数据算法在财务领域的应用

有些企业面对客户的项目周期较长，应收账款的回款周期通常也较长，占用资金量较大，存在较高的信用风险，对方不履行到期债务的不确定性增大。因此财务部门根据客户资信情况，确定对其授信的额度，对于资信表现不佳的客户，降低授信额度，改善应收账款回款情况。为此财务部门选择应用分类算法构建客户违约（不履行到期债务）概率模型，并在此基础上建立授信额度计算模型。

建立违约概率模型。构建违约概率模型是为了计算出不同客户的违约概率，已得到违约概率系数，违约概率系数是授信额度计算模式中调整财务授信额度的关键系数。

首先，根据上述应用目标，选择运用回归算法来构建概率模型，以客户历史数据为样本，根据占比来归集数据。其次从区域经济环境、公司治理、财务风险三个维度出发，选择公司规模、运用实力、盈利能力、偿债能力、现金流、社会责任等作为影响客户违约概率的因素，形成模型训练参数。

最后，利用训练集初步构建的概率模型，通过测试集和验证集反复测试进行调整，构建违约概率模型。财务部门还需要设计信用与财务评级体系，并根据客户资信进行信用评级、财务评级、从而得到调整系数和财务授信额度，实现对应收账款信用风险的管理，提升应收账款周转效率，改善经营现金流量。