本发明主要涉及企业风险评估技术领域，具体地说，涉及一种企业风险评估方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术：
随着社会的发展，有借贷需求的企业以及向企业提供借贷的机构越来越多。借贷机构在借贷过程中需要考虑企业的安全性，对企业的风险进行评估。目前在对企业风险评估时根据企业的经营状况进行，而企业的经营状况则通过财务报表、企业提供的资料或网上信息来了解其经营模式、纳税记录、银行流水、客户情况等来判断经营状况的好坏。但是财务报表只针对于上市企业，而企业提供的资料或网上信息的可信度有待考证，导致企业的风险评估不全面、不准确。
技术实现要素：
本发明的主要目的是提供一种企业风险评估方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中用于企业风险评估的资料信息有限以及可信度问题，而导致企业的风险评估不全面、不准确的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种企业风险评估方法，所述企业风险评估方法包括以下步骤：
当获取到企业所开具的发票时，读取各发票中的发票数据；
基于预设周期对各发票数据进行分类统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型；
将所述当前周期数据模型和所述上一周期数据模型进行预设核心指标对比分析，确定各预设核心指标的周期变化量，并根据各周期变化量与风险等级的预设对应关系，评估企业的风险等级。
优选地，所述基于预设周期对各发票数据进行分类统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型的步骤包括：
基于预设周期对各发票数据进行分类，并调用预设数据模型框架，将各类发票数据传输到预设数据模型框架的对应数据类型中；
采用预设数据模型框架中的统计机制对预设周期的各发票数据进行统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型。
优选地，所述基于预设周期对各发票数据进行分类统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型的步骤包括：
基于预设周期统计发票数据中各商品总销售额、各商品销售额在总销售额中的占比，各客户销售额在总销售额中的占比；
确定各商品销售额在总销售额中占比排列在预设排位前的目标销售商品，以及各客户销售额在总销售额中占比排列在预设排位前的目标客户，并确定对所述目标客户所销售商品中占目标客户销售额最多的目标客户商品；
将当前周期和所述上一周期的各商品总销售额、目标销售商品、目标客户以及目标客户商品，分别生成企业的当前周期数据模型和上一周期数据模型。
优选地，所述基于预设周期对各发票数据进行分类统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型的步骤包括：
判断预设存储单元中是否存在所述上一周期数据模型，当预设存储单元中存在所述上一周期数据模型时，对所述当前周期的各发票数据进行分类统计，生成所述当前周期数据模型，并将所述当前周期数据模型存储在预设存储单元中；
当预设存储单元中不存在所述上一周期数据模型时，对所述当前周期和所述上一周期的各发票数据进行分类统计，生成所述当前周期数据模型和所述上一周期数据模型，并将所述当前周期数据模型存储在存储单元中。
优选地，所述评估企业的风险等级的步骤之后包括：
判断企业的风险等级是否高于预设等级，当企业的风险等级高于预设等级时，向预设系统发送提示信息。
优选的，所述当获取到企业所开具的发票时，读取各发票中的发票数据的步骤之前包括：
判断是否具有获取企业所开具发票的权限，当具有获取企业所开具发票的权限时，向第三方机构发送第一请求信息，以获取企业所开具的发票；
当不具有获取企业所开具发票的权限时，则向企业发送第二请求信息，以获取企业所开启发票的权限。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种企业风险评估装置，所述企业风险评估装置包括：
读取模块，用于当获取到企业所开具的发票时，读取各发票中的发票数据；
生成模块，用于基于预设周期对各发票数据进行分类统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型；
评估模块，用于将所述当前周期数据模型和所述上一周期数据模型进行预设核心指标对比分析，确定各预设核心指标的周期变化量，并根据各周期变化量与风险等级的预设对应关系，评估企业的风险等级。
优选地，所述生成模块包括：
分类单元，用于基于预设周期对各发票数据进行分类，并调用预设数据模型框架，将各类发票数据传输到预设数据模型框架的对应数据类型中；
统计单元，用于采用预设数据模型框架中的统计机制对年度的各发票数据进行统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种企业风险评估设备，所述企业风险评估设备包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的企业风险评估程序；
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；
所述处理器用于执行所述企业风险评估程序，以实现以下步骤：
当获取到企业所开具的发票时，读取各发票中的发票数据；
基于预设周期对各发票数据进行分类统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型；
将所述当前周期数据模型和所述上一周期数据模型进行预设核心指标对比分析，确定各预设核心指标的周期变化量，并根据各周期变化量与风险等级的预设对应关系，评估企业的风险等级。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：
当获取到企业所开具的发票时，读取各发票中的发票数据；
基于预设周期对各发票数据进行分类统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型；
将所述当前周期数据模型和所述上一周期数据模型进行预设核心指标对比分析，确定各预设核心指标的周期变化量，并根据各周期变化量与风险等级的预设对应关系，评估企业的风险等级。
本实施例的企业风险评估方法，通过读取企业所开具各发票中的发票数据，并基于预设周期对各发票数据进行分来统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型，将此当前周期数据模型和上一周期数据模型进行预设核心指标对比分析，确定各预设核心指标的周期变化量，并根据各周期变化量与风险等级的预设对应关系，评估企业的风险等级。本方案根据企业预设周期的发票数据生成当前周期和上一周期数据模型，因发票数据具有可信度高、信息全面的特点，从而所生成的数据模型可准确体现企业各周期的经营状况；而当前周期数据模型和上一周期数据模型的各预设核心指标周期变化量，则可反映企业经营状况的发展趋势，根据其与风险等级的预设对应关系所进行的企业风险评估更准确全面。
附图说明
图1是本发明的企业风险评估方法第一实施例的流程示意图；
图2是本发明的企业风险评估方法第二实施例的流程示意图；
图3是本发明的企业风险评估方法第三实施例的流程示意图；
图4是本发明的企业风险评估装置第一实施例的功能模块示意图；
图5是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种企业风险评估方法。
请参照图1，图1为本发明企业风险评估方法第一实施例的流程示意图。在本实施例中，所述企业风险评估方法包括：
步骤s10，当获取到企业所开具的发票时，读取各发票中的发票数据；
本发明的企业风险评估方法应用于服务器，适用于对具有借贷需求的企业进行风险评估。在企业向借贷机构提出借贷申请时，需要对其经营状况进行确定，以评估向此企业提供借贷的风险，即评估借贷前的风险；而在向企业提供借贷后，同样的需要对其经营状况进行确定，以评估该企业对借贷的偿还风险，即评估借贷后的风险，无论是评估借贷前还是借贷后的风险均为企业风险评估。为了确保企业风险评估的准确性，本实施例通过企业所开具发票的发票数据进行风险评估，当获取到企业所开具的发票时，读取各发票中的发票数据。所开具的发票可以是电子发票也可以是纸质发票，如果所开具的发票为纸质发票，先将其转换为电子文档，再通过图像识别的方式读取此电子发票或电子文档中的发票数据。发票数据包括开票日期、购买方(即客户)、销售方、商品、金额等，读取时根据所需要的发票数据设定关键字，当识别到发票中的此关键字时，则对此关键字信息进行读取，读取的信息即为发票数据。如设定关键词为商品和金额，当识别到发票数据中此关键字时，则读取其信息商品a和金额a，以根据此读取的发票数据进行企业风险评估。
步骤s20，基于预设周期对各发票数据进行分类统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型；
进一步地，因企业风险由企业的经营状况确定，而企业的经营状况需要在一定时间范围内体现，如半年或一年。从而在根据发票数据进行企业风险评估时，需要设定预设周期，以根据开票时间在预设周期内的发票所具有的发票数据进行风险评估，此预设周期为结合各企业的经营状况发展趋势所预先设定的时间周期。基于此预设周期对读取的各发票数据进行分类统计，如设定预设周期为一年，则对此一年内企业所开具发票具有的发票数据进行分类统计。分类时同样根据设定的关键词进行，将由相同关键词所读取且数据类型相同的发票数据划分为同一类，如根据关键词“商品”所读取的发票数据包括b、c、d，则将商品b、c、d各分为一类，对在预设周期的各发票数据中的此三种商品的数量进行统计。为了体现企业在预设周期的经营状况变化趋势，即当前周期的经营状况相对于上一周期经营状况的变化，本实施例至少需要对预设周期中的当前周期和上一周期的各发票数据进行分类统计，并根据分类统计的各发票数据生成企业当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型。生成数据模型的过程其实质为将各种类型的发票数据作为企业当前周期或上一周期特征标签的过程，如将发票数据中的客户、商品、金额作为企业特征标签，表征企业在当前周期或上一周期的销售客户、所销售商品以及销售金额，以通过此生成的类数据模型体现企业的经营状况。
步骤s30，将所述当前周期数据模型和所述上一周期数据模型进行预设核心指标对比分析，确定各预设核心指标的周期变化量，并根据各周期变化量与风险等级的预设对应关系，评估企业的风险等级。
更进一步地，在生成预设周期中当前周期数据模型和下一周期数据模型后，将当前周期数据模型和下一周期数据模型进行预设核心指标的对比分析。预设核心指标为预先设定可表征企业经营状况的指标，如总销售额、业务量等，通过预设核心指标的对比分析确定相对于上一周期数据模型中预设核心指标所体现的经营状况，当前周期数据模型中预设核心指标所体现的经营状况周期变化量。如周期变化量为当前周期数据模型中的销售金额相对于上一周期数据模型中的销售金额下降50％，且当前周期数据模型中的客户也不如上一周期数据模型中客户稳定，则说明当前周期企业的经营状况相对于上一周期有所下降，企业的风险有所提高。为了评估企业的风险程度，设置有各个周期变化量与风险等级的预设对应关系，在预设对应关系中各个不同的周期变化量对应不同的风险等级，如数据模型中包含m1、m2、m3和m4四种类型数据，其中m4表征预设周期内的总金额，设置当包括m4在内有三种类型数据变化，且m4变化达到20％，则说明企业在本预设周期内的经营状况变化较大。当m4为升高20％，则说明企业的经营状况变好；而当m4为下降20％，则说明企业的经营状况变差；根据变好和变差的不同情况设置不同的风险等级n1和n2。从而如果经对比分析所确定的周期变化量为企业在当前预设周期中有三种类型数据变化，且其中包括m4，m4的变化为提高20％，则根据预设对应关系中各个周期变化量与风险等级的对应关系，确定企业的风险等级为n2级。因评估的风险等级由当前周期和上一周期的数据模型中预设核心指标的对比分析结果确定，充分以当前周期和上一周期的经营数据为依据，提高了风险等级评估的准确性。
本实施例的企业风险评估方法，通过读取企业所开具各发票中的发票数据，并基于预设周期对各发票数据进行分来统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型，将此当前周期数据模型和上一周期数据模型进行预设核心指标对比分析，确定各预设核心指标的周期变化量，并根据各周期变化量与风险等级的预设对应关系，评估企业的风险等级。本方案根据企业预设周期的发票数据生成当前周期和上一周期数据模型，因发票数据具有可信度高、信息全面的特点，从而所生成的数据模型可准确体现企业各周期的经营状况；而当前周期数据模型和上一周期数据模型的各预设核心指标周期变化量，则可反映企业经营状况的发展趋势，根据其与风险等级的预设对应关系所进行的企业风险评估更准确全面。
进一步地，在本发明企业风险评估方法第一实施例的基础上，提出本发明企业风险评估方法第二实施例，在第二实施例中，所述基于预设周期对各发票数据进行分类统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型的步骤包括：
步骤s21，基于预设周期对各发票数据进行分类，并调用预设数据模型框架，将各类发票数据传输到预设数据模型框架的对应数据类型中；
可理解地，需要通过数据模型进行风险评估的企业可能有多家，如果针对每家企业均先读取其发票数据，再根据其各自的发票数据重新生成数据模型，所需要的工作量较大。考虑到对各家企业的发票数据生成数据模型的过程中存在一些共同的操作，只是操作所针对的数据不相同，为了降低工作量、提高生成数据模型的效率，预先对生成数据模型过程中的共同操作建立数据模型框架，即预设数据模型框架。在预设数据模型框架中定义好各种类型发票数据的存储位置，设定对各种数据的统计机制，将读取的发票数据作为统计机制中的输入量，而在将输入量传输到统计机制之前，使用变量代替输入量的位置。在读取到企业各发票的发票数据后，基于预设周期对各发票数据进行分类，并调用预设数据模型框架。根据预设数据模型框架中所定义的各种类型发票数据的存储位置，对经分类得到的各类发票数据传输到对应数据类型的位置进行存储。如定义客户aa和商品bb的存储位置为p1和p2，当在分类操作，识别到客户aa时，则将客户aa及其对应的商品以及商品数量作为发票数据传输到p1中；而当识别到商品bb时，则将商品bb及其对应的客户以及各客户销售数量作为发票数据传输到p2中。通过将分类所得到的各类发票数据传输到预设数据模型框架的对应数据类型中，可便于后续到此对应数据类型中读取发票数据进行统计分析，生成数据模型。
步骤s22，采用预设数据模型框架中的统计机制对预设周期的各发票数据进行统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型。
进一步地，在基于预设周期对各发票数据分类完成后，则根据预设数据模型框架中的统计机制对预设周期中各种类型的发票数据进行统计。其中统计机制为针对各种类型发票数据的不同统计需求而预先设置的统计方式，如针对客户，所需要统计的是对此客户所销售的商品种类以及所销售各类商品的数量；而对于商品，所需要统计的是此商品的所销售的客户以及各客户的销售数量。基于此不同的统计机制对各类发票数据统计，生成用于反映企业经营状况的数据模型，因各发票数据均基于预设周期进行分类统计，为了更好的对当前周期的企业经营状况进行反映，所生成的数据模型包括当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型，以便于根据两者数据模型之间的差异性，确定当前周期的企业经营状况。
进一步地，在本发明企业风险评估方法第一或第二实施例的基础上，提出本发明企业风险评估方法第三实施例，在第三实施例中，所述基于预设周期对各发票数据进行分类统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型的步骤包括：
步骤s23，基于预设周期统计发票数据中各商品总销售额、各商品销售额在总销售额中的占比，各客户销售额在总销售额中的占比；
可理解地，对于企业来说，其经营状况最直接的体现为企业的总销售额变化，当销售额升高，则大致可以说明其经营状况较为稳定；而当销售额降低，则大致说明其经营状况不稳定。此外因企业中所销售的商品种类众多，所对接的销售客户也众多，不同销售商品的销售额所占总销售额的比例，以及对各客户销售的销售额所占总销售额的比例，也体现企业的经营状况。当企业所销售的主要商品销售额占总销售的比例高，则说明企业所需要销售的商品和实际销售的商品一致；而如果客户销售额中占销售额比例高的客户为大型客户时，则说明企业所对接的客户稳定性好，由此推断企业的经营状况稳定。本实施例将此三种指标作为判断企业经营状况的依据，在基于预设周期进行发票数据分类统计时，将发票数据分为各商品销售额和各客户销售额，再对对各商品销售额进行统计得到各商品的总销售额，同时统计各商品销售额在总销售额的占比，以及各客户销售额在总销售额的占比，以据此生成企业的数据模型判定企业的经营状况。
步骤s24，确定各商品销售额在总销售额中占比排列在预设排位前的目标销售商品，以及各客户销售额在总销售额中占比排列在预设排位前的目标客户，并确定对所述目标客户所销售商品中占目标客户销售额最多的目标客户商品；
进一步地，因企业所销售的商品种类众多，所对接的销售客户也众多，不同商品种类的销售额不相同，不同销售客户的销售额也不相同，对于销售额很少的商品种类或销售客户，对企业经营状况的影响不大，如果将其作为评估企业风险等级的因素，反而增加了数据处理的负担。本实施将各商品销售额在总商品销售额中的占比进行排位，并设定商品预设排位，将占比排列在预设排位前的商品确定为目标销售商品。如设定商品预设排位为十，则将商品销售额在总销售额中占比排列在前十位的商品作为目标销售商品。同样的，将各客户销售额在总销售额中的占比进行排位，并设定客户预设排位，将占比排列在预设排位前的客户确定为目标客户。其中客户预设排位和商品预设排位可以相同也可以不同，如均为十。在确定目标客户后，对目标客户所销售的商品可能多种，需要进一步确定对此目标客户所销售多种商品中占目标客户销售额最多的商品，将此占目标客户销售额最多的商品作为目标客户商品。如对目标客户cc所销售的商品包括k1、k2、k3，其中k1、k2、k3分别占目标客户销售额的32％、43％以及5％，从而确定k2为目标客户商品，通过目标客户商品与目标销售商品的对应关系，确定企业的经营状况。
步骤s25，将当前周期和所述上一周期的各商品总销售额、目标销售商品、目标客户以及目标客户商品，分别生成企业的当前周期数据模型和上一周期数据模型。
在确定企业的各商品总销售额、目标销售商品、目标客户以及目标客户商品之后，将当前周期的此四种数据生成企业的当前周期数据模型，而将上一周期的此四种数据生成企业的上一周期数据模型。以便于将当前周期和上一周期的各商品总销售额、目标销售商品、目标客户以及目标客户商品进行对比，确定企业的经营状况。其中各商品总销售额的对比，表征相对于上一周期，当前周期企业所销售商品的销售额变化情况；目标销售商品表征当前周期企业所主要销售的目标销售商品的变化情况，结合市场流行趋势，判定此目标销售商品的可持续程度；目标客户表征当前周期企业所对接服务的目标客户的变化情况，当目标客户为具有强大资金的客户，则说明企业对接服务的目标客户稳定；目标客户商品表征当前周期企业所对接服务的目标客户所需求的商品，当其所需求的目标客户商品和企业所主要销售的目标销售商品大部分匹配时，如当目标客户商品和目标销售商品达到80％或以上一样相同时，则确定两者大部分匹配，说明企业所提供的商品为其主要客户所需求的商品，其主要销售商品的销路稳定。根据此各个参数的对比情况，确定企业的经营状况，从而评估其风险等级，可使风险等级的评估更准确。
进一步地，在本发明企业风险评估方法另一实施例中，所述基于预设周期对各发票数据进行分类统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型的步骤包括：
步骤s26，判断预设存储单元中是否存在所述上一周期数据模型，当预设存储单元中存在所述上一周期数据模型时，对所述当前周期的各发票数据进行分类统计，生成所述当前周期数据模型，并将所述当前周期数据模型存储在预设存储单元中；
可理解地，可能企业每个预设周期均会进行风险等级评估，而使每个周期均会生成数据模型，从而在生成当前周期的数据模型时，其上一周期的数据模型在上一周期进行风险等级评估时已经生成，当前周期没有必要再生成上一周期的数据模型。判断预设存储单元中是否存在上一周期数据模型，其中预设存储单元为预先设置用于存储所生成数据模型的单元。当判断出预设存储单元中存在上一周期数据模型时，则说明上一周期已对企业进行风险等级评估，并生成数据模型。从而当前周期不需要再生成上一周期数据模型，只需要对当前周期的各发票数据进行分类统计，生成企业的当前周期数据模型，将此当前数据模型和上一周期所生成的数据模型进行对比，确定企业的经营状况。此外还将所生成的当前周期数据模型存储到预设存储单元中，以便在下一周期进行风险等级评估时，直接从预设存储单元中获取此当前周期数据模型作为下一周期的上一周期数据模型，与下一周期的数据模型进行对比分析，避免再次生成其上一周期的数据模型。
步骤s27，当预设存储单元中不存在所述上一周期数据模型时，对所述当前周期和所述上一周期的各发票数据进行分类统计，生成所述当前周期数据模型和所述上一周期数据模型，并将所述当前周期数据模型存储在存储单元中。
而当判断出预设存储单元中不存在上一周期数据模型时，则说明上一周期没有对企业进行风险等级评估。从而当前周期需要生成上一周期数据模型，需要对当前周期和上一周期的各发票数据进行分类统计，生成企业当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型，以将此当前数据模型和上一周期数据模型进行对比，确定企业的经营状况。同时还将所生成的当前周期数据模型存储到预设存储单元中，以便在下一周期进行风险等级评估时，直接从预设存储单元中获取此当前周期数据模型作为下一周期的上一周期数据模型，与下一周期的数据模型进行对比分析，避免再次生成其上一周期的数据模型。
进一步地，请参照图2，在本发明企业风险评估方法另一实施例中，所述评估企业的风险等级的步骤之后包括：
步骤s40，判断企业的风险等级是否高于预设等级，当企业的风险等级高于预设等级时，向预设系统发送提示信息。
为了判定企业风险等级的高低，本实施预先设置有预设等级，在经评估确定企业的风险等级之后，将企业的风险等级和预设等级进行对比，判断两者的大小关系。当企业的风险等级高于预设等级时，则说明企业的风险等级较高，可能存在较高的借贷风险，从而向预设系统发送提示信息，以提醒预设系统对具有此风险等级的企业重点关注，避免发生借贷风险。同时在小于预设周期的时间段内再次对此企业进行风险评估，判断其在此时间段内经营状况的变化，即确定其风险等级的变化。如果其风险等级进一步变高，则说明其借贷风险进一步提高，则向预设系统发送告警提示；而当其风险等级变低，则说明其借贷风险降低，取消其向预设系统所发送的提示信息。根据风险等级确定企业的不同评估机制，有利于企业和借贷机构之间的利益平衡。
进一步地，请参照图3，在本发明企业风险评估方法另一实施例中，所述当获取到企业所开具的发票时，读取各发票中的发票数据的步骤之前包括：
步骤s50，判断是否具有获取企业所开具发票的权限，当具有获取企业所开具发票的权限时，向第三方机构发送第一请求信息，以获取企业所开具的发票；
可理解地，企业在经营过程中所开具的发票，由专门的第三方机构开出，如航天信息开票平台。通常情况下，各企业所开具的发票并不对外开放，即在未获得企业允许下，不具有获取其发票的权限。从而本实施例在根据读取的发票数据生成数据模型之前，需要判断是否具有获取企业所开具发票的权限，此判断操作可通过标识符进行，即为具有获取企业所开具发票权限的企业分配标识符。对于需要进行风险评估的企业，判断是否具有获取其所开具发票的权限，即判断该企业是否携带有标识符。当该企业携带有标识符，即具有获取其所开具发票的权限时，则向第三方机构发送第一请求信息，其中第一请求信息中携带有表征具有获取企业所开具发票权限的证明信息，以向此第三方机构请求获取企业所开具的发票，实现根据发票中的发票数据生成数据模型，对企业的风险等级进行评估。
步骤s60，当不具有获取企业所开具发票的权限时，则向企业发送第二请求信息，以获取企业所开启发票的权限。
当判断出该企业不携带有标识符，即不具有获取其所开具发票的权限时，则向企业发送第二请求信息，以向企业请求获取其所开具的发票权限。企业根据其自身需求对第二请求信息进行反馈，当企业同意对其所开具的发票进行获取时，则向第二请求信息反馈同意信息，从而获得获取企业所开具发票的权限，向第三方机构发送第一信息，以获取企业所开具的发票，实现根据发票中的发票数据生成数据模型，对企业的风险等级进行评估。
此外，请参照图4，本发明提供一种企业风险评估装置，在本发明企业风险评估装置第一实施例中，所述企业风险评估装置包括：
读取模块10，用于当获取到企业所开具的发票时，读取各发票中的发票数据；
生成模块20，用于基于预设周期对各发票数据进行分类统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型；
评估模块30，用于将所述当前周期数据模型和所述上一周期数据模型进行预设核心指标对比分析，确定各预设核心指标的周期变化量，并根据各周期变化量与风险等级的预设对应关系，评估企业的风险等级。
本实施例的企业风险评估装置，通过读取模块10读取企业所开具各发票中的发票数据，并基于预设周期对各发票数据进行分来统计，生成模块20生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型，评估模块30将此当前周期数据模型和上一周期数据模型进行预设核心指标对比分析，确定各预设核心指标的周期变化量，并根据各周期变化量与风险等级的预设对应关系，评估企业的风险等级。本方案根据企业预设周期的发票数据生成当前周期和上一周期数据模型，因发票数据具有可信度高、信息全面的特点，从而所生成的数据模型可准确体现企业各周期的经营状况；而当前周期数据模型和上一周期数据模型的各预设核心指标周期变化量，则可反映企业经营状况的发展趋势，根据其与风险等级的预设对应关系所进行的企业风险评估更准确全面。
进一步地，在本发明企业风险评估装置另一实施例中，所述生成模块20包括：
分类单元21，用于基于预设周期对各发票数据进行分类，并调用预设数据模型框架，将各类发票数据传输到预设数据模型框架的对应数据类型中；
统计单元22，用于采用预设数据模型框架中的统计机制对年度的各发票数据进行统计，生成企业在当前周期的当前周期数据模型和上一周期的上一周期数据模型。
其中，上述企业风险评估装置的各虚拟功能模块存储于图5所示企业风险评估设备的存储器1005中，处理器1001执行企业风险评估程序时，实现图4所示实施例中各个模块的功能。
参照图5，图5是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例企业风险评估设备可以是pc(personalcomputer，个人计算机)，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、便携计算机等终端设备。
如图5所示，该企业风险评估设备可以包括：处理器1001，例如cpu(centralprocessingunit，中央处理器)，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速ram(randomaccessmemory，随机存取存储器)，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，该企业风险评估设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、rf(radiofrequency，射频)电路，传感器、音频电路、wifi(wirelessfidelity，无线宽带)模块等等。用户接口可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的企业风险评估设备结构并不构成对企业风险评估设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图5所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及企业风险评估程序。操作系统是管理和控制企业风险评估设备硬件和软件资源的程序，支持企业风险评估程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与企业风险评估设备中其它硬件和软件之间通信。
在图5所示的企业风险评估设备中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的企业风险评估程序，实现上述企业风险评估方法各实施例中的步骤。
本发明提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述企业风险评估方法各实施例中的步骤。
还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。