CN116308158B - 一种国有资产监督管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种国有资产监督管理系统，包括：指标分析模块，用于基于待分析指标在对应种类的国有资产的企业级别树中的层级分析脉络和国有资产的数据报表库，获得指标分析结果；监督预警模块，用于基于预设的预警规则和指标分析结果获得监督预警结果；报告生成模块，用于基于将指标分析结果和监督预警结果和报告模板中的内容模块的生成组件进行对应关联后获得的关联结果生成资产分析报告；报告审议模块，用于基于报告审议流程更新资产分析报告获得报告审议结果；问题整改模块，用于建立报告审议结果中的待整改问题的问题台账，并基于待整改问题的整改跟踪结果对问题台账进行对账销号，获得最终整改结果；用以实现对国有资产的高效监督管理。
Description
技术领域
本发明涉及安全监测技术领域，特别涉及一种国有资产监督管理系统。
背景技术
目前，一般来说，国有资产包括经营性国有资产、非经营性国有资产、资源型国有资产、文化遗产型国有资产。国有资产的种类多涉及的资产数据覆盖范围也非常广。因此，无论是采用数据自动分析手段或者人工分析手段，都需要熟悉掌握公司法、预算法、会计法等法律和金融知识以及精通资本经营等投融资业务的工作人员进行大量的数据分析工作或者算法建立工作。
公开号为CN111507687A的专利公开一种国有资产的监管系统，包括企业端、国有资产端；企业端包括信息模块、产权监督模块、人事综合模块、项目投资模块、财务监督模块、资产模块；信息模块，用于接收并统计与企业相关的基本信息；产权监督模块，用于接收并储存与企业相关的资产信息，并对所述资产信息进行监控；人事综合模块，用于接收并统计企业相关人员的信息；项目投资模块，用于接收并存储与企业相关的项目信息；财务监督模块，用于获取企业的财务数据，并对所述财务数据进行监控；资产模块，用于接收并存储企业的资产信息；国有资产端分别获取信息模块、产权监督模块、人事综合模块、项目投资模块、财务监督模块、资产模块中的相关信息及数据，但是，该专利不仅无法结合所有国有企业的资产数据进行指标复杂分析，也无法实现对资产数据的人工审议以及相应的问题善后处理功能。
公开号为CN112749213A的专利公开了一种国有资产经营监管平台，包括系统应用支撑平台架构、市级平台和区县平台，所述系统应用支撑平台架构包括应用系统、企业服务总线和集成服务框架，所述应用系统包括搜索引擎、全文检索服务、目录服务、报表服务和消息服务，所述企业服务总线电性输出连接所述应用系统，所述企业服务总线电性输入连接外部服务、应用服务、应用和数据访问服务和业务应用和数据服务，所述集成服务框架电性输出连接所述企业服务总线。本发明通过将市级平台与区县平台整合进行数据交换，从而能够方便的对国有资产的数据进行统计，进而清晰地展现国有资产的分布情况、运行情况、使用情况，摸清国有资产家底体量。但是，该专利无法实现对资产数据的指标分析、监督预警、情况审议、问题善后跟踪处理等详尽功能。
因此，本发明提出了一种国有资产监督管理系统。
发明内容
本发明提供一种国有资产监督管理系统，用以实现对国有资产的数据指标分析、监督预警、情况审议、问题整改等详尽的复杂功能，进而实现对国有资产的高效监督管理。
本发明提供一种国有资产监督管理系统，包括：
指标分析模块，用于基于待分析指标在对应种类的国有资产的企业级别树中的层级分析脉络和国有资产的数据报表库，获得待分析指标的指标分析结果；
监督预警模块，用于基于预设的预警规则和指标分析结果获得监督预警结果；
报告生成模块，用于将指标分析结果和监督预警结果与报告模板中的内容模块的生成组件进行对应关联获得关联结果，基于关联结果生成资产分析报告；
报告审议模块，用于基于报告审议流程更新资产分析报告，获得报告审议结果；
问题整改模块，用于建立报告审议结果中的待整改问题的问题台账，并基于待整改问题的整改跟踪结果对问题台账进行对账销号，获得最终整改结果。
优选的，指标分析模块，包括：
数据处理单元，用于对国有资产的结构化数据进行清洗整合，并对国有资产的非结构化数据进行OCR文字识别，获得对应种类的国有资产的数据报表库；
脉络确定单元，用于基于待分析的国有资产种类的企业级别树中所有国有企业的历史画像，在企业级别树中确定出待分析指标的层级分析脉络；
语句封装单元，用于基于层级分析脉络生成指标分析语句，并将指标分析语句封装获得指标分析程序，并搭建出指标分析程序与对应种类的国有资产的数据报表库中每个数据报表之间的数据导入链接；
指标分析单元，用于基于用户输入的国有资产分析选择指令和待分析指标选择指令，触发对应的数据导入链接和指标分析程序，获得对应种类的国有资产的指标分析结果。
优选的，脉络确定单元，包括：
第一关系确定子单元，用于基于待分析的国有资产种类的企业级别树，确定出所有国有企业之间的层级管理关系；
种类确定子单元，用于基于国有企业的历史画像确定出资产数据种类分布图谱，基于资产数据种类分布图谱确定出对应国有企业的所有核心资产数据种类和拓展资产数据种类；
第二关系确定子单元，用于基于层级管理关系和所有核心资产数据种类以及所有拓展资产数据种类，确定出企业级别树中的所有资产数据层级拓展关系；
脉络确定子单元，用于基于待分析指标的直接数据来源在所有资产数据层级拓展关系中确定出待分析指标的层级分析脉络。
优选的，第二关系确定子单元，包括：
第一关系确定端，用于基于层级管理关系和所有核心资产数据种类以及所有拓展资产数据种类，确定出企业级别树中的所有同企业拓展关系和所有显性跨企业拓展关系；
矩阵处理端，用于基于所有同企业拓展关系和所有跨企业拓展关系搭建出企业级别树中所有资产数据种类的关系矩阵，对关系矩阵进行奇异值分解和归一化处理，获得关系稠密矩阵；
第二关系确定端，用于基于关系稠密矩阵确定出企业级别树中的所有隐形跨企业拓展关系；
第三关系确定端，用于基于待分析的国有资产种类的企业级别树中的所有显性跨企业拓展关系和所有隐形跨企业拓展关系以及所有同企业拓展关系，确定出企业级别树中的所有资产数据层级拓展关系。
优选的，第二关系确定端基于关系稠密矩阵确定出企业级别树中的所有隐形跨企业拓展关系的方法，包括：
计算出每两个资产数据种类在关系稠密矩阵中的每个行向量中的表征间距；
基于每两个资产数据种类在关系稠密矩阵中的每个行向量中的表征间距，计算出两个跨企业资产数据种类的关系系数；
判定关系系数不超过关系系数阈值的两个跨企业资产数据种类之间存在隐形跨企业拓展关系。
优选的，报告生成模块，包括：
标签设置单元，用于基于指标分析结果和监督预警结果生成问题疑点数据群，并设置每个问题疑点数据群的问题疑点标签；
深度学习单元，用于对历史报告库进行深度学习，获得报告模板中每个内容模块的数据分析策略；
算法生成单元，用于基于数据分析策略生成数据分析算法，并将数据分析算法封装获得对应内容模块的生成组件；
报告生成单元，用于基于自定义选择指令和问题疑点标签，将问题疑点数据群与报告模板中的内容模块的生成组件进行对应关联，获得关联结果，触发报告模板中每个内容模块被关联后的生成组件，获得资产分析报告。
优选的，报告审议模块，包括：
报告审议单元，用于基于报告审议流程依次将资产分析报告发送至对应审议组织端，并接收对应审议组织端输入的审议反馈；
报告更新单元，用于基于审议反馈不断更新资产分析报告，获得报告审议结果。
优选的，问题整改模块，包括：
台账建立单元，用于在报告审议结果中提取出待整改问题，并建立待整改问题的问题台账；
整改跟踪单元，用于跟踪待整改问题的整改流程，获得整改跟踪结果；
对账销号单元，用于基于整改跟踪结果对问题台账进行对账销号，获得最终整改结果。
优选的，还包括：
数据展示模块，用于基于用户输入的维度选择指令将对应种类的展示维度的数据展示结果投放至智慧大屏，获得最终展示结果。
优选的，数据展示模块，包括：
列表确定单元，用于确定出每种国有资产的展示维度列表；
连接搭建单元，用于基于展示维度列表中每种展示维度的展示策略，搭建出每种展示维度的展示模板中每个展示区域与对应种类的国有资产的数据报表库中每个数据报表之间的数据调阅链接；
链接触发单元，用于基于用户输入的维度选择指令触发对应展示维度的数据调阅链接，获得链接触发结果；
投放控制单元，用于基于链接触发结果和对应种类的展示维度的展示模板获得数据展示结果，将数据展示结果投放至智慧大屏，获得最终展示结果。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种国有资产监督管理系统示意图；
图2为本发明实施例中一种国有资产监督管理报告审议流程示意图；
图3为本发明实施例中一种国有资产数据处理业务流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：
本发明提供了一种国有资产监督管理系统，参考图1和2，包括：
指标分析模块，用于基于待分析指标在对应种类的国有资产的企业级别树中的层级分析脉络和国有资产的数据报表库，获得待分析指标的指标分析结果；
监督预警模块，用于基于预设的预警规则和指标分析结果获得监督预警结果；
报告生成模块，用于将指标分析结果和监督预警结果与报告模板中的内容模块的生成组件进行对应关联获得关联结果，基于关联结果生成资产分析报告；
报告审议模块，用于基于报告审议流程更新资产分析报告，获得报告审议结果；
问题整改模块，用于建立报告审议结果中的待整改问题的问题台账，并基于待整改问题的整改跟踪结果对问题台账进行对账销号，获得最终整改结果。
该实施例中，国有资产种类包含非金融企业国有资产、金融企业国有资产、文化企业国有资产、行政事业性国有资产、国有自然资源。
该实施例中，每种国有资产有不同的待分析指标，例如：非金融企业国有资产的待分析指标有：资产负债情况指标、资产投向指标、风险指标、经营指标、薪酬情况指标、国有资产处置及收益分配指标、发展能力指标、国有企业总量与规模指标等；
文化企业国有资产的待分析指标有：资产负债情况指标、风险指标、经营指标、薪酬情况指标、国有资产处置及收益分配指标、发展能力指标等。
该实施例中，基于待分析指标在对应种类的国有资产的企业级别树中的层级分析脉络和国有资产的数据报表库，获得待分析指标的指标分析结果，例如：
当分析非金融企业国有资产的国有企业总量与规模指标时，则基于国有企业总量与规模指标在非金融企业国有资产的企业级别树中的层级分析脉络和国有资产的数据报表库，获得待分析指标的指标分析结果。
该实施例中，层级分析脉络即为获取待分析指标的具体指标数值时，需要对企业级别树中所有数据报表库中的数据报表进行层层分析计算时依据的逻辑过程。
该实施例中，企业级别树即为表征所有对应种类的国有资产的企业之间的层级管理关系的树结构，例如所有非金融企业之间的企业级别树。
该实施例中，国有资产的数据报表库即为包含对应种类的国有资产的所有数据报表的数据库，例如非金融企业国有资产的数据报表库中包含非金融企业的国有资产预算汇总表、资产负债预算表、利润预算表、现金流量预算表、资产负债表、应上交应弥补款项表、长期股权投资明细表等数据报表。
该实施例中，指标分析结果即为基于待分析指标在对应种类的国有资产的企业级别树中的层级分析脉络和国有资产的数据报表库分析获得的待分析指标的具体指标数值。
该实施例中，预设的预警规则即为预设的通过对指标分析结果的判断实现对应预警功能的规则，例如：当指标A的具体数值超过对应的指标阈值时，则发出指标A超量的预警指令。
该实施例中，监督预警结果即为基于预设的预警规则和指标分析结果获得的对国有资产的待分析指标实现监督预警功能的结果。
该实施例中，报告模板即为资产分析报告的空表模板。
该实施例中，内容模块即为报告模板中包含的不同内容对应的报告板块，例如：总体描述板块、数据分析板块、问题疑点板块等。
该实施例中，生成组件即为用于生成对应内容模块中的报告内容的程序组件。
该实施例中，关联结果即为将不同问题疑点对应的指标分析结果和监督预警结果与报告模板中的内容模块的生成组件进行对应关联后获得的结果。
该实施例中，资产分析报告即为基于将指标分析结果和监督预警结果与报告模板中的内容模块的生成组件进行对应关联后获得的关联结果生成的包含对国有资产的情况分析的报告，具体根据国有资产类型，按季度、年度分别自动生成非金融企业国有资产专项报告、金融企业国有资产专项报告、文化企业国有资产专项报告、行政事业性国有资产专项报告、国有自然资源专项报告、国有资产综合报告。
该实施例中，报告审议流程即为对资产分析报告进行审议时需要经过的流程，具体参考图2，资产分析报告需要依次经过预工委、财经委、常委会的审议，再将审议完成后获得的资产分析报告中的意见和报告内容进行意见下达，并根据意见反馈落实情况。
该实施例中，报告审议结果即为基于报告审议流程对资产分析报告全部审议并更新后获得的新的资产分析报告，其中附有每次审议过程的审议反馈。
该实施例中，待整改问题即为在报告审议结果中提取出的需要被整改的问题，例如：非金融国有企业现金流量过小等。
该实施例中，问题台账即为在云端问题台账记录中心记录的待整改问题的问题账号。
该实施例中，整改跟踪结果即为跟踪待整改问题的整改过程后获得的结果。
该实施例中，对账销号即为当基于整改跟踪结果判定待整改问题已经整改完毕时，则将在云端问题台账记录中心记录的待整改问题的问题账号进行销号处理。
该实施例中，最终整改结果即为基于待整改问题的整改跟踪结果对问题台账进行对账销号后获得的整改结果。
以上技术的有益效果为：基于待分析指标在对应种类的国有资产的企业级
别树中的层级分析脉络对国有资产的数据报表库进行数据分析，进而实现对国有资产的指标精准分析，同时，基于指标分析结果实现对指标的监督预警，也基于指标分析结果和监督预警结果和报告模板的生成组件自动生成该资产分析报告，实现了国有资产数据的海量整合，并基于报告审议流程实现人工意见对国有资产指标分析、监督、预警结果的干预调整，也基于对账销号机制实现了对待整改问题的跟踪完善，该实施例实现了对国有资产的事前、事中、事后的全面监督分析及管理，进而实现对国有资产的全范围和高深的有效监督管理。
实施例2：
在实施例1的基础上，指标分析模块，参考图3，包括：
数据处理单元，用于对国有资产的结构化数据进行清洗整合，并对国有资产的非结构化数据进行OCR(optical character recognition)文字识别(即对文档资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程)，获得对应种类的国有资产的数据报表库；
脉络确定单元，用于基于待分析的国有资产种类的企业级别树中所有国有企业的历史画像，在企业级别树中确定出待分析指标的层级分析脉络；
语句封装单元，用于基于层级分析脉络生成指标分析语句，并将指标分析语句封装获得指标分析程序，并搭建出指标分析程序与对应种类的国有资产的数据报表库中每个数据报表之间的数据导入链接；
指标分析单元，用于基于用户输入的国有资产分析选择指令和待分析指标选择指令，触发对应的数据导入链接和指标分析程序，获得对应种类的国有资产的指标分析结果。
该实施例中，基于预先经过大量清洗整合后的结构化国有资产数据训练好的清洗整合模型，对国有资产的结构化数据进行清洗整合。
该实施例中，非结构化数据例如文档、图像等数据信息。
该实施例中，参考图3，将对国有资产的非结构化数据进行OCR文字识别，并与国有资产的结构化数据一起被清洗整合后获得的数据汇总获得对应种类的国有资产的数据报表库，并与每种国有资产的原始数据构成的数据库一起被发送至数据服务网关，实现外部的数据查询、数据发布和其他表格模型发布请求。
该实施例中，历史画像即为包含国有企业的企业基本情况、经营情况、财务状况、行业情况、融资情况等多维度的商业信息数据，可以知识图谱的形式展示对应维度的商业信息数据，例如国有企业的资产数据种类分布图谱(即表征对应国有企业的所有国有资产数据种类之间的拓展关联关系的图谱)。
该实施例中，指标分析语句即为基于层级分析脉络生成的用于对企业级别树中所有国有企业的资产数据报表进行数据对应提取、计算，进而完成对对应种类的国有资产的指标的具体数值的分析功能的计算机程序语句。
该实施例中，基于层级分析脉络生成指标分析语句，即为：基于层级分析脉络确定出待分析指标的计算逻辑，基于计算逻辑中的计算关系和每个计算步骤需要的数据报表种类，生成可完成待分析指标的计算过程的计算机程序语句。
该实施例中，指标分析程序即为由指标分析语句封装获得的用于对企业级别树中所有国有企业的资产数据报表进行数据对应提取、计算，进而完成对对应种类的国有资产的指标的具体数值的分析功能的计算机程序。
该实施例中，数据报表即为数据报表库中包含的数据表。
该实施例中，数据导入链接即为用于在指标分析程序运行过程中调取运行需要的数据报表中的数据的链接。
该实施例中，国有资产分析选择指令即为用于选择需要被指标分析的国有资产种类。
该实施例中，待分析指标选择指令即为用于选择需要待分析指标的指令。
以上技术的有益效果为：通过对国有资产的结构化数据和非结构化数据的处理获得数据库，并基于国有企业的历史画像分析出待分析指标的层级分析脉络，即完成了待分析指标在海量国有资产数据报表中的计算逻辑关系，为实现对每种国有资产的待分析指标的自动分析提供了计算机语句核心设计思想，基于层级分析脉络生成指标分析语句，进而生成指标分析程序，再结合搭建好的存在对应关系的数据导入链接，生成了完成的指标分析程序，基于用户输入的指令触发对应的指标分析程序，实现了在海量国有资产数据报表中完成对待分析指标的精准的指标分析功能。
实施例3：
在实施例2的基础上，脉络确定单元，包括：
第一关系确定子单元，用于基于待分析的国有资产种类的企业级别树，确定出所有国有企业之间的层级管理关系；
种类确定子单元，用于基于国有企业的历史画像确定出资产数据种类分布图谱，基于资产数据种类分布图谱确定出对应国有企业的所有核心资产数据种类和拓展资产数据种类；
第二关系确定子单元，用于基于层级管理关系和所有核心资产数据种类以及所有拓展资产数据种类，确定出企业级别树中的所有资产数据层级拓展关系；
脉络确定子单元，用于基于待分析指标的直接数据来源在所有资产数据层级拓展关系中确定出待分析指标的层级分析脉络。
该实施例中，层级管理关系即为企业级别树中包含的企业隶属关系和管理关系，例如：省级国有企业与市级国有企业之间的管理关系、母公司与子公司之间的隶属关系。
该实施例中，资产数据种类分布图谱即为在国有企业的历史画像中确定出表征对应国有企业的所有国有资产数据种类之间的拓展关联关系的图谱，例如：对应国有企业的所有核心资产数据种类和拓展资产数据种类之间的同企业资产数据拓展关系等。
该实施例中，核心资产数据种类即为由相关规章制度标定划分的与对应国有企业的核心业务相关的资产数据，如国家电网中与电力产业链直接相关的资产数据。
该实施例中，拓展资产数据种类即为由相关规章制度标定划分的与经由对应国有企业的核心业务相关的资产数据拓展出的非核心业务相关的资产数据。
该实施例中，资产数据层级拓展关系即为基于层级管理关系和所有核心资产数据种类以及所有拓展资产数据种类，在企业级别树中确定出的表征对应种类的资产数据在企业级别树中所有国有企业的所有数据资产种类之间的层级拓展关系，也是逻辑递进关系，例如：A企业的数据资产种类a1→C企业的数据资产种类b3→D企业的数据资产种类a4(即由A企业的数据资产种类a1可拓展出C企业的数据资产种类b3，由C企业的数据资产种类b3可拓展出D企业的数据资产种类a4，这里的拓展关系，是指确定拓展出的数据资产种类对应的数值时，需要利用被拓展的数据资产种类对应的数值)。
该实施例中，基于待分析指标的直接数据来源在所有资产数据层级拓展关系中确定出待分析指标的层级分析脉络，即为：
在所有资产数据层级拓展关系中筛选出包含待分析指标的直接数据来源对应的资产数据种类且在企业级别树中遍历的国有企业总数最多的资产数据层级拓展关系作为对应的层级分析脉络。
该实施例中，每种资产数据种类对应一个数据报表。
以上技术的有益效果为：基于企业级别树中国有企业之间的层级管理关系，并结合在基于国有企业的历史画像确定出的资产数据种类分布图谱确定出的核心资产数据种类和拓展资产数据种类，确定出企业级别树中的所有业务层级拓展关系，进而分析出企业级别树中所有国有企业的数据报表之间的数据逻辑关系，进而精准确定出待分析指标的层级分析脉络。
实施例4：
在实施例3的基础上，第二关系确定子单元，包括：
第一关系确定端，用于基于层级管理关系和所有核心资产数据种类以及所有拓展资产数据种类，确定出企业级别树中的所有同企业拓展关系和所有显性跨企业拓展关系；
矩阵处理端，用于基于所有同企业拓展关系和所有跨企业拓展关系搭建出企业级别树中所有资产数据种类的关系矩阵，对关系矩阵进行奇异值分解和归一化处理，获得关系稠密矩阵；
第二关系确定端，用于基于关系稠密矩阵确定出企业级别树中的所有隐形跨企业拓展关系；
第三关系确定端，用于基于待分析的国有资产种类的企业级别树中的所有显性跨企业拓展关系和所有隐形跨企业拓展关系以及所有同企业拓展关系，确定出企业级别树中的所有资产数据层级拓展关系。
该实施例中，基于层级管理关系和所有核心资产数据种类以及所有拓展资产数据种类，确定出企业级别树中的所有同企业拓展关系和所有显性跨企业拓展关系，即为：
将同一企业的所有核心资产数据种类以及所有拓展资产数据种类之间的拓展关系当作同企业拓展关系，将层级管理关系中跨级别总数最小的不同企业的相同资产数据种类之间的关系当作显性跨企业拓展关系。
该实施例中，同企业拓展关系即为同一企业内的核心资产数据种类和对应的拓展数据资产种类之间的关系。
该实施例中，显性跨企业拓展关系即为不同企业内的资产数据种类之间的拓展关系。
该实施例中，基于所有同企业拓展关系和所有跨企业拓展关系搭建出企业级别树中所有资产数据种类的关系矩阵，即为：
关系矩阵的每行代表一个资产数据种类，每列也代表一个数据种类，关系矩阵的行容量和列容量与企业级别树中所有国有企业的所有资产数据种类的总数一致；
当资产数据种类A与资产数据种类B之间存在同企业拓展关系或跨企业拓展关系时，且资产数据种类A的所在行(列)序数为a，资产数据种类B的所在行(列)序数为b，则将关系矩阵中位于第a行第b列以及位于第b行第a列的数值设置为1，否则，将关系矩阵中位于第a行第b列以及位于第b行第a列的数值设置为0；
并将关系矩阵中所有行序数和列序数相等的位置的数值设置为1；
进而基于所有同企业拓展关系和所有跨企业拓展关系搭建出所有资产数据种类的关系矩阵。
该实施例中，关系稠密矩阵即为对关系矩阵进行奇异值分解后获得的正交矩阵进行归一化处理后获得的稠密矩阵。
该实施例中，隐形跨企业拓展关系即为基于关系稠密矩阵确定出的不同企业内的资产数据种类之间的拓展关系。
该实施例中，基于待分析的国有资产种类的企业级别树中的所有显性跨企业拓展关系和所有隐形跨企业拓展关系以及所有同企业拓展关系，确定出企业级别树中的所有资产数据层级拓展关系，即为：
将待分析的国有资产种类的企业级别树中存在显性跨企业拓展关系或隐形跨企业拓展关系或同企业拓展关系的资产数据种类进行连接，获得的连贯的包含两个或两个以上资产数据种类的多层拓展关系，例如：企业A的资产数据种类A和企业B的资产数据种类B之间存在显性跨企业拓展关系，企业B的资产数据种类B与企业C的资产数据种类C之间存在隐形跨企业拓展关系，则可确定出的资产数据层级拓展关系为企业A的资产数据种类A——企业B的资产数据种类B——企业C的资产数据种类C。
以上技术的有益效果为：确定出了企业级别树中的所有同企业拓展关系和所有显性跨企业拓展关系，也通过对企业级别树中所有资产数据种类的关系矩阵处理后的结果识别出企业级别树中的所有隐形跨企业拓展关系，实现了全面确定出企业级别树中的所有资产数据种类之间的拓展关系，进而确定出广泛的资产数据层级拓展关系。
实施例5：
在实施例4的基础上，第二关系确定端基于关系稠密矩阵确定出企业级别树中的所有隐形跨企业拓展关系的方法，包括：
计算出每两个资产数据种类在关系稠密矩阵中的每个行向量中的表征间距；
基于每两个资产数据种类在关系稠密矩阵中的每个行向量中的表征间距，计算出两个跨企业资产数据种类的关系系数；
判定关系系数不超过关系系数阈值的两个跨企业资产数据种类之间存在隐形跨企业拓展关系。
该实施例中，计算出每两个资产数据种类在关系稠密矩阵中的每个行向量中的表征间距，即为：
将两个资产数据种类在关系稠密矩阵中的对应行向量中的对应数值的差当作表征矩阵。
该实施例中，表征矩阵即为基于关系稠密矩阵中的行向量确定出的与两个跨企业资产数据之间的偏差程度成正比的数值。
该实施例中，基于每两个资产数据种类在关系稠密矩阵中的每个行向量中的表征间距，计算出两个跨企业资产数据种类的关系系数，包括：
基于每两个资产数据种类在关系稠密矩阵中的每个行向量中的表征间距,计算出关系稠密矩阵中每个行向量对每个跨企业资产数据种类的影响权重：
式中，δ为关系稠密矩阵中当前计算的行向量对当前计算的跨企业资产数据种类的影响权重，L0′(0,0′)为当前计算的行向量对应的资产数据种类和当前计算的跨企业资产数据种类在当前计算的行向量中的表征间距，n为关系稠密矩阵的每行(列)中包含的数值的总个数(也是关系稠密矩阵中包含的行向量的总数或者列向量的总数)，Li(0,0′)为当前计算的行向量对应的资产数据种类和当前计算的跨企业资产数据种类在第i个行向量中的表征间距；
基于关系稠密矩阵中每个行向量对两个跨企业资产数据种类的影响权重和两个跨企业资产数据种类在关系稠密矩阵中的每个行向量中的表征间距，计算出两个跨企业资产数据种类的关系系数：
式中，ε为两个跨企业资产数据种类的关系系数，e为自然常数，且e的取值为2.72，δ1i为关系稠密矩阵中的第i个行向量对当前计算的两个跨企业资产数据种类中的第一个资产数据种类的影响权重，δ2i为关系稠密矩阵中的第i个行向量对当前计算的两个跨企业资产数据种类中的第二个资产数据种类的影响权重，Li(1,2)为当前计算的两个跨企业资产数据种类在第i个行向量中的表征间距，Lmax(1,2)为当前计算的两个跨企业资产数据种类在所有行向量中的表征间距中的最大值；
基于上述公式可以考虑到计算关系系数时行向量对每个资产数据种类的影响权重，进而基于两个跨企业资产数据种类在关系稠密矩阵中的每个行向量中的表征间距计算出可以表征两个跨企业资产数据种类之间的关系紧密程度的关系系数；关系系数越大，表征两个跨企业资产数据种类之间的关系紧密程度越大，反之亦然。
该实施例中，关系系数阈值即为预设的用于判断两个跨企业资产数据种类是否存在隐形跨企业拓展关系时所参考的判断阈值。
以上技术的有益效果为：基于两个跨企业资产数据种类在关系稠密矩阵中的每个行向量中的表征距离，准确计算出可以保证两个跨企业资产数据种类之间的关系紧密程度的系数，进而再通过计算出的关系系数与关系系数阈值的比较，精准全面地识别出企业级别中存在的隐形跨企业拓展关系。
实施例6：
在实施例1的基础上，报告生成模块，包括：
标签设置单元，用于基于指标分析结果和监督预警结果生成问题疑点数据群，并设置每个问题疑点数据群的问题疑点标签；
深度学习单元，用于对历史报告库进行深度学习，获得报告模板中每个内容模块的数据分析策略；
算法生成单元，用于基于数据分析策略生成数据分析算法，并将数据分析算法封装获得对应内容模块的生成组件；
报告生成单元，用于基于自定义选择指令和问题疑点标签，将问题疑点数据群与报告模板中的内容模块的生成组件进行对应关联，获得关联结果，触发报告模板中每个内容模块被关联后的生成组件，获得资产分析报告。
该实施例中，问题疑点数据群即为基于预设的判断规则，在所有指标分析结果中识别出与每个问题疑点相关的指标分析结果，也在所有监督预警结果中识别出与每个问题疑点相关的监督预警结果，将与对应问题疑点相关的指标分析结果和监督预警结果进行汇总获得对应问题疑点的问题疑点数据群。
该实施例中，问题疑点数据群即为包含与对应问题疑点相关的指标分析结果和监督预警结果的数据群。
该实施例中，问题疑点标签即为用于将每个问题疑点数据群与对应的问题疑点进行对应的标签。
该实施例中，历史报告库即为用于存储历史资产分析报告的数据库。
该实施例中，对历史报告库进行深度学习，获得报告模板中每个内容模块的数据分析策略，即为：
对历史报告库中的历史资产分析报告中每个内容模块的生成过程进行学习，获得每个内容模块的数据分析策略。
该实施例中，数据分析策略即为获得报告模板中的对应内容模块的报告内容时对相应的数据报表进行数据分析的策略，例如获取所有非金融国有企业的负债情况表中的年度负债总额的和。
该实施例中，数据分析算法即为基于数据分析测量生成的包含计算机语句的程序算法，该数据分析算法可以按照对应数据分析策略对导入的数据进行数据分析，并获得相应分析结果，例如：获取所有非金融国有企业的负债情况表中的年度负债总额的和，将其数值填入内容模块B的第5个空字符中。
以上技术的有益效果为：通过将每个问题疑点对应相关的指标分析结果和监督预警结果进行划分、打标签处理，再与基于经过深度学习后获得的报告模板中每个内容模块的数据分析策略生成的内容模块的生成组件进行对应关联，进而生成可由外部触发实现自动生成内容模块中的报告内容的功能，进而实现资产分析报告的自动生成。
实施例7：
在实施例1的基础上，报告审议模块，参考图2，包括：
报告审议单元，用于基于报告审议流程依次将资产分析报告发送至对应审议组织端，并接收对应审议组织端输入的审议反馈；
报告更新单元，用于基于审议反馈不断更新资产分析报告，获得报告审议结果。
该实施例中，审议组织端即为审议流程中包括的需要对资产分析报告进行审议的组织通讯端，例如：预工委组织端、财经委组织端等。
该实施例中，审议反馈即为审议组织在对应审议组织端输入的对资产分析报告进行审议后提供的反馈意见。
以上技术的有益效果为：基于报告审议流程，实现报告审议工作链的全程信息化，也实现了对资产分析报告的审议意见的自动更新记录。
实施例8：
在实施例1的基础上，问题整改模块，包括：
台账建立单元，用于在报告审议结果中提取出待整改问题，并建立待整改问题的问题台账；
整改跟踪单元，用于跟踪待整改问题的整改流程，获得整改跟踪结果；
对账销号单元，用于基于整改跟踪结果对问题台账进行对账销号，获得最终整改结果。
该实施例中，待整改问题即为在报告审议结果中的问题疑点内容模块中获得的需要整改的问题，也可通过预设的筛选机制对报告审议结果中的问题疑点内容模块中的所有问题疑点进行筛选后获得待整改问题。
该实施例中，整改流程即为由待整改问题的整改端输入的整改反馈生成的对待整改问题进行整改的流程记录。
以上技术的有益效果为：基于报告审议结果实现整改问题的自动识别，也实现了对整改流程的自动跟踪，基于在云端生成的问题台账并基于整改跟踪结果进行对账销号，实现了对国有资产事后改善的有效监督管理。
实施例9：
在实施例1的基础上，还包括：
数据展示模块，用于基于用户输入的维度选择指令将对应种类的展示维度的数据展示结果投放至智慧大屏，获得最终展示结果。
该实施例中，维度选择指令即为用户输入的选择在智慧大屏中投放国有资产数据的展示维度的指令。
该实施例中，展示维度例如：
资产负债情况、资产投向分析的展示维度可以是行业类型和企业类型两个维度；
薪酬情况分析的展示维度可以是岗位类型和行业类型两个维度；
国有企业总量与规模分析的展示维度可以是收付实现制、权责发生制两个维度。
该实施例中，数据展示结果即为按照展示维度确定的在智慧大屏投放的数据展示结果。
该实施例中，最终展示结果即为基于用户输入的维度选择指令将对应种类的展示维度的数据展示结果投放至智慧大屏后获得的在智慧大屏中展示的结果。
该实施例中，采用智能化技术和可视化图形的方式，以饼状图、柱形图的形式展示国有资产、企业国有资产(不含金融企业)、金融企业国有资产、文化企业国有资产、行政事业性国有资产、国有自然资源的总体情况，或者以GIS地图的形式展示国有自然资源的地区分布情况。
以上技术的有益效果为：建立了智慧大屏与国有资产综合分析中各个分析主题的联动机制，实现由智慧大屏的可视化图形穿透至相关的分析主题界面，使得国有资产分析结果更加直观。
实施例10：
在实施例9的基础上，数据展示模块，包括：
列表确定单元，用于确定出每种国有资产的展示维度列表；
连接搭建单元，用于基于展示维度列表中每种展示维度的展示策略，搭建出每种展示维度的展示模板中每个展示区域与对应种类的国有资产的数据报表库中每个数据报表之间的数据调阅链接；
链接触发单元，用于基于用户输入的维度选择指令触发对应展示维度的数据调阅链接，获得链接触发结果；
投放控制单元，用于基于链接触发结果和对应种类的展示维度的展示模板获得数据展示结果，将数据展示结果投放至智慧大屏，获得最终展示结果。
该实施例中，展示维度列表即为包含对应国有资产的每种分析主题的所有可选择的展示维度的列表。
该实施例中，展示策略即为对国有资产的数据报表库中相应数报表进行数据调阅并数据处理后获得对应展示维度的展示模板中所有展示区域的展示结果的策略。
该实施例中，展示模板即为将对应种类的国有资产按照对应展示维度展示至智慧大屏时所依据的模板，展示模板是提前人工设置生成的。
该实施例中，展示区域即为展示模板中包含的区域。
该实施例中，数据调阅链接即为调阅出生成对应展示维度的展示模板中对应展示区域的展示结果时所需的数据报表中的数据的链接。
该实施例中，链接触发结果即为基于用户输入的维度选择指令触发对应展示维度的数据调阅链接后获得的结果。
该实施例中，基于链接触发结果和对应种类的展示维度的展示模板获得数据展示结果，即为：将链接触发结果生成的展示结果导入至对应种类的展示维度的展示模板中的对应展示区域，获得数据展示结果。
以上技术的有益效果为：基于展示维度的展示策略生成存在对应关系的数据调阅链接，进而实现基于指令完成数据的自动调阅以及展示结果的自动生成，也丰富了智慧大屏展示资产分析数据的多样性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (7)
1.一种国有资产监督管理系统，其特征在于，包括：
指标分析模块，用于基于待分析指标在对应种类的国有资产的企业级别树中的层级分析脉络和国有资产的数据报表库，获得待分析指标的指标分析结果；
监督预警模块，用于基于预设的预警规则和指标分析结果获得监督预警结果；
报告生成模块，用于将指标分析结果和监督预警结果与报告模板中的内容模块的生成组件进行对应关联获得关联结果，基于关联结果生成资产分析报告；
报告审议模块，用于基于报告审议流程更新资产分析报告，获得报告审议结果；
问题整改模块，用于建立报告审议结果中的待整改问题的问题台账，并基于待整改问题的整改跟踪结果对问题台账进行对账销号，获得最终整改结果；
所述层级分析脉络即为获取待分析指标的具体指标数值时，需要对企业级别树中所有数据报表库中的数据报表进行层层分析计算时依据的逻辑过程；
所述企业级别树即为表征所有对应种类的国有资产的企业之间的层级管理关系的树结构；
所述指标分析模块，包括：
数据处理单元，用于对国有资产的结构化数据进行清洗整合，并对国有资产的非结构化数据进行OCR文字识别，获得对应种类的国有资产的数据报表库；
脉络确定单元，用于基于待分析的国有资产种类的企业级别树中所有国有企业的历史画像，在企业级别树中确定出待分析指标的层级分析脉络；
语句封装单元，用于基于层级分析脉络生成指标分析语句，并将指标分析语句封装获得指标分析程序，并搭建出指标分析程序与对应种类的国有资产的数据报表库中每个数据报表之间的数据导入链接；
指标分析单元，用于基于用户输入的国有资产分析选择指令和待分析指标选择指令，触发对应的数据导入链接和指标分析程序，获得对应种类的国有资产的指标分析结果；
所述脉络确定单元，包括：
第一关系确定子单元，用于基于待分析的国有资产种类的企业级别树，确定出所有国有企业之间的层级管理关系；
种类确定子单元，用于基于国有企业的历史画像确定出资产数据种类分布图谱，基于资产数据种类分布图谱确定出对应国有企业的所有核心资产数据种类和拓展资产数据种类；
第二关系确定子单元，用于基于层级管理关系和所有核心资产数据种类以及所有拓展资产数据种类，确定出企业级别树中的所有资产数据层级拓展关系；
脉络确定子单元，用于基于待分析指标的直接数据来源在所有资产数据层级拓展关系中确定出待分析指标的层级分析脉络；
所述第二关系确定子单元，包括：
第一关系确定端，用于基于层级管理关系和所有核心资产数据种类以及所有拓展资产数据种类，确定出企业级别树中的所有同企业拓展关系和所有显性跨企业拓展关系；
矩阵处理端，用于基于所有同企业拓展关系和所有跨企业拓展关系搭建出企业级别树中所有资产数据种类的关系矩阵，对关系矩阵进行奇异值分解和归一化处理，获得关系稠密矩阵；
第二关系确定端，用于基于关系稠密矩阵确定出企业级别树中的所有隐形跨企业拓展关系；
第三关系确定端，用于基于待分析的国有资产种类的企业级别树中的所有显性跨企业拓展关系和所有隐形跨企业拓展关系以及所有同企业拓展关系，确定出企业级别树中的所有资产数据层级拓展关系。
2.根据权利要求1所述的一种国有资产监督管理系统，其特征在于，第二关系确定端基于关系稠密矩阵确定出企业级别树中的所有隐形跨企业拓展关系的方法，包括：
计算出每两个资产数据种类在关系稠密矩阵中的每个行向量中的表征间距；
基于每两个资产数据种类在关系稠密矩阵中的每个行向量中的表征间距，计算出两个跨企业资产数据种类的关系系数；
判定关系系数不超过关系系数阈值的两个跨企业资产数据种类之间存在隐形跨企业拓展关系。
3.根据权利要求1所述的一种国有资产监督管理系统，其特征在于，报告生成模块，包括：
标签设置单元，用于基于指标分析结果和监督预警结果生成问题疑点数据群，并设置每个问题疑点数据群的问题疑点标签；
深度学习单元，用于对历史报告库进行深度学习，获得报告模板中每个内容模块的数据分析策略；
算法生成单元，用于基于数据分析策略生成数据分析算法，并将数据分析算法封装获得对应内容模块的生成组件；
报告生成单元，用于基于自定义选择指令和问题疑点标签，将问题疑点数据群与报告模板中的内容模块的生成组件进行对应关联，获得关联结果，触发报告模板中每个内容模块被关联后的生成组件，获得资产分析报告。
4.根据权利要求1所述的一种国有资产监督管理系统，其特征在于，报告审议模块，包括：
报告审议单元，用于基于报告审议流程依次将资产分析报告发送至对应审议组织端，并接收对应审议组织端输入的审议反馈；
报告更新单元，用于基于审议反馈不断更新资产分析报告，获得报告审议结果。
5.根据权利要求1所述的一种国有资产监督管理系统，其特征在于，问题整改模块，包括：
台账建立单元，用于在报告审议结果中提取出待整改问题，并建立待整改问题的问题台账；
整改跟踪单元，用于跟踪待整改问题的整改流程，获得整改跟踪结果；
对账销号单元，用于基于整改跟踪结果对问题台账进行对账销号，获得最终整改结果。
6.根据权利要求1所述的一种国有资产监督管理系统，其特征在于，还包括：
数据展示模块，用于基于用户输入的维度选择指令将对应种类的展示维度的数据展示结果投放至智慧大屏，获得最终展示结果。
7.根据权利要求6所述的一种国有资产监督管理系统，其特征在于，数据展示模块，包括：
列表确定单元，用于确定出每种国有资产的展示维度列表；
连接搭建单元，用于基于展示维度列表中每种展示维度的展示策略，搭建出每种展示维度的展示模板中每个展示区域与对应种类的国有资产的数据报表库中每个数据报表之间的数据调阅链接；
链接触发单元，用于基于用户输入的维度选择指令触发对应展示维度的数据调阅链接，获得链接触发结果；
投放控制单元，用于基于链接触发结果和对应种类的展示维度的展示模板获得数据展示结果，将数据展示结果投放至智慧大屏，获得最终展示结果。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 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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