CN110148049A - 一种风险控制方法、装置、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种风险控制方法、装置、计算机设备及可读存储介质，基于大数据，包括以下步骤：接收发票数据和缴税数据；根据发票字段从发票数据中提取发票信息，根据缴税字段从缴税数据中提取缴税信息；根据所述发票信息计算获得发票还款风险值T1，根据缴税信息计算获得缴税还款风险值T2；对发票还款风险值和缴税还款风险值进行加权运算，获得综合还款风险值T。本发明实现对企业的还款能力进行综合动态评估，不仅实现了实时监测企业的还款能力的作用，还直观透彻的反映企业风险状况，可深层次透彻的获知企业风险，降低了对企业的还款能力评估的偏差，准确的评估了企业的还款能力，进而可及时规避贷款风险，避免贷款企业受到很大的损失。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种风险控制方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
背景技术
目前市面上对企业风险控制往往基于一些企业的基本数据，公开的一些工商数据法务数据等等，这些数据只能从基本层面反映企业的风险，无法从深层次透彻的反映企业风险，因此很容易导致对企业的风险评估出现较大的偏差，导致贷款企业无法正确判断企业的还款能力，进而造成无法及时规避贷款风险，导致贷款企业受到很大的损失。
发明内容
本发明的目的是提供一种风险控制方法、装置、计算机设备及可读存储介质，用于解决现有技术存在的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种风险控制方法，包括以下步骤：
S1：接收发票数据和缴税数据；
S2：根据发票字段从发票数据中提取发票信息，根据缴税字段从缴税数据中提取缴税信息；
S3：根据所述发票信息计算获得发票还款风险值T1，根据缴税信息计算获得缴税还款风险值T2；
S4：对发票还款风险值和缴税还款风险值进行加权运算，获得综合还款风险值T。
上述方案中，所述步骤S2中的发票字段包括：开票日期、购方名称、销售方名称、销售方地址、开票销售额、废票金额；
所述步骤S2中的缴税字段包括：纳税人识别号、申报日期、所属时间起、所属时间止、缴税额度、欠税税额。
上述方案中，所述步骤S3中，根据所述发票信息计算获得发票还款风险值T1，包括：
S3-11：创设发票信息表，所述发票信息表的科目包括：开票日期、购方名称、销售方名称、销售方地址、开票销售额、废票金额；
S3-12：将至少一个发票信息根据发票信息表的科目依次录入发票信息表中获得发票信息总表；
S3-13：根据销售方名称和销售方地址从互联网中获取销售方注册城市；
S3-14：根据发票信息表和销售方注册城市，计算获得开票销售数据A、废票数据B、销售方属性数据C、关联企业数据D和时间间隔数据E；
S3-15：根据公式T1＝X*A+Y*B+Z*C+I*D+i*E，获得发票还款风险值T1，其中，X、Y、Z、I、i为可调节的参数。
上述方案中，所述步骤S3-14中，计算开票销售额数据A，包括计算近一个月同比增长率A1、计算近三个月同比增长率A2、计算近六个月同比增长率A3、计算近十二个月同比增长率A4、计算年期月均开票总额数据A；
根据公式：A＝H*A1+J*A2+K*A3+L*A4+M*A5，获得开票销售额数据A，其中，H、J、K、L、M为可调节的参数；
计算废票数据B，包括计算近三日废票总额数据B1、计算近三日最大废票金额数据B2；根据公式：B＝N*B1+P*B2，获得废票数据B，其中，N、P为可调节的参数；
计算销售方属性数据C，包括计算注册城市数据C1、计算地址变更数据C2、计算电话变更数据C3；根据公式：C＝Q*C1+R*C2+S*C3，获得销售方属性数据C，其中，Q、R、S为可调节的参数；
计算关联企业数据D，并根据公式：D＝U*D1，获得关联企业数据D，其中，U为可调节的参数；
计算时间间隔数据E，包括计算最近间隔天数E1、计算最大间隔天数E2；根据公式：E＝V*E1+W*D1，获得时间间隔数据E，其中，V、W为可调节的参数。
上述方案中，所述步骤S3中，根据所述缴税信息计算获得缴税还款风险值T2包括：
S3-21：创设缴税信息表，所述缴税信息表的科目包括：纳税人识别号、申报日期、所属时间起、所属时间止、缴税额度、欠税税额；
S3-22：将至少一个缴税信息根据缴税信息表的科目依次录入缴税信息表中获得缴税信息总表；
S3-23：缴税信息总表计算获得缴税销售额数据F和缴税风险数据G；
S3-24：根据公式T2＝x*F+y*G，获得缴税还款风险值T2，其中，x和y为可调节参数。
上述方案中，所述步骤S3-24中，计算缴税销售额数据F，包括计算近一个月同比增长率F1、计算近三个月同比增长率F2、计算近六个月同比增长率F3、计算近十二个月同比增长率F4；根据公式：F＝h*F1+j*F2+k*F3+l*F4，获得缴税销售额数据F，其中，h、j、k、l为可调节的参数；
计算缴税风险数据G，包括计算最长缴税间隔G1、计算近三个月欠税税额同比增长数据G2；根据公式：G＝m*G1+n*G2，获得缴税风险数据G，其中，m、n为可调节的参数。
上述方案中，所述步骤S4包括对发票还款风险值T1和缴税还款风险值T2，根据公式T＝p*T1+q*T2，计算获得综合还款风险值T，其中，p、q为可调节参数。
为实现上述目的，本发明还提供一种风险控制装置，包括：
数据接收模块，用于接收发票数据和缴税数据；
信息提取模块，用于根据发票字段从发票数据中提取发票信息，以及用于根据缴税字段从缴税数据中提取缴税信息；
风险值计算模块，用于根据所述发票信息计算获得发票还款风险值T1，以及用于根据缴税信息计算获得缴税还款风险值T2；
综合风险评估模块，用于对发票还款风险值和缴税还款风险值进行加权运算，获得综合还款风险值T。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
为实现上述目的，本发明还提供计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明提供的一种风险控制方法、装置、计算机设备及可读存储介质，通过数据接收模块将企业的发票数据和缴税数据，利用信息提取模块提取发票数据和缴税数据中的发票信息和缴税信息，利用风险值计算模块计算获得发票还款风险值和缴税还款风险值，再通过综合风险评估模块对发票还款风险值和缴税还款风险值进行加权运算，获得综合还款风险值；实现对企业的还款能力进行综合动态评估，不仅实现了实时监测企业的还款能力的作用；同时，通过提取发票数据和税务数据中重点的发票信息和缴税信息，直观透彻的反映企业风险状况，真实反馈了企业状况；又由于本发明还通过税务数据及发票数据把控了中小企业贷款的整个生命周期，因此可深层次透彻的获知企业风险，降低了对企业的还款能力评估的偏差，准确的评估了企业的还款能力，进而可及时规避贷款风险，避免贷款企业受到很大的损失。
附图说明
图1为本发明风险控制方法实施例一的流程图；
图2为本发明风险控制装置实施例二的程序模块示意图；
图3为本发明计算机设备实施例三中计算机设备的硬件结构示意图。
附图标记：
1、风险控制装置 2、计算机设备 11、数据接收模块
12、信息提取模块 13、风险值计算模块 14、综合风险评估模块
21、存储器 22、处理器
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供的一种风险控制方法、装置、计算机设备及可读存储介质，适用于大数据技术领域，为提供一种基于数据接收模块、信息提取模块、风险值计算模块和综合风险评估模块的风险控制方法。本发明通过数据接收模块将企业的发票数据和缴税数据，利用信息提取模块提取发票数据和缴税数据中的发票信息和缴税信息，利用风险值计算模块计算获得发票还款风险值和缴税还款风险值，再通过综合风险评估模块对发票还款风险值和缴税还款风险值进行加权运算，获得综合还款风险值；实现对企业的还款能力进行综合动态评估，不仅实现了实时监测企业的还款能力的作用；同时，通过提取发票数据和税务数据中重点的发票信息和缴税信息，直观透彻的反映企业风险状况，真实反馈了企业状况；又由于本发明还通过税务数据及发票数据把控了中小企业贷款的整个生命周期，因此可深层次透彻的获知企业风险，降低了对企业的还款能力评估的偏差，准确的评估了企业的还款能力，进而可及时规避贷款风险，避免贷款企业受到很大的损失。
实施例一：
请参阅图1，本实施例的一种基于大数据的风险控制方法，包括以下步骤：
S1：接收发票数据和缴税数据；
S2：根据发票字段从发票数据中提取发票信息，根据缴税字段从缴税数据中提取缴税信息；
S3：根据所述发票信息计算获得发票还款风险值T1，根据缴税信息计算获得缴税还款风险值T2；
S4：对发票还款风险值和缴税还款风险值进行加权运算，获得综合还款风险值。
具体的，所述步骤S1中的发票数据和缴税数据分别是经过企业授权之后，从税务局获取接收。
具体的，所述步骤S2中的发票字段包括：开票日期、购方名称、销售方名称、销售方地址、开票销售额、废票金额；
所述步骤S2中的缴税字段包括：纳税人识别号、申报日期、所属时间起、所属时间止、缴税额度、欠税税额。
具体的，所述步骤S3中，根据所述发票信息计算获得发票还款风险值T1，包括：
S3-11：创设发票信息表，所述发票信息表的科目包括：
开票日期、购方名称、销售方名称、销售方地址、开票销售额、废票金额；
S3-12：将至少一个发票信息根据发票信息表的科目依次录入发票信息表中获得发票信息总表；
S3-13：根据销售方名称和销售方地址从互联网中获取销售方注册城市；
S3-14：根据发票信息表和销售方注册城市，计算获得开票销售数据A、废票数据B、销售方属性数据C、关联企业数据D和时间间隔数据E
S3-15：根据公式T1＝X*A+Y*B+Z*C+I*D+i*E，获得发票还款风险值T1，其中，X、Y、Z、I、i为可调节的参数。
具体的，所述步骤S3-14包括：
计算开票销售额数据A，包括：
以月度为单位并根据开票日期对所述发票信息总表进行分割，获得至少一个月度发票信息表；对月度发票信息表中各发票信息的开票销售额求和，获得月度开票总额；
计算近一个月同比增长率A1，包括：
将本月月度发票信息表的月度开票总额与上一个月月度发票信息表的月度开票总额相减后，与上一个月月度发票信息表的月度开票总额相除，获得月度开票同比增长率，若大于1，则对A1赋值1，若为负，则对A1赋值0；
计算近三个月同比增长率A2，包括：
提取近三个月的月度发票信息表，根据各月度发票信息表中的月度开票总额，依次计算获得近三个月的同比增长率；若近三个月的同比增长率中不具有负数，则对A2赋值1，若具有负数，则对A2赋值0；
计算近六个月同比增长率A3，包括：
提取近六个月的月度发票信息表，根据各月度发票信息表中的月度开票总额，依次计算获得近六个月的同比增长率；若近六个月的同比增长率中不具有负数，则对A3赋值1，若具有负数，则对A3赋值0；
计算近十二个月同比增长率A4，包括：
提取近十二个月的月度发票信息表，根据各月度发票信息表中的月度开票总额，依次计算获得近十二个月的同比增长率；若近十二个月的同比增长率中不具有负数，则对A4赋值1，若具有负数，则对A4赋值0；
计算年期月均开票总额数据A5，包括：
提取近十二个月的月度发票信息表，并对所述近十二个月度发票信息表的月度开票总额求和，获得年度开票总额；再将年度开票总额除以十二,获得年期月均开票总额；对比年期月均开票总额和年期月均限额，若年期月均开票总额大于年期月均限额，则对A5赋值1，若年期月均开票总额小于年期月均限额，则对A5赋值0；
根据公式：A＝H*A1+J*A2+K*A3+L*A4+M*A5，获得开票销售额数据A，其中，H、J、K、L、M为可调节的参数。
进一步的，所述步骤S3-14还包括计算废票数据B，包括：
在年度发票信表中根据开票日期提取近三日的发票信息，获得近三日发票信息表；
计算近三日废票总额数据B1，包括：
对所述近三日发票信息表中各发票信息的废票金额求和，获得近三日废票总额；对比近三日废票总额和近三日废票限额，若近三日废票总额小于近三日废票限额，则对B1赋值1；若近三日废票总额大于近三日废票限额，则对B1赋值0；
计算近三日最大废票金额数据B2，包括：
提取所述近三日发票信息表中数额最大的废票金额，作为最大废票金额；对比所述最大废票金额和最大废票限额，若最大废票金额小于最大废票限额，则对B2赋值1，若最大废票金额大于最大废票限额，则对B2赋值0；
根据公式：B＝N*B1+P*B2，获得废票数据B，其中，N、P为可调节的参数。
进一步的，所述步骤S3-14还包括计算销售方属性数据C，包括：
计算注册城市数据C1，包括：
录入发票信息后，提取所述发票信息的销售方地址；对比所述销售方地址与销售方注册城市；若所述销售方地址和销售方注册城市一致，则对C1赋值1；若所述销售方地址和销售方注册城市不一致，则对C1赋值0；
计算地址变更数据C2，包括：
录入发票信息后，提取所述发票信息的销售方地址作为最新销售方地址；将所述最新销售方地址与发票信息总表中其他发票信息的销售方地址进行对比；若所述最新销售方地址与其他发票信息的销售方地址一致，则对C2赋值1；若所述最新销售方地址与其他发票信息的销售方地址不一致，则对C2赋值0；
计算电话变更数据C3，包括：
录入发票信息后，提取所述销售方电话作为最新销售方电话；将所述最新销售方电话与发票信息总表中其他发票信息的销售方电话进行对比；若所述最新销售方电话与其他发票信息的销售方电话一致，则对C3赋值1；若所述最新销售方电话与其他发票信息的销售方电话不一致，则对C3赋值0；
根据公式：C＝Q*C1+R*C2+S*C3，获得销售方属性数据C，其中，Q、R、S为可调节的参数。
进一步的，所述步骤S3-14还包括计算关联企业数据D，包括：
录入发票信息后，提取所述发票信息的购方名称和销售方名称，并根据购方名称和销售方名称通过互联网获取购方名称的企业与销售方名称的企业是否为关联企业；若为关联企业，则对比所述发票信息的开票销售额和关联限值，若开票销售额大于关联限值，则对D1赋值0，若开票销售额小于关联限值，则对D1赋值0.5；若为非关联企业，则判定该发票不涉及关联交易，并对D1赋值1；
根据公式：D＝U*D1，获得关联企业数据D，其中，U为可调节的参数。
进一步的，所述步骤S3-14还包括计算时间间隔数据E，包括：
计算最近间隔天数E1，包括：
根据开票时间从发票信息总表中提取与当前时间最近的发票信息，并计算所述发票信息的开票时间与当前时间的天数，获得最近间隔天数；对比最近间隔天数和最近间隔限值，若最近间隔天数小于最近间隔限值，则对E1赋值1，若最近间隔天数大于最近间隔限值，则对E1赋值0；
计算最大间隔天数E2，包括：
根据开票时间依次计算发票信息总表中相邻两个发票信息之间的间隔天数，并获得间隔天数集，其中，所述间隔天数集中至少具有一个间隔天数；提取所述间隔天数集中数值最大的间隔天数作为最大间隔天数，对比最大间隔天数和最大间隔限值，若最大间隔天数小于最大间隔限值，则对E2赋值1，若最大间隔天数大于最大间隔限值，则对E2赋值0；
根据公式：E＝V*E1+W*D1，获得时间间隔数据E，其中，V、W为可调节的参数。
具体的，所述步骤S3中，根据所述缴税信息计算获得缴税还款风险值T2包括：
S3-21：创设缴税信息表，所述缴税信息表的科目包括：
纳税人识别号、申报日期、所属时间起、所属时间止、缴税额度、欠税税额；
S3-22：将至少一个缴税信息根据缴税信息表的科目依次录入缴税信息表中获得缴税信息总表；
S3-23：缴税信息总表计算获得缴税销售额数据F和缴税风险数据G
S3-24：根据公式T2＝x*F+y*G，获得缴税还款风险值T2，其中，x和y为可调节参数。
具体的，所述步骤S3-24包括计算缴税销售额数据F，包括：
根据所属时间起和所属时间止对所述发票信息总表进行分割，形成至少一个月度缴税信息表；
计算近一个月同比增长率F1，包括：
将本月月度发票信息表的缴税额度与上一个月月度发票信息表的缴税额度相减后，与上一个月月度发票信息表的缴税额度相除，获得月度缴税同比增长率，若大于1，则对F1赋值1，若为负，则对F1赋值0；
计算近三个月同比增长率F2，包括：
提取近三个月的月度发票信息表，根据各月度发票信息表中的缴税额度，依次计算获得近三个月的同比增长率；若近三个月的同比增长率中不具有负数，则对F2赋值1，若具有负数，则对F2赋值0；
计算近六个月同比增长率F3，包括：
提取近六个月的月度发票信息表，根据各月度发票信息表中的缴税额度，依次计算获得近六个月的同比增长率；若近六个月的同比增长率中不具有负数，则对F3赋值1，若具有负数，则对F3赋值0；
计算近十二个月同比增长率F4，包括：
提取近十二个月的月度发票信息表，根据各月度发票信息表中的缴税额度，依次计算获得近十二个月的同比增长率；若近十二个月的同比增长率中不具有负数，则对F4赋值1，若具有负数，则对F4赋值0；
根据公式：F＝h*F1+j*F2+k*F3+l*F4，获得缴税销售额数据F，其中，h、j、k、l为可调节的参数；
进一步的，所述步骤S3-24还包括计算缴税风险数据G，包括：
计算最长缴税间隔G1，包括：
在缴税信息总表中，计算最近的两个缴税信息的申报日期的间隔天数，作为缴税间隔天数；对比缴税间隔天数和缴税间隔限值，若缴税间隔天数小于缴税间隔限值，则对G1赋值1，若缴税间隔天数大于缴税间隔限值，则对G1赋值0；
计算近三个月欠税税额同比增长数据G2，包括：
提取近三个月的月度发票信息表，根据各月度发票信息表中的欠税额度，依次计算获得近三个月的同比增长率；若近三个月的同比增长率中不具有负数，则对G2赋值1，若具有负数，则对G2赋值0；
根据公式：G＝m*G1+n*G2，获得缴税风险数据G，其中，m、n为可调节的参数。
具体的，所述步骤S4包括：
对发票还款风险值T1和缴税还款风险值T2根据公式T＝p*T1+q*T2，计算获得综合还款风险值T，其中，p、q为可调节参数。
进一步的，所述步骤S4之后还包括：
S41:设定综合风险阈值r，若综合还款风险值T大于综合风险阈值r，则判定无风险；若综合还款风险值T小于综合风险阈值r，则判定具有还款风险并输出风险信息。
实施例二：
请参阅图2，本实施例的一种风险控制装置1，包括：
数据接收模块11，用于接收发票数据和缴税数据；
信息提取模块12，用于根据发票字段从发票数据中提取发票信息，以及用于根据缴税字段从缴税数据中提取缴税信息；
风险值计算模块13，用于根据所述发票信息计算获得发票还款风险值T1，以及用于根据缴税信息计算获得缴税还款风险值T2；
综合风险评估模块14，用于对发票还款风险值和缴税还款风险值进行加权运算，获得综合还款风险值T。
本技术方案基于大数据技术领域，通过数据接收模块将企业的发票数据和缴税数据，利用信息提取模块提取发票数据和缴税数据中的发票信息和缴税信息；基于数据分析技术的大数据引擎，利用风险值计算模块对发票信息和缴税信息进行数据建模，以计算获得发票还款风险值和缴税还款风险值，再基于数据分析技术的大数据引擎，通过综合风险评估模块对发票还款风险值和缴税还款风险值进行数据建模，以计算获得综合还款风险值。
实施例三：
本实施例还提供一种计算机设备，如可以执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。本实施例的计算机设备至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器21、处理器22，如图3所示。需要指出的是，图3仅示出了具有组件-的计算机设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
本实施例中，存储器21(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器21可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器21也可以是计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器21还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器21通常用于存储安装于计算机设备的操作系统和各类应用软件，例如实施例一的风险控制装置的程序代码等。此外，存储器21还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器22在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器通常用于控制计算机设备的总体操作。本实施例中，处理器22用于运行存储器21中存储的程序代码或者处理数据，例如运行风险控制装置，以实现实施例一的风险控制方法。
实施例四：
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器22执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储风险控制装置，被处理器22执行时实现实施例一的风险控制方法。
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。
以上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，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种风险控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：接收发票数据和缴税数据；
S2：根据发票字段从发票数据中提取发票信息，根据缴税字段从缴税数据中提取缴税信息；
S3：根据所述发票信息计算获得发票还款风险值T1，根据缴税信息计算获得缴税还款风险值T2；
S4：对发票还款风险值和缴税还款风险值进行加权运算，获得综合还款风险值T。
2.根据权利要求1所述的风险控制方法，其特征在于，所述步骤S2中的发票字段包括：开票日期、购方名称、销售方名称、销售方地址、开票销售额、废票金额；
所述步骤S2中的缴税字段包括：纳税人识别号、申报日期、所属时间起、所属时间止、缴税额度、欠税税额。
3.根据权利要求2所述的风险控制方法，其特征在于，所述步骤S3中，根据所述发票信息计算获得发票还款风险值T1，包括：
S3-11：创设发票信息表，所述发票信息表的科目包括：开票日期、购方名称、销售方名称、销售方地址、开票销售额、废票金额；
S3-12：将至少一个发票信息根据发票信息表的科目依次录入发票信息表中获得发票信息总表；
S3-13：根据销售方名称和销售方地址从互联网中获取销售方注册城市；
S3-14：根据发票信息表和销售方注册城市，计算获得开票销售数据A、废票数据B、销售方属性数据C、关联企业数据D和时间间隔数据E；
S3-15：根据公式T1＝X*A+Y*B+Z*C+I*D+i*E，获得发票还款风险值T1，其中，X、Y、Z、I、i为可调节的参数。
4.根据权利要求3所述的风险控制方法，其特征在于，所述步骤S3-14中，计算开票销售额数据A，包括计算近一个月同比增长率A1、计算近三个月同比增长率A2、计算近六个月同比增长率A3、计算近十二个月同比增长率A4、计算年期月均开票总额数据A；
根据公式：A＝H*A1+J*A2+K*A3+L*A4+M*A5，获得开票销售额数据A，其中，H、J、K、L、M为可调节的参数；
计算废票数据B，包括计算近三日废票总额数据B1、计算近三日最大废票金额数据B2；根据公式：B＝N*B1+P*B2，获得废票数据B，其中，N、P为可调节的参数；
计算销售方属性数据C，包括计算注册城市数据C1、计算地址变更数据C2、计算电话变更数据C3；根据公式：C＝Q*C1+R*C2+S*C3，获得销售方属性数据C，其中，Q、R、S为可调节的参数；
计算关联企业数据D，并根据公式：D＝U*D1，获得关联企业数据D，其中，U为可调节的参数；
计算时间间隔数据E，包括计算最近间隔天数E1、计算最大间隔天数E2；根据公式：E＝V*E1+W*D1，获得时间间隔数据E，其中，V、W为可调节的参数。
5.根据权利要求2所述的风险控制方法，其特征在于，所述步骤S3中，根据所述缴税信息计算获得缴税还款风险值T2包括：
S3-21：创设缴税信息表，所述缴税信息表的科目包括：纳税人识别号、申报日期、所属时间起、所属时间止、缴税额度、欠税税额；
S3-22：将至少一个缴税信息根据缴税信息表的科目依次录入缴税信息表中获得缴税信息总表；
S3-23：缴税信息总表计算获得缴税销售额数据F和缴税风险数据G；
S3-24：根据公式T2＝x*F+y*G，获得缴税还款风险值T2，其中，x和y为可调节参数。
6.根据权利要求5所述的风险控制方法，其特征在于，所述步骤S3-24中，计算缴税销售额数据F，包括计算近一个月同比增长率F1、计算近三个月同比增长率F2、计算近六个月同比增长率F3、计算近十二个月同比增长率F4；根据公式：F＝h*F1+j*F2+k*F3+l*F4，获得缴税销售额数据F，其中，h、j、k、l为可调节的参数；
计算缴税风险数据G，包括计算最长缴税间隔G1、计算近三个月欠税税额同比增长数据G2；根据公式：G＝m*G1+n*G2，获得缴税风险数据G，其中，m、n为可调节的参数。
7.根据权利要求1所述的风险控制方法，其特征在于，所述步骤S4包括对发票还款风险值T1和缴税还款风险值T2，根据公式T＝p*T1+q*T2，计算获得综合还款风险值T，其中，p、q为可调节参数。
8.一种风险控制装置，其特征在于，包括：
数据接收模块，用于接收发票数据和缴税数据；
信息提取模块，用于根据发票字段从发票数据中提取发票信息，以及用于根据缴税字段从缴税数据中提取缴税信息；
风险值计算模块，用于根据所述发票信息计算获得发票还款风险值T1，以及用于根据缴税信息计算获得缴税还款风险值T2；
综合风险评估模块，用于对发票还款风险值和缴税还款风险值进行加权运算，获得综合还款风险值T。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述风险控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述风险控制方法的步骤。
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