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，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇企業信用管理論文范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

建立有效的環保企業信用評價

信用管理來源于西方，最早是起源于超市系統的信用卡管理，逐漸引入到財務的管理中。經過近百年的發展，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、回款交易為數據來源建立財務循環模型，綜合目標客戶的信用額度和信用期限，合理控制發票的額度，并對業務人員的銷售狀況進行分析，從而實現動態跟蹤貨款回收，進而建立核心貨款的關鍵回收模式———賬齡管理體系。

1系統業務流程的建立

模型業務主要包括以下流程：企業銷售人員將定貨客戶的資料交到企業應收賬款管理人員，應收賬款管理人員根據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務發展，此系統會自動調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、數量、單價、結算付款的方式。

開票管理人員根據開票通知單上的信息，自動調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，如果已經超出了信用額度，就要在票據上注明欠款情況，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輸入，并及時進行沖抵環保企業應收賬款，確保整個系統的順暢運行。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，確保各類財務數據的準確無誤，確保能夠將潛在的風險客戶排除在體系之外，實現環保企業應收賬款增加的安全，從而有效避免風險。

2根據客戶設想模型轉化關系

建立以下模型組織：客戶：客戶ID、業務員ID、主管ID、名稱、地址、電話、聯系人、開戶銀行、信用額度、信用期限業務員：業務員ID、姓名、部門單位產品（服務品類）：名目ID、產品服務名稱、歸屬部門、稅率、計量單位、數量主管：主管ID、姓名、職級、職稱、業務范圍劃分收款單據：收款單據ID、業務員ID、客戶名稱、金額、日期、付款類型發票：發票ID、客戶ID、產品ID、業務員ID、數量、單價、日期、結算方式

應用數據挖掘處理技術實現信用的分類辨別和規避風險

本功能實現的原理，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。對所采用的數據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。這個功能能夠對財務數據進行全面的分析、分類、綜合和合理論證，進而利用現有的財務數據進行評測。如，能夠對海量的各類信息數據進行綜合分析，包括客戶的信用額度是否合理、流失客戶數據的分析對比、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，以客觀的數據為依據，以數據挖掘技術為構造模型來分析推進架構，使財務主體對客戶的業務、信息、額度以及是否有業務員與客戶聯手實施欺詐的行為，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系統的結構模型

系統的結構模型分為4個類別。第一類別：客戶特征、交易數據、其他數據；第二類別：業務模型、數據挖掘；第三類別：初始信用、信用分析、惡意欺詐預警；第四類別：ORCLEDM系統應用、結果生成。

2關鍵技術

系統配套的數據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據挖掘分析。可通過以下幾種模式進行模型信息分析，見表1。數據方法之所以采用決策樹算法，是因為這種方式容易理解，適合將結果顯性化、可視化。參數可由用戶自選設定。其中，客戶初始信用模型：可根據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的過程，這種模型以客戶的業務交易數據和特征作為基準，來預測下一階段的數據，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據非常重要，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務員聯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。

結語