函数计算企业健康度：
；
其中，表示企业健康度，/>、/>、/>分别表示预设的第一权重、第二权重、第三权重，/>表示企业的净利润率，/>表示行业的净利润率，/>表示企业的资产周转率，/>表示行业的资产周转率，/>表示企业的权益乘数，/>表示行业的权益乘数。
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