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申请/专利权人：广东省电信规划设计院有限公司

摘要：本发明实施例中，基于企业业务特点和企业风险现状，对企业风险点进行指标量化，建立企业风险指标体系；获取企业业务数据，根据预设的数据异常规则或使用数据异常识别算法，对所述企业业务数据进行数据清洗；根据预设的业务风险评估模型，对所述企业业务数据中不同经营单元的企业业务数据进行风险指数计算，得到所述企业业务数据所对应的目标企业的风险情况。可见，本发明能够从企业业务特征和企业风险现状出发，建立合理全面的企业风险指标体系，并预先对企业业务数据进行数据清洗，提高数据质量，且从不同经营单元的级别分别进行风险指数的计算，从而有效提高企业风险评估的效率和准确性。

主权项：1.一种企业风险指数计算方法，其特征在于，所述方法包括：基于企业业务特点和企业风险现状，对企业风险点进行指标量化，建立企业风险指标体系；所述企业风险指标体系包括多个企业风险指标；获取企业业务数据，根据预设的数据异常规则或使用数据异常识别算法，对所述企业业务数据进行数据清洗；所述企业业务数据包括财务数据、业务数据、客户数据和办公数据；根据预设的业务风险评估模型，对所述企业业务数据中不同经营单元的企业业务数据进行风险指数计算，得到所述企业业务数据所对应的目标企业的风险情况；以及，所述方法还包括：使用CART分类回归树算法，针对每个所述企业风险指标，对所有所述企业业务数据执行CART分类树生成操作；其中，所述企业风险点包括合同虚高风险、合同流失风险、虚假合同风险、虚假项目风险、虚假工作量风险、预算准确率风险、虚假列账风险、成本超前风险、项目关闭不及时风险和应付应收不及时风险；所述企业风险指标包括合同关联立项时间、合同收入转化率、零收款项目时间、成本预算偏离度、项目实施时间、外审流程时间、业务关闭时间差、工作量列账率、开票回款率、回现收入率和三年以上项目关闭率；其中，所述数据异常识别算法为3σ异常检测算法，所述经营单元包括项目、项目部门、分公司和专业公司；其中，所述使用CART分类回归树算法，针对每个所述企业风险指标，对所有所述企业业务数据执行CART分类树生成操作，包括：确定影响所述企业风险指标的项目属性；所述项目属性包括客户类型、项目区域、项目专业、项目性质、项目类型以及项目状态；对每一所述企业风险指标执行特征选择操作，从可能影响所述企业风险指标的所有所述项目属性中，筛选出显著影响的项目属性；对每一所述企业风险指标执行生成CART分类树操作，对生成的所述CART分类树进行剪枝操作；其中，所述对每一所述企业风险指标执行生成CART分类树操作，包括：（1）计算现有特征对数据集的基尼指数，根据特征A是否为切分点a，将数据集D分成数据集D1，D2；（2）对于所有的特征A和所有可能的切分点a，选择基尼指数最小的特征以及相对应的切分点作为最优特征和最佳切分点；（3）对最优子树递归调用步骤（1）、步骤（2），直到满足预设的停止条件；（4）生成CART分类树；以及，所述对生成的所述CART分类树进行剪枝操作，包括：①、计算每一个结点的经验熵；②、递归的从叶子节点开始往上遍历，减掉叶子节点，然后判断损失函数的值是否减少，如果减少，则将父节点作为新的叶子节点；③、重复步骤①②，直到完全不能剪枝。

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