【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于经营管控，具体涉及一种基于消费订单数据的经营风险管控方法及系统。
技术介绍
1、经营风险管控是企业经营管理中至关重要的一项工作。首先，经营风险的管控可以帮助企业预防潜在的危机和损失。在市场竞争激烈的环境中，各种风险如市场风险、财务风险、技术风险等都可能对企业的经营造成严重影响，甚至导致企业破产倒闭。通过有效的管控措施，企业能够及时发现和应对风险，减少损失的发生。
2、在经营风险管控过程中，对于消费订单的管控也尤为重要，若每一项消费订单都能满足合规性，首先可以避免企业因违规行为而面临法律风险和法律诉讼的风险，其次可以保护消费者权益，再次可以保证企业的收益。
3、因此，亟需一种可对企业经营过程中产生的消费订单进行有效管控的方法。
技术实现思路
1、本说明书实施例提供了一种基于消费订单数据的经营风险管控方法及系统，可对企业经营过程中产生的消费订单进行高效且合理的管控。
2、第一方面，本说明书实施例提供了一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，包括：
3、获取包含若干历史消费订单的消费订单集；
4、基于预设订单特征对消费订单集进行聚类，以得到多个不同订单类别的消费订单子集；
5、分别从各消费订单子集中抽取预设比例的历史消费订单，以形成多个抽样消费订单数据集；
6、获取各抽样消费订单数据集中的订单违规情况；
7、基于各抽样消费订单数据集中的订单违规情况，制定不同订单类别的风险管控方案
8、获取实时消费订单，并基于预设订单特征将实时消费订单聚类至相应订单类别；
9、基于实时消费订单所属订单类别对应的风险管控方案，对该实时消费订单进行风险管控。
10、作为优选方案，所述基于预设订单特征对消费订单集进行聚类，以得到多个不同订单类别的消费订单子集之前还包括：
11、对消费订单集进行去重处理以及缺失值处理。
12、作为优选方案，所述预设订单特征包括订单发生时间、订单交易金额、订单商品种类、订单商品数量、订单客户信息、订单开票数据、订单发生地理位置、订单操作员工信息中的至少两个。
13、作为优选方案，所述订单违规情况包括订单违规率以及各订单违规类型，风险管控方案包括风险管控频率、违规后惩罚方案。
14、作为优选方案，所述基于各抽样消费订单数据集中的订单违规情况，制定不同订单类别的风险管控方案，包括：
15、赋予不同违规类型相应的惩罚值；
16、基于各抽样消费订单数据集中各订单违规类型，计算得到各抽样消费订单数据集各自对应的总惩罚值；
17、基于各抽样消费订单数据集各自对应的总惩罚值、订单违规率，制定不同订单类别的风险管控频率、违规后惩罚方案。
18、作为优选方案，所述基于各抽样消费订单数据集各自对应的总惩罚值、订单违规率，制定不同订单类别的风险管控频率、违规后惩罚方案，包括：
19、赋予总惩罚值数据、订单违规率数据各自对应的权重；
20、将各抽样消费订单数据集各自对应的总惩罚值、订单违规率进行归一化，以得到各抽样消费订单数据集各自对应的归一化总惩罚值、归一化订单违规率；
21、基于总惩罚值数据、订单违规率数据各自对应的权重以及各抽样消费订单数据集各自对应的归一化总惩罚值、归一化订单违规率，以计算得到各抽样消费订单数据集对应的风险管控方案制定参考值；
22、基于各抽样消费订单数据集对应的风险管控方案制定参考值，制定不同订单类别的风险管控频率、违规后惩罚方案。
23、作为优选方案，所述各抽样消费订单数据集对应的风险管控方案制定参考值，计算公式为：
24、qi＝axi+byi，
25、其中，qi表示第i个抽样消费订单数据集对应的风险管控方案制定参考值，xi表示第i个抽样消费订单数据集对应的归一化总惩罚值，yi第i个抽样消费订单数据集对应的归一化订单违规率，a表示总惩罚值数据对应的权重，b表示订单违规率数据对应的权重，a＞0，b＞0。
26、作为优选方案，所述抽样消费订单数据集对应的风险管控方案制定参考值越大，相应订单类别的风险管控频率越高、违规后惩罚方案的惩罚程度越高。
27、作为优选方案，所述订单类别的风险管控频率，计算公式为：
28、
29、其中，pi表示第i个订单类别的风险管控频率。
30、第二方面，本说明书实施例提供了一种基于消费订单数据的经营风险管控系统，基于上述实施例第一方面所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，包括：
31、获取模块，用于获取包含若干历史消费订单的消费订单集；
32、聚类模块，用于基于预设订单特征对消费订单集进行聚类，以得到多个不同订单类别的消费订单子集；
33、抽样模块，用于分别从各消费订单子集中抽取预设比例的历史消费订单，以形成多个抽样消费订单数据集；
34、违规情况获取模块，用于获取各抽样消费订单数据集中的订单违规情况；
35、风险管控方案制定模块，用于基于各抽样消费订单数据集中的订单违规情况，制定不同订单类别的风险管控方案；
36、聚类模块，还用于获取实时消费订单，并基于预设订单特征将实时消费订单聚类至相应订单类别；
37、风险管控模块，用于基于实时消费订单所属订单类别对应的风险管控方案，对该实时消费订单进行风险管控。
38、第三方面，本说明书实施例提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；所述处理器与所述存储器相连；所述存储器，用于存储可执行程序代码；所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行上述实施例第一方面所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法的步骤。
39、第四方面，本说明书实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述实施例第一方面所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法的步骤。
40、本说明书一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
41、首先基于预设订单特征对消费订单集进行聚类，以得到多个不同订单类别的消费订单子集，进一步分别从各消费订单子集中抽取预设比例的历史消费订单，以形成多个抽样消费订单数据集，再进一步基于各抽样消费订单数据集中的订单违规情况，制定不同订单类别的风险管控方案，最后在后续实时消费订单产生的过程中基于其所属订单类别对应的风险管控方案，对该实时消费订单进行风险管控，进而高效且合理的完成了对消费订单的风险管控。
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1.一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，所述基于预设订单特征对消费订单集进行聚类，以得到多个不同订单类别的消费订单子集之前还包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，所述预设订单特征包括订单发生时间、订单交易金额、订单商品种类、订单商品数量、订单客户信息、订单开票数据、订单发生地理位置、订单操作员工信息中的至少两个。
4.根据权利要求1所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，所述订单违规情况包括订单违规率以及各订单违规类型，风险管控方案包括风险管控频率、违规后惩罚方案。
5.根据权利要求4所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，所述基于各抽样消费订单数据集中的订单违规情况，制定不同订单类别的风险管控方案，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，所述基于各抽样消费订单数据集各自对应的总惩罚值、订单违规率，
7.根据权利要求6所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，所述各抽样消费订单数据集对应的风险管控方案制定参考值，计算公式为：
8.根据权利要求7所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，所述抽样消费订单数据集对应的风险管控方案制定参考值越大，相应订单类别的风险管控频率越高、违规后惩罚方案的惩罚程度越高。
9.根据权利要求8所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，所述订单类别的风险管控频率，计算公式为：
10.一种基于消费订单数据的经营风险管控系统，基于权利要求1～9任一项所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，所述基于预设订单特征对消费订单集进行聚类，以得到多个不同订单类别的消费订单子集之前还包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，所述预设订单特征包括订单发生时间、订单交易金额、订单商品种类、订单商品数量、订单客户信息、订单开票数据、订单发生地理位置、订单操作员工信息中的至少两个。
4.根据权利要求1所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，所述订单违规情况包括订单违规率以及各订单违规类型，风险管控方案包括风险管控频率、违规后惩罚方案。
5.根据权利要求4所述的一种基于消费订单数据的经营风险管控方法，其特征在于，所述基于各抽样消费订单数据集中的订单违规情况，制定不同订单类别的风险管控方案，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈义，陈佳轶，何佳敏，周君良，尹路，武禹伯，周思睿，蔡诗瑶，蒋肇标，邵乔伊，
申请(专利权)人：浙江浙石油综合能源销售有限公司，
类型：发明
国别省市：
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