一种预测应收账款未来回款的方法及系统与流程

技术特征：
1.一种预测应收账款未来回款的方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：获取被测对象的包括客户基础数据、应收账款数据、回款数据在内的数据，并对数据进行包括缺失值处理、极值处理在内的处理；s2：获取所述被测对象历史的一段时间内的所述应收账款数据作为样本用于对回款金额进行计算预测，统计所述应收账款数据从形成日到观测日结束为止每月的应收账款余额的数值，对历史的每月的所述应收账款余额计算平均余额占比，以此去计算出下一个月预测的所述应收账款余额，并使用当月的所述应收账款余额减去下一个月预测的所述应收账款余额，计算得到预测的下一个月的回款金额，并进行逐月的计算预测。2.根据权利要求1所述的预测应收账款未来回款的方法，其特征在于，在步骤s1中，对数据进行包括所述缺失值处理、所述极值处理在内的处理，具体为：所述缺失值处理，包括：对于包括销售单号、出库单号在内的单据号的缺失，直接剔除；对于包括还款时间在内的关联数据的缺失，进行如下处理：当所述还款时间为空，且所述应收账款余额为0，则所述还款时间为账款生成日期 平均账期与数据获取日期取小值；当所述还款时间为空，且所述应收账款余额不为0,所述应收账款余额<所述应收账款金额，则所述还款时间为数据获取日期；当所述还款时间为空，且所述应收账款余额不为0，且所述应收账款余额＝所述应收账款金额，则所述还款时间设置为无限大；所述极值处理，包括：对于包括销售折让、销售退货在内的因素产生的导致所述应收账款金额为负数的极值，直接剔除。3.根据权利要求1所述的预测应收账款未来回款的方法，其特征在于，在步骤s2中，具体的算法公式为：其中，以数据样本的起始月份为基准月，为预测的第i 1月的所述回款金额,b
i
为i月的所述应收账款余额，为预测的i 1月的所述应收账款余额,ab
i 1-n,n-1
为第i 1-n月形成所述应收账款金额在n-1月后的所述应收账款余额，m
n
为所述应收账款金额形成后的第n个月末所述应收账款余额占第n-1月末所述应收账款余额的加权平均比例。4.根据权利要求1所述的预测应收账款未来回款的方法，其特征在于，在步骤s2之后，还包括：对预测效果进行评估，具体为：采用平均绝对百分比误差：
其中，n为预测的月数，r
i
为真实值，为预测值，范围[0, ∞)，当预测值与真实值完全吻合时，值越小，当误差越大时，值越大。5.根据权利要求1所述的预测应收账款未来回款的方法，其特征在于，还包括：根据不同的所述被测对象的不同账期，划分不同的账户区间，并在每一个所述账户区间内进行预测并求和，得到每个月的所述回款金额。6.一种预测应收账款未来回款的系统，其特征在于，包括：数据预处理模块，回款金额预测模块；所述数据预处理模块，用于获取被测对象的包括客户基础数据、应收账款数据、回款数据在内的数据，并对数据进行包括缺失值处理、极值处理在内的处理；所述回款金额预测模块，用于获取所述被测对象历史的一段时间内的所述应收账款数据作为样本用于对回款金额进行计算预测，统计所述应收账款数据从形成日到观测日结束为止每月的应收账款余额的数值，对历史的每月的所述应收账款余额计算平均余额占比，以此去计算出下一个月预测的所述应收账款余额，并使用当月的所述应收账款余额减去下一个月预测的所述应收账款余额，计算得到预测的下一个月的回款金额，并进行逐月的计算预测。7.根据权利要求6所述的预测应收账款未来回款的系统，其特征在于，所述数据预处理模块，进一步包括：缺失值处理单元，对于包括销售单号、出库单号在内的单据号的缺失，直接剔除；对于包括还款时间在内的关联数据的缺失，进行如下处理：当所述还款时间为空，且所述应收账款余额为0，则所述还款时间为账款生成日期 平均账期与数据获取日期去小值；当所述还款时间为空，且所述应收账款余额不为0,所述应收账款余额<所述应收账款金额，则所述还款时间为数据获取日期；当所述还款时间为空，且所述应收账款余额不为0，且所述应收账款余额＝所述应收账款金额，则所述还款时间设置为无限大；极值处理单元，对于包括销售折让、销售退货在内的因素产生的导致所述应收账款金额为负数的极值，直接剔除。8.根据权利要求6所述的预测应收账款未来回款的系统，其特征在于，所述回款金额预测模块中，具体的计算算法为：其中，以数据样本的起始月份为基准月，为预测的第i 1月的所述回款金额,b
i
为i月的所述应收账款余额，为预测的i 1月的所述应收账款余额,ab
i 1-n,n-1
为第i 1-n月形成所述应收账款金额在n-1月后的所述应收账款余额，m
n
为所述应收账款金额形成后的第n个月末所述应收账款余额占第n-1月末所述应收账款余额的加权平均比例。9.根据权利要求6所述的预测应收账款未来回款的系统，其特征在于，还包括：预测评估模块，用于对预测效果进行评估，具体为：采用平均绝对百分比误差：
其中，n为预测的月数，r
i
为真实值，为预测值，范围[0, ∞)，当预测值与真实值完全吻合时，值越小，当误差越大时，值越大。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机代码，当所述计算机代码被执行时，如权利要求1至5中任一项所述的方法被执行。

技术总结
本发明涉及回款预测的技术领域，提供了一种预测应收账款未来回款的方法及系统。方法包括：S1：获取被测对象的包括客户基础数据、应收账款数据、回款数据在内的数据；S2：获取被测对象历史的应收账款数据作为样本进行计算预测，统计应收账款数据从形成日到观测日结束为止每月的应收账款余额的数值，对每月的应收账款余额计算平均余额占比，以此去计算出下一个月预测的应收账款余额，并使用当月的应收账款余额减去下一个月预测的应收账款余额，计算得到预测的下一个月的回款金额，并进行逐月的计算预测。解决了传统的根据企业的平均违约率来计算预计还款，由于企业的违约会因不同时期、不同原因不断发生变化，导致还款预测的偏差很大的问题。的问题。的问题。


技术研发人员：马成龙 刘乔乔 申志华 王义山
受保护的技术使用者：上海聚均科技有限公司
技术研发日：2020.08.24
技术公布日：2022/2/24