财务报表处理方法及系统

摘要

本申请提供了一种财务报表处理方法及系统，涉及人工智能技术领域，也可用于金融技术领域，该方法包括：获取目标企业的财务报表，该财务报表包括：多类财务指标各自对应的财务指标值；根据各类财务指标各自对应的多个参考区间，确定各个财务指标值各自的目标区间；根据各个目标区间的上限值、下限值和区间上限分位数，确定各个财务指标值的得分；根据各个财务指标值的得分，生成所述目标企业的财务分析报表。本申请能够提高财务报表处理的可靠性和效率，进而能够保证财务分析的质量。

说明书

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种财务报表处理方法及系统。

背景技术

随着企业的发展和壮大，企业各方面管理也越发精细化，财务分析的重要性不断凸显。财务分析以企业财务报告反映的财务指标为主要依据，对企业的财务状况和经营成果进行评价和剖析，目的是反映企业在运营过程中的利弊得失、财务状况及发展趋势，为改进企业财务管理工作和优化经营决策提供重要的财务信息。

目前财务分析的门槛较高，除了需要企业自身的财务报表数据，还需要广泛和准确的外部企业可参考数据，以及合理的分析处理过程。普通企业的自身能力难以同时满足这些条件，通常需要依靠投资银行等金融服务商提供专业的财务分析服务。而对于投资银行等金融服务商，面对大量的不同规模、不同行业和不同阶段的企业客户，传统依靠专业人员手工逐一分析的工作模式，难以快速满足大量的客户需求，过程中涉及大量的数据分析和处理容易出错，分析结果的质量依赖于的业务人员的从业经验，难以提供标准化、质量优并且效率高的财务分析服务。

发明内容

针对现有技术中的问题，本申请提出了一种财务报表处理方法及系统，能够提高财务报表处理的可靠性和效率，进而能够保证财务分析的质量。

为了解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：

第一方面，本申请提供一种财务报表处理方法，包括：

获取目标企业的财务报表，该财务报表包括：多类财务指标各自对应的财务指标值；

根据各类财务指标各自对应的多个参考区间，确定各个财务指标值各自的目标区间；

根据各个目标区间的上限值、下限值和区间上限分位数，确定各个财务指标值的得分；

根据各个财务指标值的得分，生成所述目标企业的财务分析报表。

进一步地，在所述根据各类财务指标各自对应的多个参考区间，确定各个财务指标值各自的目标区间之前，还包括：

获取多个对标企业的对标财务报表，该对标财务报表包括：多类财务指标各自对应的基准数据；

应用各类财务指标各自对应的预设的预测模型和基准数据，确定各个参考区间的上限值和下限值。

进一步地，在所述应用各类财务指标各自对应的预设的预测模型和基准数据之前，还包括：

获取多个样本集，每个样本集包括：唯一的财务指标对应的多个财务指标值样本和实际参考区间，各样本集对应的财务指标类型不同；

应用各个样本集分别对BP模型进行训练，得到各类财务指标各自对应的预设的预测模型。

进一步地，所述获取目标企业的财务报表，包括：

获取目标企业的财务报表；

若所述财务报表为图片，则应用预设的文字识别模型对所述财务报表进行处理。

第二方面，本申请提供一种财务报表处理系统，包括：

获取装置，用于获取目标企业的财务报表，该财务报表包括：多类财务指标各自对应的财务指标值；

目标区间确定装置，用于根据各类财务指标各自对应的多个参考区间，确定各个财务指标值各自的目标区间；

得分确定装置，用于根据各个目标区间的上限值、下限值和区间上限分位数，确定各个财务指标值的得分；

生成装置，用于根据各个财务指标值的得分，生成所述目标企业的财务分析报表。

进一步地，所述的财务报表处理系统，还包括：

报表获取装置，用于获取多个对标企业的对标财务报表，该对标财务报表包括：多类财务指标各自对应的基准数据；

应用装置，用于应用各类财务指标各自对应的预设的预测模型和基准数据，确定各个参考区间的上限值和下限值。

进一步地，所述的财务报表处理系统，还包括：

样本获取装置，用于获取多个样本集，每个样本集包括：唯一的财务指标对应的多个财务指标值样本和实际参考区间，各样本集对应的财务指标类型不同；

应用装置，用于应用各个样本集分别对BP模型进行训练，得到各类财务指标各自对应的预设的预测模型。

进一步地，所述获取装置，包括：

报表获取模块，用于获取目标企业的财务报表；

处理模块，用于若所述财务报表为图片，则应用预设的文字识别模型对所述财务报表进行处理。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器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程序时实现所述的财务报表处理方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现所述的财务报表处理方法。

由上述技术方案可知，本申请提供一种财务报表处理方法及系统。其中，该方法包括：获取目标企业的财务报表，该财务报表包括：多类财务指标各自对应的财务指标值；根据各类财务指标各自对应的多个参考区间，确定各个财务指标值各自的目标区间；根据各个目标区间的上限值、下限值和区间上限分位数，确定各个财务指标值的得分；根据各个财务指标值的得分，生成所述目标企业的财务分析报表，能够提高财务报表处理的可靠性和效率，进而能够保证财务分析的质量；具体地，可以快速完成客户财务报表数据的解析，基于多维度的可比基准数据进行各项对标处理，并支持通过不断更新和增加基准财务数据的数量和对标维度，不断提升系统输出结果的精准度、完备性，确保投资银行财务报表分析自动对标功能不断完善。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例中财务报表处理方法的流程示意图；

图2是本申请实施例中财务报表处理系统的结构示意图；

图3是本申请应用实例中财务报表处理系统的结构示意图；

图4是本申请应用实例中文件识别装置的结构示意图；

图5是本申请应用实例中文件读取加工装置的结构示意图；

图6是本申请应用实例中记忆存储装置的结构示意图；

图7是本申请应用实例中信息识别输出装置的结构示意图；

图8是本申请应用实例中财务报表处理方法的流程示意图；

图9为本申请实施例的电子设备的系统构成示意框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

为了解决上述现有技术中存在的问题，快速、高效且精准实现大量客户的财务报表分析并提供给客户最终的分析结果，本发明基于大数据和人工智能技术，提出一种财务报表处理方法及系统，通过建立多维度的基准财务数据信息库，依据预训练的神经网络模型进行大数据分析，依靠OCR等手段对客户财务报表进行预处理，可实现快速处理客户财务报表数据并自动完成各项指标的对标处理，向客户快速提供高价值的财务报表对标分析报告，帮助企业客户快速掌握自身财务数据的优势和短板，帮助客户实现财务管理提升。同时，系统支持不断扩充不同维度、不同时间范围的基准数据和基准数据的数据量，增强分析结果的时效性、准确性和全面性，满足金融市场业务的快速发展和变更需求，提升投资银行等金融服务商财务报表对标分析服务的质量和效率。

基于此，为了提高财务报表处理的可靠性和效率，进而保证财务分析的质量，本申请实施例提供一种财务报表处理系统，该装置可以是一服务器或客户端设备，所述客户端设备可以包括智能手机、平板电子设备、网络机顶盒、便携式计算机、台式电脑、个人数字助理(PDA)、车载设备和智能穿戴设备等。其中，所述智能穿戴设备可以包括智能眼镜、智能手表和智能手环等。

在实际应用中，进行财务报表处理的部分可以在如上述内容所述的服务器侧执行，也可以所有的操作都在所述客户端设备中完成。具体可以根据所述客户端设备的处理能力，以及用户使用场景的限制等进行选择。本申请对此不作限定。若所有的操作都在所述客户端设备中完成，所述客户端设备还可以包括处理器。

上述的客户端设备可以具有通信模块(即通信单元)，可以与远程的服务器进行通信连接，实现与所述服务器的数据传输。所述服务器可以包括任务调度中心一侧的服务器，其他的实施场景中也可以包括中间平台的服务器，例如与任务调度中心服务器有通信链接的第三方服务器平台的服务器。所述的服务器可以包括单台计算机设备，也可以包括多个服务器组成的服务器集群，或者分布式装置的服务器结构。

所述服务器与所述客户端设备之间可以使用任何合适的网络协议进行通信，包括在本申请提交日尚未开发出的网络协议。所述网络协议例如可以包括TCP/IP协议、UDP/IP协议、HTTP协议、HTTPS协议等。当然，所述网络协议例如还可以包括在上述协议之上使用的RPC协议(Remote Procedure Call Protocol，远程过程调用协议)、REST协议(Representational State Transfer，表述性状态转移协议)等。

需要说明的是，本申请公开的财务报表处理方法及系统可用于金融技术领域，也可用于除金融技术领域之外的任意领域，本申请公开的财务报表处理方法及系统的应用领域不做限定。

具体通过下述各个实施例进行说明。

为了提高财务报表处理的可靠性和效率，进而保证财务分析的质量，本实施例提供一种执行主体是财务报表处理系统的财务报表处理方法，该财务报表处理系统包括但不限于服务器，如图1所示，该方法具体包含有如下内容：

步骤100：获取目标企业的财务报表，该财务报表包括：多类财务指标各自对应的财务指标值。

具体地，所述目标企业为待分析财务情况的企业，如投资银行；所述财务指标可以包括：资产规模数值指标、营业利润、总资产报酬率和资产负债率等。

步骤200：根据各类财务指标各自对应的多个参考区间，确定各个财务指标值各自的目标区间。

步骤300：根据各个目标区间的上限值、下限值和区间上限分位数，确定各个财务指标值的得分。

具体地，各个参考区间设有各自对应的上限值、下限值、区间上限分位数和区间下限分位数；举例来说，对于任一类财务指标，可以预设均匀分布11个对标刻度，分别是0％，10％，20％，30％，40％，50％，60％，70％，80％，90％，100％，得到10个参考区间，0％至100％为参考区间的区间上限分位数和/或区间下限分位数；对于第一个参考区间，区间上限分位数为0％，区间下限分位数为10％，对于第二个参考区间，区间上限分位数为10％，区间下限分位数为20％。所述上限值为参考区间对应的最大财务指标值，所述下限值为参考区间对应的最小财务指标值。

步骤400：根据各个财务指标值的得分，生成所述目标企业的财务分析报表。

具体地，所述财务分析报表可以是财务报表对标分析结果报告；可以读取预设的财务分析结果模板，根据各个财务指标值的得分，按照预设的财务分析结果模板中的预留位置和特定逻辑组合逐一进行填充。

以总资产数值指标为例，预设的财务分析结果模板可以参考如下，其中，{{YEAR}}、{{V1}}、{{SCORE}}、{{T11}}、{{T12}}和{{T13}}均表示预留位置，其中，{{YEAR}}、{{V1}}、{{T11}}、{{T12}}和{{T13}}可以从财务报表中获得，{{SCORE}}表示财务指标值的得分，可以通过与对标企业进行比较，得到目标企业的财务指标值的得分在对标企业中的排名{{P1}}。

财务分析结果模板：“总资产

资产指企业拥有或控制的能以货币计量的经济资源，因此，总资产数额的大小决定了企业掌握经济资源的多寡，资产规模对于企业发展的影响效应较大。

您在所选对标企业中位于{{P1}}，{{YEAR}}年末总资产为{{V1}}万元。在总资产数值指标这一财务指标上财务指标值的得分为{{SCORE}}，超越了{{P1}}的可比同业。企业总资产规模为{{T11}}，掌握经济资源为{{T12}}，{{T13}}”。

由上述描述可知，本实施例提供的财务报表处理方法，能够提高财务报表处理的可靠性和效率，进而保证财务分析的质量；可以快速生成准确、完备的财务分析报表。

为了进一步提高各参考区间的可靠性，在本申请一个实施例中，在步骤200之前，还包括：

步骤021：获取多个对标企业的对标财务报表，该对标财务报表包括：多类财务指标各自对应的基准数据。

具体地，基准数据可以是标财务报表中的财务指标值即可比基准财务数据。

步骤022：应用各类财务指标各自对应的预设的预测模型和基准数据，确定各个参考区间的上限值和下限值。

由上述描述可知，本实施例提供的财务报表处理方法，可以基于多维度的可比基准财务数据进行各项对标处理，进一步地，可以支持通过不断更新和增加基准财务数据的数量和对标维度，不断提升系统输出结果的精准度、完备性，确保投资银行财务报表分析对标功能不断完善。

为了进一步提高预测模型的可靠性，在本申请一个实施例中，在步骤022之前，还包括：

步骤001：获取多个样本集，每个样本集包括：唯一的财务指标对应的多个财务指标值样本和实际参考区间，各样本集对应的财务指标类型不同。

具体地，可以在某银行的客户群中，按照国际行业划分，选取各行业TOP100企业的财务报表，从TOP100企业的财务报表中选取各类财务指标各自对应的财务指标值作为财务指标值样本。

步骤002：应用各个样本集分别对BP模型进行训练，得到各类财务指标各自对应的预设的预测模型。

为了进一步提高财务报表处理的自动化程度，在本申请一个实施例中，步骤100包括：

步骤101：获取目标企业的财务报表

步骤102：若所述财务报表为图片，则应用预设的文字识别模型对所述财务报表进行处理。

具体地，所述预设的文字识别模型为预先训练得到的光学字符识别(OpticalCharacter Recognition,简称OCR)模型；应用预设的文字识别模型对所述财务报表进行处理可以得到所述财务报表中的文本数据，包括财务指标类型和财务指标值。

从软件层面来说，为了提高财务报表处理的可靠性和效率，进而保证财务分析的质量，本申请提供一种用于实现所述财务报表处理方法中全部或部分内容的财务报表处理系统的实施例，参见图2，所述财务报表处理系统具体包含有如下内容：

获取装置10，用于获取目标企业的财务报表，该财务报表包括：多类财务指标各自对应的财务指标值；

目标区间确定装置20，用于根据各类财务指标各自对应的多个参考区间，确定各个财务指标值各自的目标区间；

得分确定装置30，用于根据各个目标区间的上限值、下限值和区间上限分位数，确定各个财务指标值的得分；

生成装置40，用于根据各个财务指标值的得分，生成所述目标企业的财务分析报表。

在本申请一个实施例中，所述的财务报表处理系统，还包括：

报表获取装置，用于获取多个对标企业的对标财务报表，该对标财务报表包括：多类财务指标各自对应的基准数据；

应用装置，用于应用各类财务指标各自对应的预设的预测模型和基准数据，确定各个参考区间的上限值和下限值。

在本申请一个实施例中，所述的财务报表处理系统，还包括：

样本获取装置，用于获取多个样本集，每个样本集包括：唯一的财务指标对应的多个财务指标值样本和实际参考区间，各样本集对应的财务指标类型不同；

应用装置，用于应用各个样本集分别对BP模型进行训练，得到各类财务指标各自对应的预设的预测模型。

在本申请一个实施例中，所述获取装置，包括：

报表获取模块，用于获取目标企业的财务报表；

处理模块，用于若所述财务报表为图片，则应用预设的文字识别模型对所述财务报表进行处理。

本说明书提供的财务报表处理系统的实施例具体可以用于执行上述财务报表处理方法的实施例的处理流程，其功能在此不再赘述，可以参照上述财务报表处理方法实施例的详细描述。

为了进一步说明本方案，本申请提供一种财务报表处理系统的应用实例，参见图3，该系统包括：文件识别装置1、文件读取加工装置2、记忆存储装置3以及信息识别输出装置4。其中，文件识别装置和文件读取加工装置分别与记忆存储装置连接，读取或者存储相应的财务报表数据，信息识别输出装置根据记忆存储装置存储的信息，进行客户财务报表数据的运算，结合各维度的基准财务数据，进行数据对标处理，将结果存入记忆存储装置，同时生成结果报告给客户。

文件识别装置1，用于判断文件是否符合系统输入要求，能否被系统加工处理。该装置主要根据文件名及后缀、文件格式等信息进行匹配。

文件读取加工装置2，根据文件的分析结果，读取文件并转换为标准格式的数据，根据系统中预设的源文件导入控制文件，实现数据的筛选和加工。

记忆存储装置3，用于记录特定文件的文件名及后缀、文件格式、文件行数、文件具体字段数据等信息。该装置用于存储原始的多维度财务基准数据、客户的财务报表数据、结果报告模板信息、最终生成的客户财务报表对标分析结果信息。

信息识别输出装置4，从记忆存储装置读取财务基准数据、客户的财务报表数据和结果报告模板信息，通过关键字提取比对，根据预设区间剔除明显过大、过小等异常数据等方法对数据进行预处理，并对运算结果进行规范化处理，以消除异常数据影响。

同时，依托预训练的神经网络模型对各个维度的财务基准数据进行处理，通过聚类算法对财务基准数据进行合理化分类，找到财务基准数据的相似状态和区间分布，获得可比参考区间值，将客户财务报表数据运算结果与该参考区间值进行对标，得到各项财务数据指标的得分区间。按照特定业务规则，将各项财务数据指标的得分区间结果填充到结果报告模板中，向客户输出最终的财务报表对标分析结果报告。客户可根据该结果报告得知自身财务数据与可比参考数据的对标情况，了解自身的优势和短板。业务人员根据业务发展情况和市场变化，不断将各维度、各时间段的基准财务数据以文件形式通过文件识别装置1、文件读取加工装置2、记忆存储装置3导入系统，不断提高系统自动对标分析结果的准确度。同时也支持自动抓取数据更新入系统，通过设定抓取规则，然后以预设周期与指定区域进行数据抓取更新原始数据。

参见图4，文件识别装置1包括：文件存储格式判定单元11、文件名称判定单元12和文件内容判定单元13。

文件存储格式判定单元11：判定文件所采用的格式，具体如EXCEL，DBF，TXT，CSV、JPEG等。该单元根据文件的二进制编码特征，识别该文件对应的存储格式，用于后续准确读取文件内容，确保数据解析的完整性。如针对DBF文件的结构特征如表1所示。

表1

读取二进制的编码，判断是否满足如上标准，并进一步结合DBF中头部信息与记录字段的匹配关系，确定文件是否属于DBF格式。

文件名称判定单元12：判定该文件名组成规则是否匹配记忆存储装置中已有的组成规则。比如基准财务报表的数据文件命名规则为：

文件名前缀(JZCWSJ)+数据维度(如上市公司：SSQY)+“yyyymmdd”+“.dfb”，说明参与人收到的文件名中带有4位年份、两位月份和两位日期信息，比如2017年1月1日发送的JZCWSJ_SSQY.DBF文件，系统收到的文件名应该为JZCWSJ_SSQY_20170101.DBF。该单元要对文件名进行匹配，具体包含如下步骤：

步骤1：先获取文件名，通过文件信息读取单元31获取对应的文件名模式规则，使用正则表达式检查当前文件是否满足系统预设的文件名规则，以上述文件为例，判定处理的文件名是否符合JZCWSJ_SSQY_开头+8位年月日+“.dbf”。

文件内容判定单元13：

针对符合文件名称判定单元12中找到的记录，再进一步判断文件内容要素是否匹配系统预设规则中对该类型文件的要求，包括：

A)记录的长度(如是固定长度的记录)

B)记录的分隔符

C)字段的个数

D)每个字段的格式

E)每个字段的字典值(如有)

以JZCWSJ_SSQY为例，即检查文件的记录是否满足如下记忆库中记录的行数据格式要求如表2所示。

表2

经过上述三个单元的处理，即可判定待处理文件是否可以被本系统处理，如果可以，则可直接根据预设规则进行文件读取加工装置的处理；如果没有，则结束对该文件的处理。

参见图5，文件读取加工装置2包括：文件读取单元21、文件数据转换单元22和文件数据导入单元23。

文件读取单元21：实现对EXCEL，DBF，TXT，CSV，JPEG等文件的读取，根据记忆存储装置中的文件信息读取单元31获得信息调用相应文件的读取函数，实现文件记录的获取。

文件数据转换单元22：针对文件读取单元获取到的记录，统一写入为标准的txt格式文档，以便于文件数据导入单元使用sqlldr工具读取。其中，对于JPEG文件，先使用OCR识别技术获取文件中的数据信息，再转换为标准txt格式文档。

文件数据导入单元23：根据文件名称判定单元12、文件内容判定单元13中找到的文件结构信息、文件信息读取单元31提供的文件加载控制信息，以及文件数据转换单元生成的标准txt文件，调用成熟数据导入工具进行数据入库(如使用oracle数据库导入工具sqlldr实现文件数据入库)。

记忆存储装置3用于记录每个文件格式的系统预设特定信息，参见图6，记忆存储装置3包含有：文件信息读取单元31、文件信息写入单元32和文件信息重置单元33。

文件信息读取单元31：根据文件识别装置识别的结果，获取相应文件的文件数据格式内容信息、文件加载控制信息。

文件信息写入单元32：根据需要，增加或修改系统可处理的文件类型相关结构信息、文件加载控制信息，此功能仅限于系统初始化使用或者运维人员操作，不被其他处理单元或处理装置直接调用。

文件信息重置单元33：提供文件信息的删除操作，便于文件信息的删除，此功能仅限于运维人员操作，不被其他处理单元或处理装置直接调用。

信息识别输出装置4用于对导入系统中的财务基准数据、客户的财务报表数据进行识别、计算等加工处理，得出客户财务数据对标分析结果，写入记忆存储装置3，根据对标分析结果和记忆存储装置3获取对标结果报告模板，输出结果文件。参见图7，信息识别输出装置包括：信息提取和计算单元41、数据对标运算单元42和对标分析结果文件输出单元43。

信息提取和计算单元41：根据文件数据导入单元23导入的财务基准数据、客户的财务报表数据，通过关键字提取比对，按照特定的业务逻辑规则对财务报表数据进行运算处理，并对运算结果进行规范化处理，以消除异常数据影响。

数据对标运算单元42：根据预训练的神经网络模型对各个维度的财务基准数据进行处理，获得可比参考区间值，将客户财务报表数据运算结果与该参考区间值进行对标，得到各项财务数据指标的得分区间。其中构建神经网络模型工作步骤如下：将各个维度的基准数据进行归一化处理，并且初始化BP神经网络的结构和初始化权值、阈值等参数；然后选择和函数与核参数，构造似然函数；利用贝叶斯定理求得权值的高斯分布，找到最佳超参数，确定最优权值和阈值；对最优权值和阈值进行训练，然后仿真；对仿真输出的数据进行仿真精度要求的验证，满足仿真精度要求则进行模型验证；对于经过模型验证满足预测精度要求的预测数据进行误差校正；若仿真结果不满足仿真精度要求或模型验证结果不满足预测精度要求，返回进行BP神经网络权值和阈值的初始化。

对标分析结果文件输出单元43：从文件信息读取单元31获取对标分析报告模板信息，将模拟数据对标运算单元42处理的对标分析结果按照特定业务规则，将各项财务数据指标的得分区间结果填充到结果报告模板中，向客户输出最终的财务报表对标分析结果报告。

结合上述财务报表处理系统，为了进一步说明本方案，本申请提供一种财务报表处理方法的应用实例，能够基于大数据、人工智能技术实现投资银行财务报告自动对标分析，参见图8，具体描述如下：

步骤501：文件信息获取；即系统读取固定目录下的文件清单，逐一进行后续步骤处理；

步骤502：判断当前文件是否可被系统处理；即文件识别模块通过文件名特征文件名匹配预设规则中的文件正则表达式，判断当前文件是否可被系统处理，如果可以，进入步骤503，如果没有命中，则结束处理；

步骤503：读取原始文件信息，转换为txt文件；即进行原始文件读取及数据处理，转换为txt文件，进入步骤504；

步骤504：进行读取txt文件，写入记忆存储装置；即获取数据加载规则，对txt文件内容进行读取，并写入到相应的后台存储中。

步骤505：对数据进行运算处理，得到分析结果；即根据记忆存储装置中的信息对财务报表数据、各维度基准财务数据进行运算处理，得到各项财务数据指标的得分区间信息。

处理过程如下：预设均匀分布11个对标刻度，分别是0％，10％，20％，30％，40％，50％，60％，70％，80％，90％，100％。根据区间上下限数值，确定结果位置，计算方法是：

示例：某用户上传财务报表显示资产规模数值指标为15亿人民币，与经过预处理的基准数据对比，15亿位于20％-30％区间，且对应区间下限为10亿，区间上限为30亿。那么该指标的指针结果位置为：

步骤506：根据运算结果和报告模板，输出结果报告；即将各项财务数据指标的得分区间结果填充到结果报告模板中，输出最终的财务报表对标分析结果报告。

由上述描述可知，本申请提供的财务报表处理方法及系统，能够提高财务报表处理的可靠性和效率，进而能够保证财务分析的质量；具体地，可以快速完成客户财务报表数据的解析，基于多维度的可比基准数据进行各项对标处理，并支持通过不断更新和增加基准财务数据的数量和对标维度，不断提升系统输出结果的精准度、完备性，确保投资银行财务报表分析自动对标功能不断完善。

从硬件层面来说，为了提高财务报表处理的可靠性和效率，进而保证财务分析的质量，本申请提供一种用于实现所述财务报表处理方法中的全部或部分内容的电子设备的实施例所述电子设备具体包含有如下内容：

处理器(processor)、存储器(memory)、通信接口(Communications Interface)和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述通信接口用于实现所述财务报表处理系统以及用户终端等相关设备之间的信息传输；该电子设备可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等，本实施例不限于此。在本实施例中，该电子设备可以参照实施例用于实现所述财务报表处理方法的实施例及用于实现所述财务报表处理系统的实施例进行实施，其内容被合并于此，重复之处不再赘述。

图9为本申请实施例的电子设备9600的系统构成的示意框图。如图9所示，该电子设备9600可以包括中央处理器9100和存储器9140；存储器9140耦合到中央处理器9100。值得注意的是，该图9是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。

在本申请一个或多个实施例中，财务报表处理功能可以被集成到中央处理器9100中。其中，中央处理器9100可以被配置为进行如下控制：

步骤100：获取目标企业的财务报表，该财务报表包括：多类财务指标各自对应的财务指标值；

步骤200：根据各类财务指标各自对应的多个参考区间，确定各个财务指标值各自的目标区间；

步骤300：根据各个目标区间的上限值、下限值和区间上限分位数，确定各个财务指标值的得分；

步骤400：根据各个财务指标值的得分，生成所述目标企业的财务分析报表。

从上述描述可知，本申请的实施例提供的电子设备，能够提高财务报表处理的可靠性和效率，进而保证财务分析的质量。

在另一个实施方式中，财务报表处理系统可以与中央处理器9100分开配置，例如可以将财务报表处理系统配置为与中央处理器9100连接的芯片，通过中央处理器的控制来实现财务报表处理功能。

如图9所示，该电子设备9600还可以包括：通信模块9110、输入单元9120、音频处理器9130、显示器9160、电源9170。值得注意的是，电子设备9600也并不是必须要包括图9中所示的所有部件；此外，电子设备9600还可以包括图9中没有示出的部件，可以参考现有技术。

如图9所示，中央处理器9100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器9100接收输入并控制电子设备9600的各个部件的操作。

其中，存储器9140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器9100可执行该存储器9140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。

输入单元9120向中央处理器9100提供输入。该输入单元9120例如为按键或触摸输入装置。电源9170用于向电子设备9600提供电力。显示器9160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为LCD显示器，但并不限于此。

该存储器9140可以是固态存储器，例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器9140还可以是某种其它类型的装置。存储器9140包括缓冲存储器9141(有时被称为缓冲器)。存储器9140可以包括应用/功能存储部9142，该应用/功能存储部9142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器9100执行电子设备9600的操作的流程。

存储器9140还可以包括数据存储部9143，该数据存储部9143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器9140的驱动程序存储部9144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。

通信模块9110即为经由天线9111发送和接收信号的发送机/接收机9110。通信模块(发送机/接收机)9110耦合到中央处理器9100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。

基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块9110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)9110还经由音频处理器9130耦合到扬声器9131和麦克风9132，以经由扬声器9131提供音频输出，并接收来自麦克风9132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器9130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器9130还耦合到中央处理器9100，从而使得可以通过麦克风9132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器9131来播放本机上存储的声音。

上述描述可知，本申请的实施例提供的电子设备，能够提高财务报表处理的可靠性和效率，进而保证财务分析的质量。

本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的财务报表处理方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的财务报表处理方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：

步骤100：获取目标企业的财务报表，该财务报表包括：多类财务指标各自对应的财务指标值；

步骤200：根据各类财务指标各自对应的多个参考区间，确定各个财务指标值各自的目标区间；

步骤300：根据各个目标区间的上限值、下限值和区间上限分位数，确定各个财务指标值的得分；

步骤400：根据各个财务指标值的得分，生成所述目标企业的财务分析报表。

从上述描述可知，本申请实施例提供的计算机可读存储介质，能够提高财务报表处理的可靠性和效率，进而保证财务分析的质量。

本申请中上述方法的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

本申请中应用了具体实施例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。