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時間:2023-03-22 17:40:40
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建立有效的環(huán)保企業(yè)信用評價
信用管理來源于西方,最早是起源于超市系統(tǒng)的信用卡管理,逐漸引入到財務(wù)的管理中。經(jīng)過近百年的發(fā)展,信用管理的評價主要分為3個類別:一是定量評估,二是定性評估,三是綜合評估。本文通過綜合評定法的一個例證,進行分析和介紹。以一個即時錄入的購物、回款交易為數(shù)據(jù)來源建立財務(wù)循環(huán)模型,綜合目標(biāo)客戶的信用額度和信用期限,合理控制發(fā)票的額度,并對業(yè)務(wù)人員的銷售狀況進行分析,從而實現(xiàn)動態(tài)跟蹤貨款回收,進而建立核心貨款的關(guān)鍵回收模式———賬齡管理體系。
1系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程的建立
模型業(yè)務(wù)主要包括以下流程:企業(yè)銷售人員將定貨客戶的資料交到企業(yè)應(yīng)收賬款管理人員,應(yīng)收賬款管理人員根據(jù)對方的信用額度和用戶資料將其計入客戶的檔案。隨著客戶的情況變化和業(yè)務(wù)發(fā)展,此系統(tǒng)會自動調(diào)整該客戶的信用額度。每次客戶進行交易時,銷售人員開票通知開票管理人員。開具出貨票上,應(yīng)寫明購貨的單位、名稱、數(shù)量、單價、結(jié)算付款的方式。
開票管理人員根據(jù)開票通知單上的信息,自動調(diào)出該客戶的欠款情況、信用情況、信用額度、信用期限等。如果欠款額度與開票金額相累積之和不大于信用額度,就正常履行程序開票付貨,如果已經(jīng)超出了信用額度,就要在票據(jù)上注明欠款情況,并拒絕開票出貨。
對于明確還款的客戶,必須查閱當(dāng)天的應(yīng)收款回籠賬單,確保還款的及時到位。在這種情況下,就要求財務(wù)部門對于收到的貨款及時進行系統(tǒng)輸入,并及時進行沖抵環(huán)保企業(yè)應(yīng)收賬款,確保整個系統(tǒng)的順暢運行。所有賬目的核銷時間,應(yīng)以時間順序為準(zhǔn),并與發(fā)票一一對照,與財務(wù)賬冊及時對證。開票管理人員要隨時更新各類信息,并提供給銷售人員作參考,確保各類財務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確無誤,確保能夠?qū)撛诘娘L(fēng)險客戶排除在體系之外,實現(xiàn)環(huán)保企業(yè)應(yīng)收賬款增加的安全,從而有效避免風(fēng)險。
2根據(jù)客戶設(shè)想模型轉(zhuǎn)化關(guān)系
建立以下模型組織:客戶:客戶ID、業(yè)務(wù)員ID、主管ID、名稱、地址、電話、聯(lián)系人、開戶銀行、信用額度、信用期限業(yè)務(wù)員:業(yè)務(wù)員ID、姓名、部門單位產(chǎn)品(服務(wù)品類):名目ID、產(chǎn)品服務(wù)名稱、歸屬部門、稅率、計量單位、數(shù)量主管:主管ID、姓名、職級、職稱、業(yè)務(wù)范圍劃分收款單據(jù):收款單據(jù)ID、業(yè)務(wù)員ID、客戶名稱、金額、日期、付款類型發(fā)票:發(fā)票ID、客戶ID、產(chǎn)品ID、業(yè)務(wù)員ID、數(shù)量、單價、日期、結(jié)算方式
應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘處理技術(shù)實現(xiàn)信用的分類辨別和規(guī)避風(fēng)險
本功能實現(xiàn)的原理,是基于信用管理正常運行的基礎(chǔ)上,對有關(guān)目標(biāo)客戶進行詳細的交易分析管理。對所采用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在信用管理中進行充分利用與評價,建立管理模塊。這個功能能夠?qū)ω攧?wù)數(shù)據(jù)進行全面的分析、分類、綜合和合理論證,進而利用現(xiàn)有的財務(wù)數(shù)據(jù)進行評測。如,能夠?qū)A康母黝愋畔?shù)據(jù)進行綜合分析,包括客戶的信用額度是否合理、流失客戶數(shù)據(jù)的分析對比、控制風(fēng)險是否適宜、客戶是否存在惡意欺詐。這種模塊的建立,以客觀的數(shù)據(jù)為依據(jù),以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為構(gòu)造模型來分析推進架構(gòu),使財務(wù)主體對客戶的業(yè)務(wù)、信息、額度以及是否有業(yè)務(wù)員與客戶聯(lián)手實施欺詐的行為,均能進行充分的考慮和分析,以在財務(wù)決策過程中起到重要的輔助作用。
1系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型
系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型分為4個類別。第一類別:客戶特征、交易數(shù)據(jù)、其他數(shù)據(jù);第二類別:業(yè)務(wù)模型、數(shù)據(jù)挖掘;第三類別:初始信用、信用分析、惡意欺詐預(yù)警;第四類別:ORCLEDM系統(tǒng)應(yīng)用、結(jié)果生成。
2關(guān)鍵技術(shù)
系統(tǒng)配套的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以參考采用SAS,Dminer等工具進行綜合性和預(yù)言性的數(shù)據(jù)挖掘分析。可通過以下幾種模式進行模型信息分析,見表1。數(shù)據(jù)方法之所以采用決策樹算法,是因為這種方式容易理解,適合將結(jié)果顯性化、可視化。參數(shù)可由用戶自選設(shè)定。其中,客戶初始信用模型:可根據(jù)客戶提交的基本信息材料建立;當(dāng)前信用分析:信用的評定是一個動態(tài)的過程,這種模型以客戶的業(yè)務(wù)交易數(shù)據(jù)和特征作為基準(zhǔn),來預(yù)測下一階段的數(shù)據(jù),對信用額度和期限較小的客戶會進行提示;惡意欺詐判別:這個模型對于分析客戶的歷史數(shù)據(jù)非常重要,通過分析異常的波動來分析判斷是否存在著單向或者與業(yè)務(wù)員聯(lián)手進行惡意欺詐的行為,并進行及時的提醒,報主管進行審批。
結(jié)語