基于知识图谱的过度授信风险预测系统和方法技术方案

本申请提供一种基于知识图谱的过度授信风险预测系统和方法，包括数据平台、计算平台和应用平台；数据平台，用于基于知识图谱技术，根据企业集团的舆情数据和全量工商数据，构建企业集团的成员图谱；计算平台，用于根据成员图谱和成员图谱中每个成员的信贷数据，计算企业集团的信贷规模；应用平台，用于根据信贷规模，确定企业集团的授信风险情况。本系统避免对集团内的多个成员同时授信而导致过度授信的情况，为集团或类集团的过度风险授信监管提供了有效识别手段，降低金融风险监管系统风险，提升金融风险监管系统的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的过度授信风险预测系统和方法
本申请涉及计算机
，具体而言，涉及一种基于知识图谱的过度授信风险预测系统和方法。
技术介绍
融资是企业筹集资金的行为。当企业过度融资而占用大量的社会资源，就会给市场经济造成严重的金融风险隐患。目前，为了约束一家或多家金融机构对单一企业过度授权融资，监管部门已针对授信集中风险采取相应的监管制度。但是，由于企业有些是以企业集团形式存在，企业集团当前缺乏信息科技手段对潜在可能过度授信的企业进行有效识别，对企业集团/类集团更是缺乏必要的识别手段。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种基于知识图谱的过度授信风险预测系统和方法，通过知识图谱和集团识别算法应用于企业集团多头过度授信风险管理，识别出企业集团的内部集团成员，并对企业集团仅过度授信风险监管，超越了对单一大型企业进行过度授信的监管范畴，为对企业集团/类集团提供了识别手段，提升金融风险监管的稳定性。第一方面，本申请实施例提供了一种基于知识图谱的过度授信风险预测系统，包括数据平台、计算平台和应用平台；数据平台，用于基于知识图谱技术，根据企业集团的舆情数据和全量工商数据，构建企业集团的成员图谱；计算平台，用于根据成员图谱和成员图谱中每个成员的信贷数据，计算企业集团的信贷规模；应用平台，用于根据信贷规模，确定企业集团的授信风险情况。在上述实现过程中，通过建立过度授信风险预测系统中的数据平台、计算平台和应用平台，并通过数据平台利用知识图谱技术对企业集团的成员关系进行梳理，从而能够再通过计算平台和应用平台针对企业集团内的集团成员进行总体授信风险预测，避免对集团内的多个成员同时授信而导致过度授信的情况，为集团或类集团的过度风险授信监管提供了有效识别手段，降低金融风险监管系统风险，提升金融风险监管系统的稳定性。进一步地，数据平台，包括：获取模块，用于获取企业集团的舆情数据和全量工商数据；第一确定模块，用于根据舆情数据和全量工商数据，确定企业集团中的集团成员和成员控制关系；构建模块，用于根据集团成员和成员控制关系，构建企业集团的成员图谱。在上述实现过程中，通过获取模块、第一确定模块和构建模块，利用舆情数据和全量工商数据，追溯出集团或类集团的成员和控制关系，并以此构建成员图谱，从而能够清楚得了解到集团内部成员结构，以能够在后续针对集团的授信风险进行预测。进一步地，第一确定模块，包括：确定单元，用于根据舆情数据和全量工商数据，确定企业集团中的龙头企业和成员控制关系；遍历单元，用于以龙头企业为起始节点，向下遍历成员控制关系，得到企业集团的所有集团成员。在上述实现过程中，通过确定单元和遍历单元，以集团中的龙头企业为起始节点，遍历成员控制关系，从而能够快速得知集团成员，提高了集团成员的识别效率。进一步地，构建模块，包括：构建单元，用于以企业集团中的集团成员为数据实体，成员控制关系为数据关系，构建企业集团的成员图谱。在上述实现过程中，以集团成员为数据实体，成员控制关系为数据关系，构建成员图谱，能够更加清晰、直观地表达出企业集团的集团成员结构。进一步地，应用平台，包括：评分模块，用于根据信贷规模，利用预设的授信风险评分策略对企业集团进行评分，得到评分结果；第二确定模块，用于基于评分结果确定企业集团的授信风险情况。在上述实现过程中，通过评分模型和第二确定模型，实现集团过度授信风险的识别，降低监管系统风险。进一步地，应用平台还包括：推送模块，用于将企业集团的授信风险情况发送至预设终端。在上述实现过程中，推送集团多头过度授信风险管理报告而非直接干预银行经营、向各家银行提出信贷限额，操作方面不涉及商业机密，更易落地。第二方面，本申请实施例提供了一种基于知识图谱的过度授信风险预测方法，包括：基于知识图谱技术，根据企业集团的舆情数据和全量工商数据，构建企业集团的成员图谱；根据成员图谱和成员图谱中每个成员的信贷数据，计算企业集团的信贷规模；根据信贷规模，确定企业集团的授信风险情况。进一步地，基于知识图谱技术，根据企业集团的舆情数据和全量工商数据，构建企业集团的成员图谱，包括：获取企业集团的舆情数据和全量工商数据；根据舆情数据和全量工商数据，确定企业集团中的集团成员和成员控制关系；根据集团成员和成员控制关系，构建企业集团的成员图谱。进一步地，根据舆情数据和全量工商数据，确定企业集团中的集团成员和成员控制关系，包括：根据舆情数据和全量工商数据，确定企业集团中的龙头企业和成员控制关系；以龙头企业为起始节点，向下遍历成员控制关系，得到企业集团的所有集团成员。进一步地，根据信贷规模，确定企业集团的授信风险情况，包括：根据信贷规模，利用预设的授信风险评分策略对企业集团进行评分，得到评分结果；基于评分结果确定企业集团的授信风险情况。第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，存储器用于存储计算机程序，处理器运行计算机程序以使电子设备执行如第一方面中的过度授信风险预测方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中的过度授信风险预测方法。可以理解的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面的相关描述，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本申请实施例提供的过度授信风险预测方法的流程示意图；图2为本申请实施例提供的过度授信风险预测系统的结构示意图；图3为本申请实施例提供的数据平台的结构示意图；图4为本申请实施例提供的第一确定模块的结构示意图；图5为本申请实施例提供的构建模块的结构示意图；图6为本申请实施例提供的应用平台的结构示意图；图7为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。如
技术介绍
相关记载，由于企业有些是以企业集团形式存在，企业集团当前缺乏信息科技手段对潜在可能过度授信的企业进行有效识别，对企业集团/类集团更是缺乏必要的识别手段。针对上述现有技术中的问题，本申请提供了一种本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的过度授信风险预测系统，其特征在于，包括数据平台、计算平台和应用平台；/n所述数据平台，用于基于知识图谱技术，根据企业集团的舆情数据和全量工商数据，构建所述企业集团的成员图谱；/n所述计算平台，用于根据所述成员图谱和所述成员图谱中每个成员的信贷数据，计算所述企业集团的信贷规模；/n所述应用平台，用于根据所述信贷规模，确定所述企业集团的授信风险情况。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的过度授信风险预测系统，其特征在于，包括数据平台、计算平台和应用平台；
所述数据平台，用于基于知识图谱技术，根据企业集团的舆情数据和全量工商数据，构建所述企业集团的成员图谱；
所述计算平台，用于根据所述成员图谱和所述成员图谱中每个成员的信贷数据，计算所述企业集团的信贷规模；
所述应用平台，用于根据所述信贷规模，确定所述企业集团的授信风险情况。


2.根据权利要求1所述的过度授信风险预测系统，其特征在于，所述数据平台，包括：
获取模块，用于获取企业集团的舆情数据和全量工商数据；
第一确定模块，用于根据所述舆情数据和所述全量工商数据，确定所述企业集团中的集团成员和成员控制关系；
构建模块，用于根据所述集团成员和成员控制关系，构建所述企业集团的成员图谱。


3.根据权利要求2所述的过度授信风险预测系统，其特征在于，所述第一确定模块，包括：
确定单元，用于根据所述舆情数据和所述全量工商数据，确定所述企业集团中的龙头企业和成员控制关系；
遍历单元，用于以所述龙头企业为起始节点，向下遍历所述成员控制关系，得到所述企业集团的所有集团成员。


4.根据权利要求2所述的过度授信风险预测系统，其特征在于，所述构建模块，包括：
构建单元，用于以所述企业集团中的集团成员为数据实体，所述成员控制关系为数据关系，构建所述企业集团的成员图谱。


5.根据权利要求1所述的过度授信风险预测系统，其特征在于，所述应用平台，包括：
评分模块，用于根据所述信贷规模，利用预设的授信风险评分策略对所述企业集团进行评分，得到评分结果；
第二确定模块，用于基于所述评分结果确定所述企业集团...

【专利技术属性】
技术研发人员：任亮，傅雨梅，牟铁钢，
申请(专利权)人：北京知因智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11