资源风险评估方法技术

本申请涉及一种资源风险评估方法

【技术实现步骤摘要】
资源风险评估方法、装置、设备、存储介质和程序产品


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种资源风险评估方法
、
装置
、
设备
、
存储介质和程序产品
。

技术介绍

[0002]随着各种企业的规模不断扩大，企业资源是各企业的管理基础
。
其中，企业资源包括但不限于企业的外部资源和企业的内部资源
。
[0003]相关技术中，为了满足企业的经营管理需求，企业经常会涉及到各种资源的补充
、
扩展或借调等等
。
以资源借调为例，在企业向一些资源机构进行资源借调时，对于借调的资源的安全问题是尤为重要，比如，可以对资源借调后的企业进行资源风险管理，以防出现异常的资源借调现象
。
[0004]然而，相关技术中，在对企业进行资源风险管理时，对企业的资源风险评估存在准确性较低的问题
。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种资源风险评估方法
、
装置
、
设备
、
存储介质和程序产品，能够根据影响目标企业资源状况的多方面数据，来确定目标企业的流动资源预测结果，进而根据流动资源预测结果对目标企业进行资源风险评估，提高了企业的资源风险评估的准确性
。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种资源风险评估方法
。
该方法包括：
[0007]获取目标企业的材料基础资源数据
、
企业资源增加数据和企业资源认证数据；
[0008]根据材料基础资源数据
、
企业资源增加数据和企业资源认证数据，确定目标企业的流动资源预测结果；
[0009]根据目标企业的流动资源预测结果，对目标企业进行资源风险评估
。
[0010]在其中一个实施例中，根据材料基础资源数据
、
企业资源增加数据和企业资源认证数据，确定目标企业的流动资源预测结果，包括：
[0011]将材料基础资源数据输入至第一时间序列模型中进行训练，得到目标企业的材料基础资源预测结果；
[0012]将企业资源增加数据输入至第二时间序列模型中进行训练，得到目标企业的企业资源增加预测结果；
[0013]将材料基础资源预测结果
、
企业资源增加预测结果和企业资源认证数据输入至预先训练好的流动资源预测模型中，得到目标企业的流动资源预测结果
。
[0014]在其中一个实施例中，将材料基础资源数据输入至第一时间序列模型中进行训练，得到目标企业的材料基础资源预测结果，包括：
[0015]根据材料基础资源数据，获取训练基础资源数据
、
验证基础资源数据和测试基础资源数据；
[0016]采用训练基础资源数据，对第一时间序列模型进行训练，得到初始基础资源预测模型；
[0017]采用验证基础资源数据，对初始基础资源预测模型的第一模型参数进行调整，直至第一模型参数满足第一预设条件，得到基础资源预测模型；
[0018]将测试基础资源数据输入至基础资源预测模型中，得到目标企业的材料基础资源预测结果
。
[0019]在其中一个实施例中，将企业资源增加数据输入至第二时间序列模型中进行训练，得到目标企业的企业资源增加预测结果，包括：
[0020]根据企业资源增加数据，获取训练资源增加数据
、
验证资源增加数据和测试资源增加数据；
[0021]采用训练资源增加数据，对第二时间序列模型进行训练，得到初始资源增加预测模型；
[0022]采用验证资源增加数据，对初始资源增加预测模型的第二模型参数进行调整，直至第二模型参数满足第二预设条件，得到资源增加预测模型；
[0023]将测试资源增加数据输入至资源增加预测模型中，得到目标企业的资源增加预测结果
。
[0024]在其中一个实施例中，流动资源预测模型的训练过程，包括：
[0025]获取目标企业的企业经营数据；
[0026]采用企业经营数据对第三时间序列模型进行训练，得到流动资源预测模型
。
[0027]在其中一个实施例中，采用企业经营数据对第三时间序列模型进行训练，得到流动资源预测模型，包括：
[0028]根据企业经营数据，获取训练经营数据和验证经营数据；
[0029]采用训练经营数据，对第三时间序列模型进行训练，得到初始流动资源预测模型；
[0030]采用验证经营数据，对初始流动资源预测模型的第三模型参数进行调整，直至第三模型参数满足第三预设条件，得到流动资源预测模型
。
[0031]在其中一个实施例中，根据目标企业的流动资源预测结果，对目标企业进行资源风险评估，包括：
[0032]将流动资源预测结果与预设阈值进行比较；
[0033]若流动资源预测结果大于或等于预设阈值，则确定目标企业的资源风险评估通过；
[0034]若流动资源预测结果小于预设阈值，则确定目标企业的资源风险评估不通过
。
[0035]第二方面，本申请实施例还提供了一种资源风险评估装置
。
该装置包括：
[0036]数据获取模块，用于获取目标企业的材料基础资源数据
、
企业资源增加数据和企业资源认证数据；
[0037]结果确定模块，用于根据材料基础资源数据
、
企业资源增加数据和企业资源认证数据，确定目标企业的流动资源预测结果；
[0038]风险评估模块，用于根据目标企业的流动资源预测结果，对目标企业进行资源风险评估
。
[0039]第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机设备
。
计算机设备包括存储器和处
中的服务器
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为例进行说明，包括以下步骤：
[0056]S201
，获取目标企业的材料基础资源数据
、
企业资源增加数据和企业资源认证数据
。
[0057]在本申请实施例中，企业的资源可以分为外部资源和内部资源等；内部资源可以包括人力资源
、
信息资源和技术资源等；外部资源可以包括行业资源
、
产业资源和市场资源等
。
目标企业即为因存在资源借调事件，而需要进行资源风险评估的相关企业
。
[0058]材料基础资源数据即为企业中所需材料的基础资源，例如，材料成本数据等
。
企业资源增加数据即为企业中与各资源的资源增幅情况相关的数据，例如，企业收入数据等
。
企业资源认证数据即为对企业中各资源的使用情况进行等级评估的相关数据，例如，企业信用信息数据等
。
[0059]可选的，各企业的材料基础资源数据
、...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种资源风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标企业的材料基础资源数据
、
企业资源增加数据和企业资源认证数据；根据所述材料基础资源数据
、
所述企业资源增加数据和所述企业资源认证数据，确定所述目标企业的流动资源预测结果；根据所述目标企业的流动资源预测结果，对所述目标企业进行资源风险评估
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述材料基础资源数据
、
所述企业资源增加数据和所述企业资源认证数据，确定所述目标企业的流动资源预测结果，包括：将所述材料基础资源数据输入至第一时间序列模型中进行训练，得到所述目标企业的材料基础资源预测结果；将所述企业资源增加数据输入至第二时间序列模型中进行训练，得到所述目标企业的企业资源增加预测结果；将所述材料基础资源预测结果
、
所述企业资源增加预测结果和所述企业资源认证数据输入至预先训练好的流动资源预测模型中，得到所述目标企业的流动资源预测结果
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述材料基础资源数据输入至第一时间序列模型中进行训练，得到所述目标企业的材料基础资源预测结果，包括：根据所述材料基础资源数据，获取训练基础资源数据
、
验证基础资源数据和测试基础资源数据；采用所述训练基础资源数据，对所述第一时间序列模型进行训练，得到初始基础资源预测模型；采用所述验证基础资源数据，对所述初始基础资源预测模型的第一模型参数进行调整，直至所述第一模型参数满足第一预设条件，得到基础资源预测模型；将所述测试基础资源数据输入至所述基础资源预测模型中，得到所述目标企业的材料基础资源预测结果
。4.
根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述将所述企业资源增加数据输入至第二时间序列模型中进行训练，得到所述目标企业的企业资源增加预测结果，包括：根据所述企业资源增加数据，获取训练资源增加数据
、
验证资源增加数据和测试资源增加数据；采用所述训练资源增加数据，对所述第二时间序列模型进行训练，得到初始资源增加预测模型；采用所述验证资源增加数据，对所述初始资源增加预测模型的第二模型参数进行调整，直至所述第二模型参数满足第二预设条件，得到资源增加预测模型；将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐晓健，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：