一种基于纳税数据的企业风险量化建模评估方法及装置与流程

1.本发明涉及企业数据分析模型建立领域，具体而言，涉及一种基于纳税数据的企业风险量化建模评估方法及装置。


背景技术：

2.随着智能化科技的不断发展，人们的生活、工作、学习之中越来越多地用到了智能化设备，使用智能化科技手段，提高了人们生活的质量，增加了人们学习和工作的效率。
3.目前,针对企业纳税数据的风向评估方法，通常采用根据企业的各种营业数据来进行该企业的风向量化模型的建立，风险量化模型可以采用精神网络模型为主的数学模型来进行训练，但是现有技术中的企业风险量化模型建立，通常采用单一的企业运营数据来进行模型输入参数的构建和执行，并将企业运营参数作为唯一的风险量化模型构成标准进行风险量化模型构成和评估，降低了模型的精准度。
4.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种基于纳税数据的企业风险量化建模评估方法及装置，以至少解决现有技术中的企业风险量化模型建立，通常采用单一的企业运营数据来进行模型输入参数的构建和执行，并将企业运营参数作为唯一的风险量化模型构成标准进行风险量化模型构成和评估，降低了模型的精准度的技术问题。
6.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于纳税数据的企业风险量化建模评估方法，包括：采集企业原始纳税数据；将所述原始纳税数据进行分析，得到子企业利润数据和总企业利润数据；根据企业历史执行数据和所述子企业利润数据，得到模型的输入链层对应矩阵；利用所述输入链层对应矩阵，将所述子企业利润数据和所述总企业利润数据作为训练数据进行训练，得到企业风险量化模型。
7.可选的，所述将所述原始纳税数据进行分析，得到子企业利润数据和总企业利润数据包括：根据所述原始纳税数据中的纳税频率和纳税额度，确定利润卷积率；将所述利润卷积率进行子利润和总利润的因子补偿，得到所述子企业利润数据和总企业利润数据。
8.可选的，在所述根据企业历史执行数据和所述子企业利润数据，得到模型的输入链层对应矩阵之前，所述方法还包括：根据所述子企业利润数据和总企业利润数据，激活历史数据获取通道；通过所述历史数据获取通道，采集与所述原始纳税数据相关联的所述企业历史执行数据。
9.可选的，所述输入链层对应矩阵为4*[n-1]*[m-2]的三重拉格朗日矩阵，其中，n为矩阵列参数，m为矩阵行参数。
[0010]
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种基于纳税数据的企业风险量化建模评估装置，包括：采集模块,用于采集企业原始纳税数据；分析模块,用于将所述原始纳税数据进行分析，得到子企业利润数据和总企业利润数据；生成模块,用于根据企业历史执行数
据和所述子企业利润数据，得到模型的输入链层对应矩阵；模型模块,用于利用所述输入链层对应矩阵，将所述子企业利润数据和所述总企业利润数据作为训练数据进行训练，得到企业风险量化模型。
[0011]
可选的，所述分析模块包括：确定模块,用于根据所述原始纳税数据中的纳税频率和纳税额度，确定利润卷积率；补偿模块,用于将所述利润卷积率进行子利润和总利润的因子补偿，得到所述子企业利润数据和总企业利润数据。
[0012]
可选的，所述装置还包括：激活模块,用于根据所述子企业利润数据和总企业利润数据，激活历史数据获取通道；历史模块,用于通过所述历史数据获取通道，采集与所述原始纳税数据相关联的所述企业历史执行数据。
[0013]
可选的，所述输入链层对应矩阵为4*[n-1]*[m-2]的三重拉格朗日矩阵，其中，n为矩阵列参数，m为矩阵行参数。
[0014]
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行一种基于纳税数据的企业风险量化建模评估方法。
[0015]
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行一种基于纳税数据的企业风险量化建模评估方法。
[0016]
在本发明实施例中，采用采集企业原始纳税数据；将所述原始纳税数据进行分析，得到子企业利润数据和总企业利润数据；根据企业历史执行数据和所述子企业利润数据，得到模型的输入链层对应矩阵；利用所述输入链层对应矩阵，将所述子企业利润数据和所述总企业利润数据作为训练数据进行训练，得到企业风险量化模型的方式，解决了现有技术中的企业风险量化模型建立，通常采用单一的企业运营数据来进行模型输入参数的构建和执行，并将企业运营参数作为唯一的风险量化模型构成标准进行风险量化模型构成和评估，降低了模型的精准度的技术问题。
附图说明
[0017]
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0018]
图1是根据本发明实施例的一种基于纳税数据的企业风险量化建模评估方法的流程图；
[0019]
图2是根据本发明实施例的一种基于纳税数据的企业风险量化建模评估装置的结构框图。
具体实施方式
[0020]
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
[0021]
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0022]
根据本发明实施例，提供了一种基于纳税数据的企业风险量化建模评估方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0023]
实施例一
[0024]
图1是根据本发明实施例的一种基于纳税数据的企业风险量化建模评估方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0025]
步骤s102，采集企业原始纳税数据。
[0026]
具体的，本发明实施例通过纳税数据的获取，进行企业的风险量化建模的评估操作，为了解决现有技术中的企业风险量化模型建立，通常采用单一的企业运营数据来进行模型输入参数的构建和执行，并将企业运营参数作为唯一的风险量化模型构成标准进行风险量化模型构成和评估，降低了模型的精准度的技术问题，首先需要获得企业原始纳税数据，并将企业原始纳税数据进行清洗，用于后续对原始纳税数据分析和处理。
[0027]
步骤s104，将所述原始纳税数据进行分析，得到子企业利润数据和总企业利润数据。
[0028]
可选的，所述将所述原始纳税数据进行分析，得到子企业利润数据和总企业利润数据包括：根据所述原始纳税数据中的纳税频率和纳税额度，确定利润卷积率；将所述利润卷积率进行子利润和总利润的因子补偿，得到所述子企业利润数据和总企业利润数据。
[0029]
具体的，将企业的原始纳税数据进行拆分和处理，得到企业的部分利润的数据，即子企业利润数据，以及通过原始纳税数据中的纳税频率和纳税额度，确定的总企业利润数据，例如，本发明实施例在进行原始纳税数据分析的时候，可以将所述原始纳税数据进行分析，得到子企业利润数据和总企业利润数据包括：根据所述原始纳税数据中的纳税频率和纳税额度，确定利润卷积率；将所述利润卷积率进行子利润和总利润的因子补偿，得到所述子企业利润数据和总企业利润数据。
[0030]
步骤s106，根据企业历史执行数据和所述子企业利润数据，得到模型的输入链层对应矩阵。
[0031]
具体的，对于输入链层的选择，本发明实施例在获取到了子企业利润数据之后，需要根据企业历史数据进行矩阵对应数据提取，并将提取后的数据用于模型构建和评估。
[0032]
可选的，在所述根据企业历史执行数据和所述子企业利润数据，得到模型的输入链层对应矩阵之前，所述方法还包括：根据所述子企业利润数据和总企业利润数据，激活历史数据获取通道；通过所述历史数据获取通道，采集与所述原始纳税数据相关联的所述企业历史执行数据。
[0033]
具体的，为了采集模型训练所必备的历史数据，需要根据所述子企业利润数据和总企业利润数据，激活历史数据获取通道；通过所述历史数据获取通道，采集与所述原始纳税数据相关联的所述企业历史执行数据。
[0034]
可选的，所述输入链层对应矩阵为4*[n-1]*[m-2]的三重拉格朗日矩阵，其中，n为矩阵列参数，m为矩阵行参数。
[0035]
具体的，通过拉个朗日矩阵可以将输入层的数据进行提取，具体拉格朗日矩阵可以是
[0036][0037]
其中，a是输入链层的选择备参，m和n为对应的矩阵阵列自由参数，在式中也可以表达为m或者n。例如，输入链层对应矩阵为4*[n-1]*[m-2]的三重拉格朗日矩阵，其中，n为矩阵列参数，m为矩阵行参数。
[0038]
步骤s108，利用所述输入链层对应矩阵，将所述子企业利润数据和所述总企业利润数据作为训练数据进行训练，得到企业风险量化模型。
[0039]
通过上述实施例，解决了现有技术中的企业风险量化模型建立，通常采用单一的企业运营数据来进行模型输入参数的构建和执行，并将企业运营参数作为唯一的风险量化模型构成标准进行风险量化模型构成和评估，降低了模型的精准度的技术问题。
[0040]
实施例二
[0041]
图2是根据本发明实施例的一种基于纳税数据的企业风险量化建模评估装置的结构框图，如图2所示，该装置包括：
[0042]
采集模块20,用于采集企业原始纳税数据。
[0043]
具体的，本发明实施例通过纳税数据的获取，进行企业的风险量化建模的评估操作，为了解决现有技术中的企业风险量化模型建立，通常采用单一的企业运营数据来进行模型输入参数的构建和执行，并将企业运营参数作为唯一的风险量化模型构成标准进行风险量化模型构成和评估，降低了模型的精准度的技术问题，首先需要获得企业原始纳税数据，并将企业原始纳税数据进行清洗，用于后续对原始纳税数据分析和处理。
[0044]
分析模块22,用于将所述原始纳税数据进行分析，得到子企业利润数据和总企业利润数据。
[0045]
可选的，所述分析模块包括：确定模块,用于根据所述原始纳税数据中的纳税频率和纳税额度，确定利润卷积率；补偿模块,用于将所述利润卷积率进行子利润和总利润的因子补偿，得到所述子企业利润数据和总企业利润数据。
[0046]
具体的，将企业的原始纳税数据进行拆分和处理，得到企业的部分利润的数据，即子企业利润数据，以及通过原始纳税数据中的纳税频率和纳税额度，确定的总企业利润数据，例如，本发明实施例在进行原始纳税数据分析的时候，可以将所述原始纳税数据进行分析，得到子企业利润数据和总企业利润数据包括：根据所述原始纳税数据中的纳税频率和
纳税额度，确定利润卷积率；将所述利润卷积率进行子利润和总利润的因子补偿，得到所述子企业利润数据和总企业利润数据。
[0047]
生成模块24,用于根据企业历史执行数据和所述子企业利润数据，得到模型的输入链层对应矩阵。
[0048]
具体的，对于输入链层的选择，本发明实施例在获取到了子企业利润数据之后，需要根据企业历史数据进行矩阵对应数据提取，并将提取后的数据用于模型构建和评估。
[0049]
可选的，所述装置还包括：激活模块,用于根据所述子企业利润数据和总企业利润数据，激活历史数据获取通道；历史模块,用于通过所述历史数据获取通道，采集与所述原始纳税数据相关联的所述企业历史执行数据。
[0050]
具体的，为了采集模型训练所必备的历史数据，需要根据所述子企业利润数据和总企业利润数据，激活历史数据获取通道；通过所述历史数据获取通道，采集与所述原始纳税数据相关联的所述企业历史执行数据。
[0051]
可选的，所述输入链层对应矩阵为4*[n-1]*[m-2]的三重拉格朗日矩阵，其中，n为矩阵列参数，m为矩阵行参数。
[0052]
具体的，通过拉个朗日矩阵可以将输入层的数据进行提取，具体拉格朗日矩阵可以是
[0053][0054]
其中，a是输入链层的选择备参，m和n为对应的矩阵阵列自由参数，在式中也可以表达为m或者n。例如，输入链层对应矩阵为4*[n-1]*[m-2]的三重拉格朗日矩阵，其中，n为矩阵列参数，m为矩阵行参数。
[0055]
模型模块26,用于利用所述输入链层对应矩阵，将所述子企业利润数据和所述总企业利润数据作为训练数据进行训练，得到企业风险量化模型。
[0056]
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行一种基于纳税数据的企业风险量化建模评估方法。
[0057]
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行一种基于纳税数据的企业风险量化建模评估方法。
[0058]
通过上述实施例，解决了现有技术中的企业风险量化模型建立，通常采用单一的企业运营数据来进行模型输入参数的构建和执行，并将企业运营参数作为唯一的风险量化模型构成标准进行风险量化模型构成和评估，降低了模型的精准度的技术问题。
[0059]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0060]
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0061]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0062]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0063]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0064]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0065]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。