本发明专利技术属于数据处理与识别技术领域，公开了全价值链现金流闭环分析方法、系统及计算机设备。所述方法包括获取现金流事前预测的相关数据信息，获取现金流事中控制的相关数据信息，结合知识库的预设的规则接入和处理数据，生成事后评价内容，以及现金流管理优化评价信息；根据事前预测、事中控制和事后评价的分析接口，获取金融机构、客户、供应商的相关数据信息，通过预设的分析方法获取金融机构、优质客户和供应商的测评信息并进行推荐，搭建价值联盟平台，并进行可视化示出。本发明专利技术根据事前预测、事中控制和事后评价的分析接口，立足于外部的价值联盟，通过与供应商、客户及金融机构建立价值联盟，确保企业现金流创造更大的价值。值。值。
【技术实现步骤摘要】
一种全价值链现金流闭环分析方法、系统及计算机设备
[0001]本专利技术属于数据处理与识别
，尤其涉及全价值链现金流闭环分析方法、系统及计算机设备。
技术介绍
[0002]现金流分析只是针对现金流构成的分类例如：资金收入、资金归集等角度单一进行指标情况分析，未将现金流和价值链管理，且无法展示全流程的管理分析及情况。
[0003]现金流如同血液一样贯穿企业生产经营的始终，是公司生存发展壮大不可或缺因素，随着双碳目标的提出，新能源企业的竞争日益激烈，企业间的竞争逐渐转向产业价值链的竞争，仅关注企业现金流管理已不能满足时代的要求，因此怎样将价值链的各增值环节与企业现金流风险与效益管理结合已成为财务重点工作，现阶段没有相应的软件产品对现金流进行价值链分析及管理。
[0004]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
[0005](1)现有技术中，对用户取现金流事中控制的相关数据信息进行可视化示出的数据准确性差。
[0006](2)现有技术中，根据自动进行预警信息展示的数据实时性差。
[0007](3)现有技术不能对纵向价值链资金流所起到的实际价值提供理论借鉴。
技术实现思路
[0008]为克服相关技术中存在的问题，本专利技术公开实施例提供了全价值链现金流闭环分析方法、系统及计算机设备。
[0009]所述技术方案如下：一种全价值链现金流闭环分析方法，应用于客户端，该方法包括以下步骤：
[0010]S10，获取现金流事前预测的相关数据信息，所述事前预测的相关数据信息包括：通过图表分析展示的现金流流入、流出和缺口的预测情况及年度现金流预测完成信息；
[0011]S20，基于获得的现金流事前预测的相关数据信息，获取现金流事中控制的相关数据信息，所述事中控制的相关数据信息包括通过图表分析展示的流量控制、流速控制、流向控制和流程控制的执行信息；
[0012]S30，根据获得的现金流事前预测的相关数据信息和现金流事中控制的相关数据信息，结合知识库的预设的规则接入和处理数据，生成事后评价内容，以及现金流管理优化评价信息；
[0013]S40，根据事前预测、事中控制和事后评价的分析接口，获取金融机构、客户、供应商的相关数据信息，通过预设的分析方法获取金融机构、优质客户和供应商的测评信息并进行推荐，搭建价值联盟平台，并进行可视化示出。
[0014]在一个实施例中，在步骤S10中，事前预测具体包括以下步骤：用户将事前预测的现金流数据按照格式整理，系统按照预设的规则接入和处理数据，然后通过前端图表展示
分析的指标数据情况。
[0015]在一个实施例中，在步骤S20中，事中控制包括：用户将事中控制的现金流数据按照格式整理，系统按照预设的规则接入和处理数据，然后通过前端图表展示分析的指标数据情况。
[0016]在一个实施例中，事中控制具体包括以下步骤：
[0017]S21，流量控制：根据用户的历史现金流数据，测算最佳现金持有量及区间，通过最佳现金持有量，分析用户现金流流量的情况；
[0018]S22，流速控制：基于现金流指标应收账款周转天数、应付账款周转天数、存货周转天数、现金周转天数分析用户现金流流速进行控制；
[0019]S23，流向控制：对现金流进行诊断分析，采用历史月度各类型现金流数据，采用心电图的分析方法，对数据直接展示，根据用户现金流心电图的趋势，分析现金流是否健康；
[0020]S24，流程控制：对用户现金流流程控制指标进行分析，包括资金归集率、银行账户指标，通过用户管控阈值，根据数据自动进行预警，通过页面直观展示预警信息。
[0021]在一个实施例中，在步骤S21中，测算最佳现金持有量及区间方法包括：
[0022]测算现金流平均值AVG，对AVG进行向上向下两个方向浮动的AVG，形成最佳现金持有量区间，通过实际发生数B是否在最佳现金持有量区间，对现金流持有量进行预警说明，B>向上浮动的AVG,则告警资金沉淀，若B<向下浮动的AVG，则告警短缺；
[0023]在步骤S22中，流速控制具体包括：获取现金流指标周天数和账龄数据，根据先进流数据，展示各指标的周转天数和账龄分析，分析现金流转天数数据和账龄数据，判断现金流循环速度和采用预警加机器人自动催收机制；
[0024]在步骤S23中，流向控制具体包括：
[0025]获取现金流实际发生数据；
[0026]根据现金发生数据，展示发生趋势；
[0027]分析现金流向趋势，进行问题诊断，根据诊断问题提出改进措施。
[0028]在一个实施例中，在步骤S30中，事后评价具体包括以下步骤：用户将事中控制的现金流数据按照格式整理，系统按照预设的规则接入和处理数据，然后通过前端图表展示分析的指标数据情况。
[0029]在一个实施例中，在步骤S40中，建立价值联盟具体包括以下步骤：
[0030]根据事前预测、事中控制和事后评价的分析接口，获取供应商、客户及金融机构数据；
[0031]根据获取的数据展示金融机构的整体画像、客户的5C评价、供应商的评分；
[0032]基于上述评分，建立供应商、客户及金融机构的价值联盟。
[0033]在一个实施例中，金融机构评分获取包括：通过利率水平、服务水平、放款速度约束条件对金融机构进行整体画像分析得出金融机构推荐排名榜；
[0034]客户的评分获取包括：通过5C评价法对潜在的客户进行测评，得到信用等级排名榜；所述5C包括品质、能力、资本、抵押与条件数据信息；
[0035]供应商的评分获取包括：通过对供应商的获得的打分多少，评价选出供应商。
[0036]本专利技术的另一目的在于提供一种全价值链现金流闭环分析系统，应用于客户端，所述全价值链现金流闭环分析系统包括：
[0037]事前预测模块，用于获取现金流事前预测的相关数据信息，所述事前预测的相关数据信息包括：通过图表分析展示的现金流流入、流出和缺口的预测情况及年度现金流预测完成信息；
[0038]事中控制模块，用于获取现金流事中控制的相关数据信息，所述事中控制的相关数据信息包括通过图表分析展示的流量控制、流速控制、流向控制和流程控制的执行信息；
[0039]事后评价模块，用于根据事前预测和事中控制的分析，结合知识库的预设的规则接入和处理数据，生成事后评价内容，以及现金流管理优化评价信息；
[0040]价值联盟模块，用于根据事前预测、事中控制和事后评价的分析接口，获取金融机构、客户、供应商的相关数据信息，通过预设的分析方法获取金融机构、优质客户和供应商的测评信息并进行推荐，搭建价值联盟平台。
[0041]本专利技术的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述全价值链现金流闭环分析方法。
[0042]结合上述的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种全价值链现金流闭环分析方法，其特征在于，应用于客户端，该方法包括以下步骤：S10，获取现金流事前预测的相关数据信息，所述事前预测的相关数据信息包括：通过图表分析展示的现金流流入、流出和缺口的预测情况及年度现金流预测完成信息；S20，基于获得的现金流事前预测的相关数据信息，获取现金流事中控制的相关数据信息，所述事中控制的相关数据信息包括通过图表分析展示的流量控制、流速控制、流向控制和流程控制的执行信息；S30，根据获得的现金流事前预测的相关数据信息和现金流事中控制的相关数据信息，结合知识库的预设的规则接入和处理数据，生成事后评价内容，以及现金流管理优化评价信息；S40，根据事前预测、事中控制和事后评价的分析接口，获取金融机构、客户、供应商的数据信息，通过预设的分析方法获取金融机构、优质客户和供应商的测评信息并进行推荐，搭建价值联盟平台，并进行可视化示出。2.根据权利要求1所述的全价值链现金流闭环分析方法，其特征在于，在步骤S10中，事前预测具体包括以下步骤：用户将事前预测的现金流数据按照格式整理，系统按照预设的规则接入和处理数据，然后通过前端图表展示分析的指标数据情况。3.根据权利要求1所述的全价值链现金流闭环分析方法，其特征在于，在步骤S20中，事中控制包括：用户将事中控制的现金流数据按照格式整理，系统按照预设的规则接入和处理数据，然后通过前端图表展示分析的指标数据情况。4.根据权利要求3所述的全价值链现金流闭环分析方法，其特征在于，事中控制具体包括以下步骤：S21，流量控制：根据用户的历史现金流数据，测算最佳现金持有量及区间，通过最佳现金持有量，分析用户现金流流量的情况；S22，流速控制：基于现金流指标应收账款周转天数、应付账款周转天数、存货周转天数、现金周转天数分析用户现金流流速进行控制；S23，流向控制：对现金流进行诊断分析，采用历史月度各类型现金流数据，采用心电图的分析方法，对数据直接展示，根据用户现金流心电图的趋势，分析现金流是否健康；S24，流程控制：对用户现金流流程控制指标进行分析，包括资金归集率、银行账户指标，通过用户管控阈值，根据数据自动进行预警，通过页面直观展示预警信息。5.根据权利要求4所述的全价值链现金流闭环分析方法，其特征在于，在步骤S21中，测算最佳现金持有量及区间方法包括：测算现金流平均值AVG，对AVG进行向上向下两个方向浮动的AVG，形成最佳现金持有量区间，通过实际发生数B是否在最佳现金持有量区间，对现金流持有量进行预警说明，B>向上浮动的AVG,则告警资金沉淀，若B<向下浮动...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘琴，刘苹苹，陈凤祥，
申请(专利权)人：国电电力江西新能源开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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