CN113706013A - 一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法，具体包括以下步骤：S1、将劳动关系指标体系分为维度指标、一级指标、风险信息、计算公式和评定指标六个部分；S2、维度指标所涉及的详细数据结合对劳动关系造成的影响程度依次减弱划分为四个一级指标，本发明涉及劳动关系预警技术领域。该结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法，通过对指标反转现象的有效抓取，并保证其数据的波动的有效性，进一步保证风险分析的有效性；对数据维度的分析角度更加全面，提高每个数据分析的效率；对数据变化的反馈更加灵敏和高效，减少数据短期波动带来的错误率；解决劳动关系矛盾无法提前预判的局面，节省大量人力投入。
Description
技术领域
本发明涉及劳动关系预警技术领域，具体为一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法。
背景技术
劳动关系预警是社会人事治理的一个热门话题，当前企业和员工之间不和谐的劳动关系矛盾事件发生，对于职能部门来说一直都是处于被动和事后处置的状态，大部分风险都是进行地毯式排查，会耗费大量的人力，且效率并不高。偶尔会有一些预警平台会通过获取劳动力相关的经营数据，并对这些数据直接进行一个分析，再根据业务情况设定一个阈值，当经营数据的不利情况达到了所设的阈值便会进行预警。而从实际的角度出发，我们了解到企业经营情况的不确定性是非常大的，并且实时的数据变化及其波动是非常大的，若只依据实时的数据分析实则还是只浮于表面，无法判断一个整体的发展趋势和方向。并且从数据来源来看，这些预警平台所涉及的数据，类似于社保缴费金额、人数变化较大、水电煤使用情况等经营数据，但实则这些数据从劳动关系的角度来看，已经是属于滞后的信息了，发生这些情况企业的劳动关系已经是存在较大的隐患。就目前来看，市场上还未有对劳动关系进行有效预判的方法，偶有的一些劳动关系预警平台对数据的量化使用以及分析大部分都存在一定的肤浅的，没有真正找到能够提前预判的数据因子，对数据的分析缺乏深入，只根据实时的波动难以真正发现实质的企业问题。
现有的企业劳动关系风险信息数据维度的分析角度不够全面，数据分析的效率低；对数据变化的反馈效率低，数据短期波动带来的错误率较高；劳动关系矛盾无法提前预判，人力投入量较大，因此，本发明提出一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法，以解决上述提到的问题。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法，解决了现有的企业劳动关系风险信息数据维度的分析角度不够全面，数据分析的效率低；对数据变化的反馈效率低，数据短期波动带来的错误率较高；劳动关系矛盾无法提前预判，人力投入量较大的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法，具体包括以下步骤：
S1、将劳动关系指标体系分为维度指标、一级指标、风险信息、计算公式和评定指标六个部分；
S2、再将维度指标所涉及的详细数据结合对劳动关系造成的影响程度依次减弱划分为四个一级指标，通过维度指标和一级指标对企业所产生的每一条风险数据进行赋分作为风险信息；
S3、采用了退工率作为风险信息，且设定多个不同规模层级和退工率区间的风险信息，并对每个退工率区间的预警率(预警事件发生概率)进行计算来调整对应风险信息的分值，实现对数据波动的不同情况做出更符合场景的适应性；
S4、计算公式通过一级指标的数据影响程度设定不同的权重，并可根据出现的一级指标不同适应不同的公式计算，提高对风险数据变化而能够做出更高效的应变能力；
S5、然后由评定指标根据计算公式得出的风险值的变化共设定四个指标，分别是红色风险、橙色风险、黄色风险和蓝色风险；
S6、金融分析指标体系通过设定90日移动平均线、180日移动平均线、360日移动平均线刻画企业的退工率和税收等数据变化特征；
S7、当90日移动平均线数值开始大于180日移动平均线，且处在算法表的风险范围，将定性为一个中风险地带，若90日移动平均线数值开始大于360日移动平均线，将定性为一个高风险地带，且只有当同当90日移动平均线的数据重新低于360日移动平均线，指标才算回到一个安全的区域。
优选的，所述步骤S1中的劳动关系指标体系中的维度指标首先通过获取企业经营所产生的风险数据分为六个维度，分别是司法处置、行政处罚、经营异常、劳务用工、信用安全、企业舆情等六个维度作为维度指标。
优选的，所述步骤S2中的一级指标分别是A类风险、B类风险、C类风险、D类风险。
优选的，所述步骤S4中的计算公式(不包括含A类风险)，公式一：总分＝B类风险风险值(占比70％)+C类风险风险值(占比25％)+D类风险风险值(占比5％)。
优选的，所述步骤S4中的计算公式(包括含A类风险)，公式二：总分＝A类风险风险值(占比80％)+C类风险风险值(占比5％)+D类风险风险值(占比5％)。
优选的，所述红色风险区间值为80-100(严重劳动关系隐患)，所述橙色风险区间值为60-100(中度劳动关系隐患)，所述区间值为40-60(一般劳动关系隐患)，所述蓝色风险区间值为20-40(轻微劳动关系隐患)。
有益效果
本发明提供了一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法。与现有技术相比具备以下有益效果：
该结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法，通过一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法，具体包括以下步骤：S1、将劳动关系指标体系分为维度指标、一级指标、风险信息、计算公式和评定指标六个部分；S2、再将维度指标所涉及的详细数据结合对劳动关系造成的影响程度依次减弱划分为四个一级指标，通过维度指标和一级指标对企业所产生的每一条风险数据进行赋分作为风险信息；S3、采用了退工率作为风险信息，且设定多个不同规模层级和退工率区间的风险信息，并对每个退工率区间的预警率(预警事件发生概率)进行计算来调整对应风险信息的分值，实现对数据波动的不同情况做出更符合场景的适应性；S4、计算公式通过一级指标的数据影响程度设定不同的权重，并可根据出现的一级指标不同适应不同的公式计算，提高对风险数据变化而能够做出更高效的应变能力；然后由评定指标根据计算公式得出的风险值的变化共设定四个指标，分别是红色风险、橙色风险、黄色风险和蓝色风险；S6、金融分析指标体系通过设定90日移动平均线、180日移动平均线、360日移动平均线刻画企业的退工率和税收等数据变化特征；S7、当90日移动平均线数值开始大于180日移动平均线，且处在算法表的风险范围，将定性为一个中风险地带，若90日移动平均线数值开始大于360日移动平均线，将定性为一个高风险地带，且只有当同当90日移动平均线的数据重新低于360日移动平均线，指标才算回到一个安全的区域，通过对指标反转现象的有效抓取，并保证其数据的波动的有效性，进一步保证风险分析的有效性；对数据维度的分析角度更加全面，提高每个数据分析的效率；对数据变化的反馈更加灵敏和高效，减少数据短期波动带来的错误率；解决劳动关系矛盾无法提前预判的局面，节省大量人力投入。
附图说明
图1为本发明劳动关系指标体系示意图；
图2为本发明维度指标示意图；
图3为本发明一级指标示意图；
图4为本发明评定指标示意图；
图5为本发明金融分析指标体系图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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。
请参阅图1-5，本发明提供一种技术方案：一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法，具体包括以下步骤：
S1、将劳动关系指标体系分为维度指标、一级指标、风险信息、计算公式和评定指标六个部分；
S2、再将维度指标所涉及的详细数据结合对劳动关系造成的影响程度依次减弱划分为四个一级指标，通过维度指标和一级指标对企业所产生的每一条风险数据进行赋分作为风险信息；
S3、采用了退工率作为风险信息，且设定多个不同规模层级和退工率区间的风险信息，并对每个退工率区间的预警率(预警事件发生概率)进行计算来调整对应风险信息的分值，实现对数据波动的不同情况做出更符合场景的适应性；
S4、计算公式通过一级指标的数据影响程度设定不同的权重，并可根据出现的一级指标不同适应不同的公式计算，提高对风险数据变化而能够做出更高效的应变能力；
S5、然后由评定指标根据计算公式得出的风险值的变化共设定四个指标，分别是红色风险、橙色风险、黄色风险和蓝色风险；
S6、金融分析指标体系通过设定90日移动平均线、180日移动平均线、360日移动平均线刻画企业的退工率和税收等数据变化特征；
S7、当90日移动平均线数值开始大于180日移动平均线，且处在算法表的风险范围，将定性为一个中风险地带，若90日移动平均线数值开始大于360日移动平均线，将定性为一个高风险地带，且只有当同当90日移动平均线的数据重新低于360日移动平均线，指标才算回到一个安全的区域。
本发明实施例中，所述步骤S1中的劳动关系指标体系中的维度指标首先通过获取企业经营所产生的风险数据分为六个维度，分别是司法处置、行政处罚、经营异常、劳务用工、信用安全、企业舆情等六个维度作为维度指标。
本发明实施例中，所述步骤S2中的一级指标分别是A类风险、B类风险、C类风险、D类风险。
本发明实施例中，所述步骤S4中的计算公式(不包括含A类风险)，公式一：总分＝B类风险风险值(占比70％)+C类风险风险值(占比25％)+D类风险风险值(占比5％)。
本发明实施例中，所述步骤S4中的计算公式(包括含A类风险)，公式二：总分＝A类风险风险值(占比80％)+C类风险风险值(占比5％)+D类风险风险值(占比5％)。
本发明实施例中，所述红色风险区间值为80-100(严重劳动关系隐患)，所述橙色风险区间值为60-100(中度劳动关系隐患)，所述区间值为40-60(一般劳动关系隐患)，所述蓝色风险区间值为20-40(轻微劳动关系隐患)。
同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
S1、将劳动关系指标体系分为维度指标、一级指标、风险信息、计算公式和评定指标六个部分；
S2、再将维度指标所涉及的详细数据结合对劳动关系造成的影响程度依次减弱划分为四个一级指标，通过维度指标和一级指标对企业所产生的每一条风险数据进行赋分作为风险信息；
S3、采用了退工率作为风险信息，且设定多个不同规模层级和退工率区间的风险信息，并对每个退工率区间的预警率(预警事件发生概率)进行计算来调整对应风险信息的分值，实现对数据波动的不同情况做出更符合场景的适应性；
S4、计算公式通过一级指标的数据影响程度设定不同的权重，并可根据出现的一级指标不同适应不同的公式计算，提高对风险数据变化而能够做出更高效的应变能力；
S5、然后由评定指标根据计算公式得出的风险值的变化共设定四个指标，分别是红色风险、橙色风险、黄色风险和蓝色风险；
S6、金融分析指标体系通过设定90日移动平均线、180日移动平均线、360日移动平均线刻画企业的退工率和税收等数据变化特征；
S7、当90日移动平均线数值开始大于180日移动平均线，且处在算法表的风险范围，将定性为一个中风险地带，若90日移动平均线数值开始大于360日移动平均线，将定性为一个高风险地带，且只有当同当90日移动平均线的数据重新低于360日移动平均线，指标才算回到一个安全的区域。
2.根据权利要求1所述的一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法，其特征在于：所述步骤S1中的劳动关系指标体系中的维度指标首先通过获取企业经营所产生的风险数据分为六个维度，分别是司法处置、行政处罚、经营异常、劳务用工、信用安全、企业舆情等六个维度作为维度指标。
3.根据权利要求1所述的一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法，其特征在于：所述步骤S2中的一级指标分别是A类风险、B类风险、C类风险、D类风险。
4.根据权利要求1所述的一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法，其特征在于：所述步骤S4中的计算公式(不包括含A类风险)，公式一：总分＝B类风险风险值(占比70％)+C类风险风险值(占比25％)+D类风险风险值(占比5％)。
5.根据权利要求1所述的一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法，其特征在于：所述步骤S4中的计算公式(包括含A类风险)，公式二：总分＝A类风险风险值(占比80％)+C类风险风险值(占比5％)+D类风险风险值(占比5％)。
6.根据权利要求1所述的一种结合金融技术指标的劳动关系矛盾风险分析方法，其特征在于：所述红色风险区间值为80-100(严重劳动关系隐患)，所述橙色风险区间值为60-100(中度劳动关系隐患)，所述区间值为40-60(一般劳动关系隐患)，所述蓝色风险区间值为20-40(轻微劳动关系隐患)。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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