客户风险

摘要： 上市公司屡见不鲜的财务违规是资本市场的痼疾,既有研究探讨了上市公司财务违规的诸多影响因素,但是较少关注客户这一重要的外部利益相关者对其产生的影响。本文以客户议价能力度量客户对上市公司的影响,以违规概率和程度度量上市公司财务违规,对我国2007-2019年A股上市公司的研究表明,上市公司的客户议价能力越强,其发生财务违规的可能性越大,财务违规的程度越高。考虑外部审计监督作用的进一步分析发现,前述关系只在未聘请高审计质量的会计师事务所作为审计机构的上市公司中存在,说明高质量的外部审计发挥了重要的审计监督作用,削弱了客户议价能力对上市公司财务违规的负面影响,而且,此削弱作用在公司客户议价能力相对较弱时更为显著。

摘要： 公司非效率投资受自身商业模式与经营环境的影响,而大客户既是公司所处经营环境的重要组成部分,也是公司选择商业模式时首要考虑的因素。本文以2018—2020年A股上市公司为研究样本,从客户集中度的视角探讨大客户如何影响非效率投资。通过实证研究发现,公司客户集中度升高既会导致公司投资不足,也会引发公司投资过度。本文研究成果对公司管理大客户,优化投资效率具有重要意义。

摘要： 商业信用关系的本质是企业与下游客户之间的合作关系.客户风险会通过供应链传染效应影响企业的商业信用供给的动态调整行为.以2006—2019年我国沪深A股上市公司为研究样本,实证考察了客户风险对企业商业信用动态行为的影响机制.研究结果表明,客户风险越高,企业商业信用动态调整速度越慢;这一影响受到融资约束的制约,低融资约束企业的调整速度更慢.文章从全新的视角研究了利益相关者下游客户对企业政策调整的影响,为企业管理供应链关系提供了经验.

摘要： 打破刚性兑付后,银行理财产品收益率下降甚至出现本金亏损将是市场的常态,许多投资者特别是中老年客户对此还不够熟悉。银行在销售理财产品时,一要详细说明产品属性、揭示投资风险;二要严格落实营业场所销售专区“双录”要求;三是对于理财产品风险等级超过客户风险评估等级的,应坚决禁止不当销售。

摘要： 本文以2013-2018年A股上市公司为研究对象,通过考察国际"四大"与审计意见之间的关系及其形成机理,探究用非标准审计意见度量高审计质量存在的问题.实证结果表明:相较于非国际"四大",国际"四大"出具非标准审计意见的概率更低;作用机理分析发现,国际"四大"通过选择低风险客户,提高上市公司的会计信息质量,进而降低了出具非标准审计意见的概率.根据实证结果可知,审计师出具的非标准审计意见较少,并不必然意味着其审计质量较低.在用审计意见衡量审计质量时,不能简单地用非黑即白的方法进行判断,应该具体情况具体分析.

摘要： 利用手工搜集的2007-2017年A股沪深两市上市公司的1 087对供应商、客户数据,实证检验企业客户风险的供应链溢出问题,并在此基础上探讨企业的客户集中度和企业产权性质的调节作用.研究发现:供应链是企业间风险溢出的重要渠道,客户风险会通过供应链途径对供应商企业产生风险溢出效应,进一步分析表明,客户风险的供应链溢出效应在客户集中度较高的企业以及非国有企业中表现更为显著.该研究有助于拓展企业风险的实证边界,深化对企业间风险溢出问题的探索,丰富和促进供应链理论和企业风险理论内涵.

摘要： 作为企业重要的外部利益相关者和企业利润的基本源泉,客户能对企业的生产经营活动产生诸多影响,大客户的议价能力一般较强,因此对企业生产经营活动的影响也更为显著,既有研究探讨了大客户的诸多经济后果,识极少关注大客户对企业社会责任的影响.对我国2009年至2015年A股制造业上市公司的研究表明,客户议价能力对企业社会责任存在显著影响,客户的议价能力越强,企业的社会责任履行情况越差.进一步的分析发现,融资约束也对企业社会责任存在显著影响,使得当企业面临的融资约束程度不同时,客户议价能力对其社会责任的影响存在显著差异,具体地,相对于较高的融资约束程度,当企业面临的融资约束程度较低时,客户议价能力对其社会责任的受向影响更为显著.

摘要： 本发明涉及一种岗位风险告知卡生成方法、系统及岗位风险检查客户端，该方法包括：获取生产经营单位的岗位风险信息；根据所述岗位风险信息生成风险来源列表；提取所述风险来源列表中预设字段的信息，生成岗位风险告知卡。本发明提供的技术方案，根据岗位风险信息生成风险来源列表，提取所述风险来源列表中预设字段的信息生成岗位风险告知卡，作业人员可以比对该岗位风险告知卡进行岗位风险检查，检查彻底，不容易遗漏，检查效率高。对于安全生产管理人员来说，通过系统维护各个岗位的风险信息，实现了电子化办公，不仅节省纸质资源，而且还便于信息存档、更新和维护，人力投入小，管理效率高。

摘要： 本申请公开了一种风险识别方法，包括：客户端接收依据业务操作请求发起的风险识别请求，业务操作请求中包含有业务数据；客户端获取与风险识别请求相对应的业务数据；基于风险识别规则或风险识别模型，依据业务数据和/或存储在客户端的业务指标数据，确定业务操作请求是否存在风险；其中，业务指标数据依据业务数据确定。本申请还公开了一种风险识别设备，包括数据获取模块、指标存储模块和风险识别模块。本申请还公开了风险识别系统，包括客户端设备和服务端设备，或者客户端设备、服务端设备和云端风险识别设备。本申请解决了现有技术中服务端成本过高的问题，减少了对服务端的耗费，降低了风险识别与控制的存储成本。

摘要： 本申请的实施例提供一种客户投诉风险预测方法、装置、设备及介质，该方法通过对客户群按照与投诉风险相关的风险影响因素进行聚类，从而根据不同的聚类组的特征建立投诉风险预测模型，从而实现对目标客户的风险预测。相比现有技术利用人工经验进行判断，本申请的方法利用客观的工单数据以及科学的聚类方法获得预测模型来进行预测，避免人工判断的主观性，解决了预测的准确率低的技术问题，提高了客户投诉风险的预测准确率。

摘要： 本申请公开了一种集成学习的客户贷款风险预估方法，该方法包括：收集信贷风险评估数据集作为样本数据，训练得到LightGBM算法模型和TabNet算法模型；将LightGBM算法模型中的输出结果作为第一特征向量，将TabNet算法模型中的全连接层的输入结果作为第二特征向量；将所述第一特征向量和第二特征向量进行拼接聚合，将拼接聚合后形成的第三特征向量输入到LR回归模型进行训练得到融合后的预测模型，根据融合后形成的所述预测模型对客户的贷款风险进行预测。本发明结合LightGBM、TabNet以及LR融合的基于集成学习的客户贷款风险预估方法，能够获得更好的预测效果，且保证了预测模型的可解释性。

摘要： 本发明涉及一种电力客户多次来电服务风险预警的方法，其实现过程为：首先获取95598业务来电工单数据；对每一客户的来电工单数据进行分析；通过使用XGBoost与Logistic回归建模，来提前预测用户在未来三天内再次来电的概率，对再次来电概率较高的客户进行事前预警。本发明的一种多次来电服务风险预警方法与现有技术相比，能够减少服务风险事件、精准定位风险发生原因、增加电力客服中心对客户投诉的预警能力、显著提高服务响应速度，为电力客服中心降低服务成本、提升企业管理水平提供技术保证。

摘要： 本发明公开了基于机器学习的高风险车辆保险客户车险评估方法及系统，本发明根据车辆的车辆数据进行车辆风险预测，并根据车辆的车主数据进行车主风险预测，并根据车辆风险预测得到的车辆风险预测数据和车主风险预测数据进行结果评估，本发明提供的方法能够根据车辆数据和车主数据两个维度进行评估，使评估数据更保险。

摘要： 本发明公开了一种基于联邦学习的金融机构客户信用风险分析方法及系统，包括客户端和服务端，所述客户端通过网络接口访问服务端，所述服务端管理客户端地址和版本，服务端实时配置客户端的认证信息；所述客户端包括框架应用、训练应用和预测应用；所述服务端包括框架服务、版本服务和模型服务；该基于联邦学习的金融机构客户信用风险分析方法及系统，本发明可以在保证数据安全与保护数据隐私的情况下，打破数据孤岛，训练金融机构客户信用风险预测模型并对未来数据进行预测；模型闭环管理，服务端管理训练前各个客户端的模型预处理，管理客户端训练后的模型参数合并，实现闭环的流程管控。

摘要： 本申请公开了一种客户信用风险评估方法、装置、设备及存储介质，所述客户信用风险评估方法包括：获取待评估用户的目标数据信息；基于所述目标数据信息，通过已训练好的静态风险评估模型对所述待评估用户进行风险评估，获得不同模型对应的风险评估结果，其中，所述静态风险评估模型为基于申请人和与申请人关联的推荐人分别对应的静态基础数据以及两者之间的交叉维度数据进行训练获得。本申请解决了模型进行风险评估的准确性较低的技术问题。

摘要： 本发明提供一种客户投诉风险预警系统，包括文本挖掘引擎，所述系统包括客户诉求挖掘模块、客户诉求分析模块、客户动态特征评价模块和客户投诉风险预警模块，客户诉求挖掘模块用于采集客户的不同类型诉求工单，所述客户诉求分析模块用于将采集到的不同类型诉求工单进行分析，客户动态特征评价模块用于提取客户的动态特征评价内容，所述客户投诉风险预警模块依据客户诉求分析模块的诉求工单分析结果和客户动态特征评价模块提取到的动态特征评价内容进行客户投诉风险的预警。该系统可以快速处理电力网络业务中海量诉求工单数据，并且从海量诉求数据中来精准定位客户诉求，预警可能存在的客户服务短板，实现针对不同类型的客户采用不同的服务策略。

摘要： 本发明提供了一种用于对公授信客户风险预警的风险传导评估系统及方法，包括如下系统和步骤：(一)风险传导单元，(二)标签构建，(三)特征构建，(四)模型训练和运用，(五)模型训练，(六)模型运用与风险传导范围估测，(七)建模总体流程。本发明的优点在于，可以定量地评估出风险企业的影响范围，由于本发明本质上是一个有监督的机器学习过程，因此他对比以往的风险传导评估方案，有以下特点：a.可以针对历史数据进行自学习和调整，避免专家经验的主观性；b.可以基于历史数据定量地评估出风险传导的传导概率；c.本专利模型既客观，又具有一定的可解释性。