一种企业风险的分析方法、装置、存储介质及程序产品制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种企业风险的分析方法、装置、存储介质及程序产品，其中，该企业风险的分析方法包括：获取目标企业的企业风险数据，其中，所述企业风险数据包括离线的政企数据和特定数据，以及来自人脸识别设备实时采集的人员数据；将所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据输入至企业风险预警模型，确定所述目标企业的企业风险积分，所述企业风险积分用于指示所述目标企业的企业风险等级。用于提高企业风险的评估精确度。风险的评估精确度。风险的评估精确度。

【技术实现步骤摘要】
一种企业风险的分析方法、装置、存储介质及程序产品


[0001]本专利技术涉及大数据分析
，特别是涉及一种企业风险的分析方法、装置、存储介质及程序产品。

技术介绍

[0002]目前企业面临着更激烈的市场竞争和前所未有的挑战，为提高企业风险意识，推行企业全面风险管理，强化企业风险评估，是企业提高经营能力的重要手段。同时企业风险监控中发生着重要作用。
[0003]如何实现企业风险评估成为急需解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种企业风险的分析方法、装置、存储介质及程序产品，用于提高企业风险的评估精确度。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种企业风险的分析方法，包括：
[0006]获取目标企业的企业风险数据，其中，所述企业风险数据包括离线的政企数据和特定数据，以及来自人脸识别设备实时采集的人员数据；
[0007]将所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据输入至企业风险预警模型，确定所述目标企业的企业风险积分，所述企业风险积分用于指示所述目标企业的企业风险等级。
[0008]在其中一种可能的实现方式中，所述将所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据输入至企业风险预警模型，确定所述目标企业的企业风险积分，包括：
[0009]根据所述企业风险预警模型确定所述目标企业的风险积分规则；
[0010]根据所述风险积分规则，确定百分制下所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据分别设定的最高风险积分，以及分别设定的各项风险的判断规则和最高风险积分；
[0011]对所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据进行分析，若满足相应项风险的判断规则，则累加相应项积分，获得相应项风险的积分，该积分不大于相应项设定的最高风险积分；
[0012]确定各项风险的积分之和，得到相应数据的风险积分，该风险积分小于对应数据设定的最高风险积分；
[0013]将各数据的风险积分之和作为所述目标企业的企业风险积分。
[0014]在其中一种可能的实现方式中，在所述将所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据输入至企业风险预警模型，确定所述目标企业的企业风险积分之后，所述方法还包括：
[0015]若所述企业风险积分大于预设积分阈值，则将所述企业风险积分推送至所述企业管理机构。
[0016]在其中一种可能的实现方式中，在所述将所述企业风险积分推送至所述企业管理
机构之后，所述方法还包括：
[0017]接收所述企业管理结构根据所述目标企业的实际企业风险对所述企业风险积分进行修改的反馈结果；
[0018]根据所述反馈结果对所述企业风险预警模型的风险积分规则进行调整，获得调整后的模型，以使所述调整后的模型中的风险积分规则符合所述实际企业风险。
[0019]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种企业风险的分析装置，包括：
[0020]获得单元，用于获取目标企业的企业风险数据，其中，所述企业风险数据包括离线的政企数据和特定数据，以及来自人脸识别设备实时采集的人员数据；
[0021]确定单元，用于将所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据输入至企业风险预警模型，确定所述目标企业的企业风险积分，所述企业风险积分用于指示所述目标企业的企业风险等级。
[0022]在其中一种可能的实现方式中，所述确定单元用于：
[0023]根据所述企业风险预警模型确定所述目标企业的风险积分规则；
[0024]根据所述风险积分规则，确定百分制下所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据分别设定的最高风险积分，以及分别设定的各项风险的判断规则和最高风险积分；
[0025]对所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据进行分析，若满足相应项风险的判断规则，则累加相应项积分，获得相应项风险的积分，该积分不大于相应项设定的最高风险积分；
[0026]确定各项风险的积分之和，得到相应数据的风险积分，该风险积分小于对应数据设定的最高风险积分；
[0027]将各数据的风险积分之和，作为所述目标企业的企业风险积分。
[0028]在其中一种可能的实现方式中，在所述确定单元将所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据输入至企业风险预警模型，确定所述目标企业的企业风险积分之后，所述分析装置还包括：
[0029]推送单元，用于若所述企业风险积分大于预设积分阈值，则将所述企业风险积分推送至所述企业管理机构。
[0030]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种企业风险的分析装置，所述分析装置包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上面任一项所述的企业风险的分析方法的步骤。
[0031]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上面任一项所述的企业风险的分析方法的步骤。
[0032]第五方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令被处理器执行时实现如上面任一项所述方法的步骤。
[0033]本专利技术的有益效果如下：
[0034]本专利技术实施例提供了一种企业风险的分析方法、装置、存储介质及程序产品，首先，目标企业的企业风险数据，该企业风险数据包括离线的政企数据和特定数据，以及来自人脸识别设备实时采集的人员数据。然后，将政企数据、特定数据和人员数据输入至企业风险预警模型，从而确定用于指示目标企业的企业风险等级的企业风险积分。由于企业风险分析过程中，不仅要考虑离线的政企数据和特定数据，还需要结合人脸识别设备实时采集
的人员数据来综合分析，企业风险数据更多样化，从而提高了企业风险的评估精确度。此外，由于人员数据为人脸识别设备实时采集的数据，从而保证了企业管理机构及时有效地发现企业风险并及时预警。
附图说明
[0035]图1为本专利技术实施例提供的一种企业风险的分析方法的方法流程图；
[0036]图2为图1中步骤S102的其中一种方法流程图；
[0037]图3为本专利技术实施例提供的一种企业风险的分析方法在将企业风险积分推送至企业管理机构之后的其中一种方法流程图；
[0038]图4为本专利技术实施例提供的一种企业风险的分析方法中对于离线的政企数据和特定数据的获取和处理过程的其中一种示意图；
[0039]图5为本专利技术实施例提供的一种企业风险的分析方法中对来自人脸识别数据实时采集的人员数据的获取及处理过程的其中一种示意图；
[0040]图6为本专利技术实施例提供的一种企业风险的分析方法中企业风险预警模型的学习训练过程的其中一种示意图；
[0041]图7为本专利技术实施例提供的一种企业风险的分析装置的其中一种结构示意图。
具体实施方式
[0042]本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中，术语“包括”以及它们的任何变形，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、产品或设备没有限定于已列出的步骤或本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种企业风险的分析方法，其特征在于，包括：获取目标企业的企业风险数据，其中，所述企业风险数据包括离线的政企数据和特定数据，以及来自人脸识别设备实时采集的人员数据；将所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据输入至企业风险预警模型，确定所述目标企业的企业风险积分，所述企业风险积分用于指示所述目标企业的企业风险等级。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据输入至企业风险预警模型，确定所述目标企业的企业风险积分，包括：根据所述企业风险预警模型确定所述目标企业的风险积分规则；根据所述风险积分规则，确定百分制下所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据分别设定的最高风险积分，以及分别设定的各项风险的判断规则和最高风险积分；对所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据进行分析，若满足相应项风险的判断规则，则累加相应项积分，获得相应项风险的积分，该积分不大于相应项设定的最高风险积分；确定各项风险的积分之和，得到相应数据的风险积分，该风险积分小于对应数据设定的最高风险积分；将各数据的风险积分之和作为所述目标企业的企业风险积分。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述政企数据、所述特定数据和所述人员数据输入至企业风险预警模型，确定所述目标企业的企业风险积分之后，所述方法还包括：若所述企业风险积分大于预设积分阈值，则将所述企业风险积分推送至所述企业管理机构。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将所述企业风险积分推送至所述企业管理机构之后，所述方法还包括：接收所述企业管理结构根据所述目标企业的实际企业风险对所述企业风险积分进行修改的反馈结果；根据所述反馈结果对所述企业风险预警模型的风险积分规则进行调整，获得调整后的模型，以使所述调整后的模型中的风险积分规则符合所述实际企业风险。5.一种企业风险的分析装置，其特征在于，包括：获得单元，用于获取目标企业的企业风...

【专利技术属性】
技术研发人员：周林，
申请(专利权)人：天翼安全科技有限公司，
类型：发明
国别省市：