基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统的制作方法

1.本发明涉及到以信用模型为核心的企业评价系统技术领域，尤其涉及基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统。


背景技术：

2.企业是自主经营、自负盈亏的商品生产者和商品经营者。企业生产经营的全过程，既包括物质运动的过程，也包括资金运动的过程；既包括生产过程，也包括流通过程和分配过程；既受企业内部经营机制的约束，也受企业外部环境的影响，总之，企业生产经营活动的特征是多方面的，需要用多个指标来反映，即构成指标体系，现有的基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统在使用过程中主要存在如下问题。
3.1、现有的评价系统在进行工作时，系统安全系数较低，导致系统内数据被随意更改的可能性大大增加，存在有安全隐患，降低系统的安全性能。
4.2、在工作人员向系统内输送数据时，由于该系统的数据采集需要人工进行采集和输入，人工输入时容易输入错误，而系统无法检测，导致最终计算出的数据出现大的偏差，降低系统的严谨性。
5.3、在评价系统进行工作时，由于受系统本身和外部不确定因素影响，系统存在有崩溃的风险，而在系统崩溃后，输入数据和检测数据容易丢失，从而影响系统的正常使用。


技术实现要素：

6.本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统。
7.本发明通过以下技术方案来实现上述目的：
8.基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统，本系统以总评价模块为中心处理器，然后通过安全登录模块对总评价模块进行加密，通过总评价模块可以分别对总资产贡献模块、资本保值增值模块、资产负债模块、流动资产周转模块、成本费用利润模块、全员劳动生产模块、产品销售模块、数据检测模块、备份模块和数据传输模块进行控制，它包括以下流程：
9.流程1：工作人员在使用该系统时，需要先通过在安全登录模块处输入相对应的秘钥后才能使总评价模块进行工作，通过总评价模块对其他模块内信息进行更改；
10.流程2：通过总资产贡献模块可以统计总资产贡献率，总资产贡献率可以反映企业全部资产的获利能力，是企业经营业绩和管理水平的集中体现，是评价和考核企业盈利能力的核心指标；
11.流程3：资本保值增值模块可以统计资本保值增值率，资本保值增值率可以反映企业净资产的变动状况，是企业发展能力的集中体现；
12.流程4：资产负债模块可以统计资产负债率，资产负债模块可以反映企业经营风险的大小，也反映企业利用债权人提供的资金从事经营活动的能力；
13.流程5：流动资产周转模块可以统计流动资产周转率，流动资产周转率是指一定时期内流动资产完成的周转次数，反映投入工业企业流动资金的周转速度；
14.流程6：成本费用利润模块可以统计成本费用利润率，成本费用利润率可以反映工业投入的生产成本及费用的经济效益，同时也反映企业降低成本所取得的经济效益；
15.流程7：全员劳动生产模块可以统计全员劳动生产率，全员劳动生产率可以反映企业的生产效率和劳动投入的经济效益；
16.流程8：产品销售模块可以统计产品销售率，产品销售率可以反映工业产品已实现销售的程度，是分析工业产销衔接情况，研究工业产品满足社会需求的指标；
17.流程9：在总资产贡献模块、资本保值增值模块、资产负债模块、流动资产周转模块、成本费用利润模块、全员劳动生产模块和产品销售模块处输入信息时，通过数据检测模块对每个数据进行检测，数据检测模块能够根据其他数据阈值对当前输入数据的大小进行检测，当检测数据存在疑问时，使当前输入数据颜色进行改变以便于工作人员再次进行确认；
18.流程10：通过总评价模块对企业所有经济信息进行处理和分析对企业的进行评价；
19.流程11：在总评价模块根据所有数据对企业进行评价时，所有数据和检测结果通过备份模块进行备份，然后从数据传输模块发送至终端，避免因系统崩溃而导致数据丢失。
20.进一步的，所述流程2中的总资产贡献率计算公式为：总资产贡献率＝(利润总额+税金总额+利息支出)/平均资产总额，其中：税金总额为产品销售税金及附加与应交增值税之和；平均资产总额为期初期末资产的算术平均值。
21.进一步的，所述流程3中的资产保值增值率计算公式为：资产保值增值率＝报告期期末所有者权益/上年同期期末所有者权益，所有者权益等于资产总额减负债总额。
22.进一步的，所述流程4中的资产负债率计算公式为：资产负债率＝负债总额 /资产总额。
23.进一步的，所述流程5中的流动资产周转率计算公式为：流动资产周转率＝销售收入/流动资产平均余额。
24.进一步的，所述流程6中的成本费用利润率计算公式为：成本费用利润率＝利润总额/成本费用总额，成本费用总额为产品销售成本、销售费用、管理费用、财务费用之和。
25.进一步的，所述流程7中的全员劳动生产率计算公式为：全员劳动生产率＝工业增加值/全部职工平均人数。
26.进一步的，所述流程8中的产品销售率计算公式为：产品销售率＝工业销售产值/工业总产值。
27.本发明的有益效果在于：
28.1、本发明通过在工作人员使用该系统时，需要先通过在安全登录模块处输入相对应的秘钥后才能使总评价模块进行工作，增强安全系数，避免系统内数据被随意更改，防止存在安全隐患，提高系统的安全性能；
29.2、本发明通过在总资产贡献模块、资本保值增值模块、资产负债模块、流动资产周转模块、成本费用利润模块、全员劳动生产模块和产品销售模块处输入信息时，通过数据检测模块对每个数据进行检测，数据检测模块能够根据其他数据阈值对当前输入数据的大小
进行检测，当检测数据存在疑问时，使当前输入数据颜色进行改变以便于工作人员再次进行确认，避免最终计算出的数据出现大的偏差，提高系统的严谨性；
30.3、本发明通过在总评价模块根据所有数据对企业进行评价时，所有数据和检测结果通过备份模块进行备份，然后从数据传输模块发送至终端，避免因系统崩溃而导致数据丢失，保证系统的正常使用。
附图说明
31.图1为本发明所述的基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统的结构框图。
具体实施方式
32.基于深度学习构建以信用模型为核心的企业评价系统，本系统以总评价模块为中心处理器，然后通过安全登录模块对总评价模块进行加密，通过总评价模块可以分别对总资产贡献模块、资本保值增值模块、资产负债模块、流动资产周转模块、成本费用利润模块、全员劳动生产模块、产品销售模块、数据检测模块、备份模块和数据传输模块进行控制，它包括以下流程：
33.流程1：工作人员在使用该系统时，需要先通过在安全登录模块处输入相对应的秘钥后才能使总评价模块进行工作，通过总评价模块对其他模块内信息进行更改；
34.流程2：通过总资产贡献模块可以统计总资产贡献率，总资产贡献率可以反映企业全部资产的获利能力，是企业经营业绩和管理水平的集中体现，是评价和考核企业盈利能力的核心指标；
35.流程3：资本保值增值模块可以统计资本保值增值率，资本保值增值率可以反映企业净资产的变动状况，是企业发展能力的集中体现；
36.流程4：资产负债模块可以统计资产负债率，资产负债模块可以反映企业经营风险的大小，也反映企业利用债权人提供的资金从事经营活动的能力；
37.流程5：流动资产周转模块可以统计流动资产周转率，流动资产周转率是指一定时期内流动资产完成的周转次数，反映投入工业企业流动资金的周转速度；
38.流程6：成本费用利润模块可以统计成本费用利润率，成本费用利润率可以反映工业投入的生产成本及费用的经济效益，同时也反映企业降低成本所取得的经济效益；
39.流程7：全员劳动生产模块可以统计全员劳动生产率，全员劳动生产率可以反映企业的生产效率和劳动投入的经济效益；
40.流程8：产品销售模块可以统计产品销售率，产品销售率可以反映工业产品已实现销售的程度，是分析工业产销衔接情况，研究工业产品满足社会需求的指标；
41.流程9：在总资产贡献模块、资本保值增值模块、资产负债模块、流动资产周转模块、成本费用利润模块、全员劳动生产模块和产品销售模块处输入信息时，通过数据检测模块对每个数据进行检测，数据检测模块能够根据其他数据阈值对当前输入数据的大小进行检测，当检测数据存在疑问时，使当前输入数据颜色进行改变以便于工作人员再次进行确认；
42.流程10：通过总评价模块对企业所有经济信息进行处理和分析对企业的进行评
价；
43.流程11：在总评价模块根据所有数据对企业进行评价时，所有数据和检测结果通过备份模块进行备份，然后从数据传输模块发送至终端，避免因系统崩溃而导致数据丢失。
44.本实施例中，所述流程2中的总资产贡献率计算公式为：总资产贡献率＝(利润总额+税金总额+利息支出)/平均资产总额，其中：税金总额为产品销售税金及附加与应交增值税之和；平均资产总额为期初期末资产的算术平均值。
45.本实施例中，所述流程3中的资产保值增值率计算公式为：资产保值增值率＝报告期期末所有者权益/上年同期期末所有者权益，所有者权益等于资产总额减负债总额。
46.本实施例中，所述流程4中的资产负债率计算公式为：资产负债率＝负债总额/资产总额。
47.本实施例中，所述流程5中的流动资产周转率计算公式为：流动资产周转率＝销售收入/流动资产平均余额。
48.本实施例中，所述流程6中的成本费用利润率计算公式为：成本费用利润率＝利润总额/成本费用总额，成本费用总额为产品销售成本、销售费用、管理费用、财务费用之和。
49.本实施例中，所述流程7中的全员劳动生产率计算公式为：全员劳动生产率＝工业增加值/全部职工平均人数。
50.本实施例中，所述流程8中的产品销售率计算公式为：产品销售率＝工业销售产值/工业总产值。
51.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。