【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...
【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：多个实体对象的信息以及各个实体对象之间的关联关系信息；/n根据所述多个实体对象的信息以及各个实体对象之间的关联关系信息绘制出企业关联图谱；其中，所述企业关联图谱包括：表征实体对象的节点和表征实体对象之间的关联关系的边；/n基于所述企业关联图谱，利用预设的风险评估模型，计算出每个实体对象的风险评估值；/n判断实体对象的风险评估值是否大于预设阈值，若是，则向所述实体对象对应的指定终端发送风险预警消息。/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：多个实体对象的信息以及各个实体对象之间的关联关系信息；
根据所述多个实体对象的信息以及各个实体对象之间的关联关系信息绘制出企业关联图谱；其中，所述企业关联图谱包括：表征实体对象的节点和表征实体对象之间的关联关系的边；
基于所述企业关联图谱，利用预设的风险评估模型，计算出每个实体对象的风险评估值；
判断实体对象的风险评估值是否大于预设阈值，若是，则向所述实体对象对应的指定终端发送风险预警消息。
2.根据权利要求1所述的企业风险预警方法，其特征在于，所述根据所述多个实体对象的信息以及各个实体对象之间的关联关系信息绘制出企业关联图谱，包括：
绘制代表各个实体对象的节点，并为每个实体对象的节点设置节点属性；其中，所述节点属性包括：预设的潜在风险值；
根据各个实体对象之间的关联关系信息在各个节点之间绘制边，并为每个边设置边属性，以形成企业关联图谱；其中，所述边属性包括：用于表征关联关系类型的关联矢量，所述关联矢量为1×N维的向量，且N为关联关系类型的种类数目。
3.根据权利要求2所述的企业风险预警方法，其特征在于，所述基于所述企业关联图谱，利用预设的风险评估模型，计算出每个实体对象的风险评估值，包括：
针对一个目标节点，在所述企业关联图谱中确定出通过边与所述目标节点连接的关联节点；
分别计算每个关联节点的风险评估值，以及分别计算每个关联节点对所述目标节点的注意力权重值；
根据每个关联节点的风险评估值、每个关联节点对所述目标节点的注意力权重值、以及所述目标节点的节点属性中的潜在风险值，计算出所述目标节点的风险评估值。
4.根据权利要求3所述的企业风险预警方法，其特征在于，所述分别计算每个关联节点对所述目标节点的注意力权重值，包括：
按照如下公式计算关联节点b对目标节点a的注意力权重值Wba：
Wba＝softmax(Qa×Rab)；
其中，Qa为目标节点a的节点属性中的潜在风险值；
Rab为目标节点a与关联节点b之间边的边属性中的关联矢量。
5.根据权利要求3所述的企业风险预警方法，其特征在于，所述根据每个关联节点的风险评估值、每个关联节点对所述目标节点的注意力权重值、以及所述目标节点...
【专利技术属性】
技术研发人员：张乐情，王绍安，罗水权，刘剑，李果夫，
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
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