序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇企業(yè)信用管理論文范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

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)來源建立財務循環(huán)模型，綜合目標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鍵回收模式———賬齡管理體系。

1系統(tǒng)業(yè)務流程的建立

模型業(yè)務主要包括以下流程：企業(yè)銷售人員將定貨客戶的資料交到企業(yè)應收賬款管理人員，應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，必須查閱當天的應收款回籠賬單，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，應以時間順序為準，并與發(fā)票一一對照，與財務賬冊及時對證。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，確保各類財務數(shù)據(jù)的準確無誤，確保能夠?qū)撛诘娘L險客戶排除在體系之外，實現(xiàn)環(huán)保企業(yè)應收賬款增加的安全，從而有效避免風險。

2根據(jù)客戶設想模型轉(zhuǎn)化關系

建立以下模型組織：客戶：客戶ID、業(yè)務員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)務員：業(yè)務員ID、姓名、部門單位產(chǎn)品（服務品類）：名目ID、產(chǎn)品服務名稱、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)務范圍劃分收款單據(jù)：收款單據(jù)ID、業(yè)務員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)務員ID、數(shù)量、單價、日期、結(jié)算方式

應用數(shù)據(jù)挖掘處理技術實現(xiàn)信用的分類辨別和規(guī)避風險

本功能實現(xiàn)的原理，是基于信用管理正常運行的基礎上，對有關目標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攧諗?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)挖掘技術為構(gòu)造模型來分析推進架構(gòu)，使財務主體對客戶的業(yè)務、信息、額度以及是否有業(yè)務員與客戶聯(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、惡意欺詐預警；第四類別：ORCLEDM系統(tǒng)應用、結(jié)果生成。

2關鍵技術

系統(tǒng)配套的數(shù)據(jù)挖掘技術可以參考采用SAS，Dminer等工具進行綜合性和預言性的數(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)務交易數(shù)據(jù)和特征作為基準，來預測下一階段的數(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