一种企业风险预警方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种企业风险预警方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：接收预警指令；其中，所述预警指令包括：待预警企业的信息；从预设的企业关联图谱中分别确定出表征所述待预警企业的节点到各个表征风险企业的节点的风险传导路径；针对一个风险传导路径，根据每个节点的节点属性和每个边的边属性，按照预设风险传导模型，计算出所述风险传导路径中的风险企业对所述待预警企业的风险影响值；根据每个风险传导路径所对应的风险影响值，按照第一预设算法，计算出所述待预警企业的风险评估值；判断所述风险评估值是否大于预设阈值，若是，则向指定终端发送风险预警消息；本发明专利技术能够更加准确的进行企业风险预警。

【技术实现步骤摘要】
一种企业风险预警方法、装置、设备及可读存储介质
本专利技术涉及智能决策
，特别涉及一种企业风险预警方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
近年来国内企业债开始打破刚兑规律，出现违约事件，且违约数量呈现增长趋势。因此，债券市场的风险控制及对存在信用风险的发债主体进行尽早预警，避免投资人出现重大损失，变得越来越重要。现有的判断企业是否存在违约风险的方式是风控人员基于企业的各种公告信息利用专家经验和其推理逻辑进行风险判断，由于不同专业人士的自身经验及视角覆盖度的局限性，导致难以覆盖到所有案例，容易产生遗漏；随着机器学习算法的不断发展，机器学习算法越来越多的被应用到各个领域以解决例如：数据预测、数据分类和数据聚类的问题；但是，将机器学习算法应用到企业违约风险判断领域，还存在以下技术问题：1)如何将企业的各种公告信息处理为机器学习算法可使用的信息，2)如何提高机器学习算法利用企业的各种公告信息的效率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种企业风险预警方法、装置、设备及存储介质，能够确定出企业之间的风险影响关系，从而更加准确的进行企业风险预警。根据本专利技术的一个方面，提供了一种企业风险预警方法，所述方法包括：接收预警指令；其中，所述预警指令包括：待预警企业的信息；从预设的企业关联图谱中分别确定出表征所述待预警企业的节点到各个表征风险企业的节点的风险传导路径；其中，所述风险传导路径中的各个节点通过边依次连接，且每个风险传导路径所包含的边个数均不大于预设的最大路径约束值；针对一个风险传导路径，根据每个节点的节点属性和每个边的边属性，按照预设风险传导模型，计算出所述风险传导路径中的风险企业对所述待预警企业的风险影响值；根据每个风险传导路径所对应的风险影响值，按照第一预设算法，计算出所述待预警企业的风险评估值；判断所述风险评估值是否大于预设阈值，若是，则向指定终端发送风险预警消息；其中，所述风险预警消息包括：各个风险传导路径，以及每个风险传导路径所对应的风险影响值。可选的，在所述接收预警指令之前，所述方法还包括：接收企业信息；其中，所述企业信息包括：多个企业的基础信息以及各个企业之间的关联信息；绘制代表各个企业的节点，并将每个企业的基础信息设置为节点属性；根据各个企业之间的关联信息在各个节点之间绘制边，并设置边属性，以形成企业关联图谱。可选的，在所述接收预警指令之前，所述方法还包括：从所述企业关联图谱中确定出所有风险企业，并根据每个风险企业的违约行为的发生时间，按照时间先后顺序对所有风险企业进行排序，得到风险企业序列；针对一个目标风险企业，在所述企业关联图谱中分别确定出各个表征诱发企业的节点到表征所述目标风险企业的节点的诱发路径；其中，所述诱发企业为在所述风险企业序列中位于所述目标风险企业之前的风险企业，且每个诱发路径中的边个数均不大于所述最大路径约束值；根据所有风险企业的所有诱发路径中的边属性，统计出不同类型的边属性的出现次数P；针对一个目标风险企业，在所述企业关联图谱中分别确定出表征所述目标风险企业的节点到各个表征关联企业的节点的关联路径；其中，所述关联企业为所述企业关联图谱中的除所述目标风险企业之外的企业，且每个关联路径中的边个数均不大于所述最大路径约束值；根据所有风险企业的所有关联路径中的边属性，统计出不同类型的边属性的出现次数Q；针对一种类型的边属性，按照如下公式计算出所述类型的边属性的权重值W：W＝P*log(N/Q)；其中，N为所有诱发企业的所有关联路径中的边个数。可选的，所述针对一个风险传导路径，根据每个节点的节点属性和每个边的边属性，按照预设风险传导模型，计算出所述风险传导路径中的风险企业对所述待预警企业的风险影响值，具体包括：针对所述风险传导路径中的一个目标边，将所述目标边连接的两个节点的预设企业风险值、以及所述目标边的边属性所对应的权重值输入到预设风险传导模型中，以计算出与所述目标边对应的传导子值；根据所述风险传导路径中的所有边的传导子值，按照第二预设算法，计算出与所述风险传导路径对应的风险影响值。可选的，所述预设风险传导模型为场因子分解机FFM模型。为了实现上述目的，本专利技术还提供一种企业风险预警装置，所述装置包括：接收模块，用于接收预警指令；其中，所述预警指令包括：待预警企业的信息；确定模块，用于从预设的企业关联图谱中分别确定出表征所述待预警企业的节点到各个表征风险企业的节点的风险传导路径；其中，所述风险传导路径中的各个节点通过边依次连接，且每个风险传导路径所包含的边个数均不大于预设的最大路径约束值；计算模块，用于针对一个风险传导路径，根据每个节点的节点属性和每个边的边属性，按照预设风险传导模型，计算出所述风险传导路径中的风险企业对所述待预警企业的风险影响值；处理模块，用于根据每个风险传导路径所对应的风险影响值，按照第一预设算法，计算出所述待预警企业的风险评估值；预警模块，用于判断所述风险评估值是否大于预设阈值，若是，则向指定终端发送风险预警消息；其中，所述风险预警消息包括：各个风险传导路径，以及每个风险传导路径所对应的风险影响值。可选的，所述装置还包括：权重模块，用于从所述企业关联图谱中确定出所有风险企业，并根据每个风险企业的违约行为的发生时间，按照时间先后顺序对所有风险企业进行排序，得到风险企业序列；针对一个目标风险企业，在所述企业关联图谱中分别确定出各个表征诱发企业的节点到表征所述目标风险企业的节点的诱发路径；其中，所述诱发企业为在所述风险企业序列中位于所述目标风险企业之前的风险企业，且每个诱发路径中的边个数均不大于所述最大路径约束值；根据所有风险企业的所有诱发路径中的边属性，统计出不同类型的边属性的出现次数P；针对一个目标风险企业，在所述企业关联图谱中分别确定出表征所述目标风险企业的节点到各个表征关联企业的节点的关联路径；其中，所述关联企业为所述企业关联图谱中的除所述目标风险企业之外的企业，且每个关联路径中的边个数均不大于所述最大路径约束值；根据所有风险企业的所有关联路径中的边属性，统计出不同类型的边属性的出现次数Q；针对一种类型的边属性，按照如下公式计算出所述类型的边属性的权重值W：W＝P*log(N/Q)；其中，N为所有诱发企业的所有关联路径中的边个数。可选的，所述计算模块，具体用于：针对所述风险传导路径中的一个目标边，将所述目标边连接的两个节点的预设企业风险值、以及所述目标边的边属性所对应的权重值输入到预设风险传导模型中，以计算出与所述目标边对应的传导子值；根据所述风险传导路径中的所有边的传导子值，按照第二预设算法，计算出与所述风险传导路径对应的风险影响值。为了实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机设备，该计算机设备具体包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种企业风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：/n接收预警指令；其中，所述预警指令包括：待预警企业的信息；/n从预设的企业关联图谱中分别确定出表征所述待预警企业的节点到各个表征风险企业的节点的风险传导路径；其中，所述风险传导路径中的各个节点通过边依次连接，且每个风险传导路径所包含的边个数均不大于预设的最大路径约束值；/n针对一个风险传导路径，根据每个节点的节点属性和每个边的边属性，按照预设风险传导模型，计算出所述风险传导路径中的风险企业对所述待预警企业的风险影响值；/n根据每个风险传导路径所对应的风险影响值，按照第一预设算法，计算出所述待预警企业的风险评估值；/n判断所述风险评估值是否大于预设阈值，若是，则向指定终端发送风险预警消息；其中，所述风险预警消息包括：各个风险传导路径，以及每个风险传导路径所对应的风险影响值。/n

【技术特征摘要】
1.一种企业风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：
接收预警指令；其中，所述预警指令包括：待预警企业的信息；
从预设的企业关联图谱中分别确定出表征所述待预警企业的节点到各个表征风险企业的节点的风险传导路径；其中，所述风险传导路径中的各个节点通过边依次连接，且每个风险传导路径所包含的边个数均不大于预设的最大路径约束值；
针对一个风险传导路径，根据每个节点的节点属性和每个边的边属性，按照预设风险传导模型，计算出所述风险传导路径中的风险企业对所述待预警企业的风险影响值；
根据每个风险传导路径所对应的风险影响值，按照第一预设算法，计算出所述待预警企业的风险评估值；
判断所述风险评估值是否大于预设阈值，若是，则向指定终端发送风险预警消息；其中，所述风险预警消息包括：各个风险传导路径，以及每个风险传导路径所对应的风险影响值。


2.根据权利要求1所述的企业风险预警方法，其特征在于，在所述接收预警指令之前，所述方法还包括：
接收企业信息；其中，所述企业信息包括：多个企业的基础信息以及各个企业之间的关联信息；
绘制代表各个企业的节点，并将每个企业的基础信息设置为节点属性；
根据各个企业之间的关联信息在各个节点之间绘制边，并设置边属性，以形成企业关联图谱。


3.根据权利要求1所述的企业风险预警方法，其特征在于，在所述接收预警指令之前，所述方法还包括：
从所述企业关联图谱中确定出所有风险企业，并根据每个风险企业的违约行为的发生时间，按照时间先后顺序对所有风险企业进行排序，得到风险企业序列；
针对一个目标风险企业，在所述企业关联图谱中分别确定出各个表征诱发企业的节点到表征所述目标风险企业的节点的诱发路径；其中，所述诱发企业为在所述风险企业序列中位于所述目标风险企业之前的风险企业，且每个诱发路径中的边个数均不大于所述最大路径约束值；
根据所有风险企业的所有诱发路径中的边属性，统计出不同类型的边属性的出现次数P；
针对一个目标风险企业，在所述企业关联图谱中分别确定出表征所述目标风险企业的节点到各个表征关联企业的节点的关联路径；其中，所述关联企业为所述企业关联图谱中的除所述目标风险企业之外的企业，且每个关联路径中的边个数均不大于所述最大路径约束值；
根据所有风险企业的所有关联路径中的边属性，统计出不同类型的边属性的出现次数Q；
针对一种类型的边属性，按照如下公式计算出所述类型的边属性的权重值W：
W＝P*log(N/Q)；
其中，N为所有诱发企业的所有关联路径中的边个数。


4.根据权利要求3所述的企业风险预警方法，其特征在于，所述针对一个风险传导路径，根据每个节点的节点属性和每个边的边属性，按照预设风险传导模型，计算出所述风险传导路径中的风险企业对所述待预警企业的风险影响值，具体包括：
针对所述风险传导路径中的一个目标边，将所述目标边连接的两个节点的预设企业风险值、以及所述目标边的边属性所对应的权重值输入到预设风险传导模型中，以计算出与所述目标边对应的传导子值；
根据所述风险传导路径中的所有边的传导子值，按照第二预设算法，计算出与所述风险传导路径对应的风险影响值。


5.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：张乐情，王昊，罗水权，刘剑，张骅，
申请(专利权)人：平安资产管理有限责任公司，
类型：发明
国别省市：上海;31