小微商户行业基准财务数据处理方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种小微商户行业基准财务数据处理方法、装置、设备和介质。其中，方法包括：将业务方的属性信息与业务群的画像模板进行匹配，确定所述业务方所属的业务群；根据每一业务群中业务方的财务数据分布信息，确定该业务群中关键财务指标的标准区间范围。本发明专利技术实施例可精准确定属于任一业务群的业务方的关键财务指标的标准区间范围，进而根据关键财务指标的标准区间范围对新采集的业务方财务数据进行真实性验证。

【技术实现步骤摘要】
小微商户行业基准财务数据处理方法、装置、设备和介质
本专利技术实施例涉及数据处理
，尤其涉及一种小微商户行业基准财务数据处理方法、装置、设备和介质。
技术介绍
现如今，很多业务方(例如小微商户)管理水平低下，没有财务报表，使得一些业务方在向银行贷款时，经常会账务作假，故意多报或者瞒报，导致账务信息严重失实。而目前还没有针对业务方财务数据真实性进行验证的方法，因此急需一种评价业务方财务数据真实性的行业标准。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种小微商户行业基准财务数据处理方法、装置、设备和介质，以达到对业务方的财务数据进行精准分析的目的。第一方面，本专利技术实施例提供了一种小微商户行业基准财务数据处理方法，该方法包括：将业务方的属性信息与业务群的画像模板进行匹配，确定所述业务方所属的业务群；根据每一业务群中业务方的财务数据分布信息，确定该业务群中关键财务指标的标准区间范围。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种小微商户行业基准财务数据处理装置，该装置包括：匹配模块，用于将业务方的属性信息与业务群的画像模板进行匹配，确定所述业务方所属的业务群；区间确定模块，用于根据每一业务群中业务方的财务数据分布信息，确定该业务群中关键财务指标的标准区间范围。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本专利技术任一实施例所述的小微商户行业基准财务数据处理方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术任一实施例所述的小微商户行业基准财务数据处理方法。本专利技术实施例通过将业务方的属性信息与业务群的画像模板进行匹配，确定业务方所属的业务群，根据每一业务群中业务方的财务数据分布信息，确定该业务群中关键财务指标的标准区间范围。由此可精准确定属于任一业务群的业务方的关键财务指标的标准区间范围，进而根据关键财务指标的标准区间范围对新采集的业务方财务数据进行真实性验证。附图说明图1为本专利技术实施例一中的小微商户行业基准财务数据处理方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例二中的小微商户行业基准财务数据处理方法的流程示意图；图3是本专利技术实施例三中的小微商户行业基准处理数据处理装置的结构示意图；图4是本专利技术实施例四中的设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的小微商户行业基准财务数据处理方法的流程图，本实施例可适用于快速评估业务方财务数据真实性的情况，例如评估小微商户的财务数据真实性，该方法可以由财务数据处理装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成在电子设备上，例如集成在服务器上。如图1所示，所述财务数据处理方法具体包括：S101、将业务方的属性信息与业务群的画像模板进行匹配，确定所述业务方所属的业务群。其中，所述业务方可选的为小微商户，例如一些没有财报数据的商户。而业务方的属性信息包括如下至少一项：业务方所在地理区域、店面类型、店面位置以及店面面积。其中，地理区域可选的包括省、市、东北区域、华北区域等；店面类型可选的包括手机店、服装店、旅店等等；店面位置可选的为工业区、集中市场、街边、写字楼等等；店面面积可选的分为大(大于50平米)、中等(例如20-50平米)，小(例如10-20平米)。业务群是指具有相同画像模板的业务方的集合，其中业务群的画像模板是预先根据业务方的属性信息构建的，不同的属性信息组合得到不同业务群的画像模板。示例性的，某一业务群的画像模板可以为：“沈阳市、街边、中等大小服装店”。在上述基础上，只需将业务方的属性信息与业务群的画像模板进行匹配，即可确定业务方所属的业务群，由此可将预先采集到的多个业务方划分到不同的业务群。S102、根据每一业务群中业务方的财务数据分布信息，确定该业务群中关键财务指标的标准区间范围。可选的，根据每个业务群中所有业务方在某一关键财务指标上的财务数据分布信息，确定业务群中该关键财务指标的标准区间范围。具体的，针对每一个关键财务指标，确定该业务群中业务方在该项关键财务指标上的财务数据的至少一个分布区间；分别计算每个分布区间内的业务方在该业务群的占比，并将所述占比大于预设阈值的分布区间作为该项关键财务指标的标准区间。其中，所述关键财务指标包括如下至少一项：存货、毛利率、销售收入、应付账款、预收账款、现金以及银行存款、流动比率、营运资本流动比率和净利润率。示例性的，以画像模板为：“沈阳市、街边、中等大小服装店”的业务群为例，对确定销售收入这一关键财务指标的标准区间范围的过程进行说明。例如，该业务群包括100个业务方(即100个中等大小的街边服装店)，预先获取100个业务方的年销售收入，通过统计分析后确定，业务方的年销售收入的分布区间主要集中在区间[10万，15万]、[15万，20万]、[20万，25万]，其中在区间[10万，15万]内的有10个业务方，在区间[15万，20万]内的有75个业务方，在区间[20万，25万]的有15个业务方，三个区间内的业务方在该业务群的占比分别为10％、75％、15％，由于预设阈值的70％，因此可将占比75％的区间[15万，20万]作为年销售收入的标准区间范围。在此需要说明的是，如果采集足够多的业务方的财务数据，通过上述方法可精准确定任一业务群中关键财务指标的标准区间范围，后续设置可以不同通过线下采集业务方财务数据，只需通过确定业务方所属的业务群，进而根据该业务群中关键财务指标的标准区间范围，即可推算出业务方的财务数据。本专利技术实施例中，通过将业务方的属性信息与业务群的画像模板进行匹配，确定业务方所属的业务群，根据每一业务群中业务方的财务数据分布信息，确定该业务群中关键财务指标的标准区间范围。由此可精准确定属于任一业务群的业务方的关键财务指标的标准区间范围。实施例二图2是本申请实施例二中的小微商户行业基准财务数据处理方法的流程图，在实施例在上述实施例的基础上进行优化，增加了根据确定的标准区间对新业务方的财务数据进行验证的操作，如图2所示，该方法包括：S201、将业务方的属性信息与业务群的画像模板进行匹配，确定所述业务方所属的业务群。S202、根据每一业务群中业务方的财务数据分布信息，确定该业务群中关键财务指标的标准区间范围。S203、确定属于该业务群的新业务方，并获取所述新业务方的关键财务指标数据。可选的，通过判断新业务方的属性信息和该业务群的画像模板是否匹配，若是，则确定新业务方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种小微商户行业基准财务数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n将业务方的属性信息与业务群的画像模板进行匹配，确定所述业务方所属的业务群；/n根据每一业务群中业务方的财务数据分布信息，确定该业务群中关键财务指标的标准区间范围。/n

【技术特征摘要】
1.一种小微商户行业基准财务数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
将业务方的属性信息与业务群的画像模板进行匹配，确定所述业务方所属的业务群；
根据每一业务群中业务方的财务数据分布信息，确定该业务群中关键财务指标的标准区间范围。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务方的属性信息包括如下至少一项：业务方所在地理区域、店面类型、店面位置以及店面面积。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每一业务群中业务方的财务数据分布信息，确定该业务群中关键财务指标的标准区间范围，包括：
针对每一个关键财务指标，确定该业务群中业务方在该项关键财务指标上的财务数据的至少一个分布区间；
分别计算每个分布区间内的业务方在该业务群的占比，并将所述占比大于预设阈值的分布区间作为该项关键财务指标的标准区间。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述关键财务指标包括如下至少一项：存货、毛利率、销售收入、应付账款、预收账款、现金以及银行存款、流动比率、营运资本流动比率和净利润率。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定该业务群中关键财务指标的标准区间范围之后，还包括：
确定属于该业务群的新业务方，并获取所述新业务方的关键财务指标数据；
根据所述关键财务指标的标准区间，对所述新业务方的关键...

【专利技术属性】
技术研发人员：阿列克塞·克里希斯基，廖志英，
申请(专利权)人：上海方付通商务服务有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31