资金流动性风险预警方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种资金流动性风险预警方法、装置和电子设备，涉及风险预警技术领域，该方法包括获取待预测企业的财务数据；将财务数据输入至预先训练好的流动性风险预测模型，得到待预测企业的违约风险概率；预先训练好的流动性风险预测模型是基于流动性指标信息训练得到的；流动性指标信息包括多个内部资金运用指标和多个外部融资能力指标；基于违约风险概率和预先设置的流动性风险触发条件确定是否推送风险预警。本发明专利技术的指标预测结果不受到业务人员的经验影响，并且可以避免由于风险阈值设置问题导致的频繁无效预警，提升了风险预警的效果。的效果。的效果。

【技术实现步骤摘要】
资金流动性风险预警方法、装置和电子设备


[0001]本专利技术涉及风险预警
，尤其是涉及一种资金流动性风险预警方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]现金流的持续性(或称流动性)是企业的生命线，即使企业产品利润率再高、行业前景再好，一旦资金链发生断裂，会立即产生债务逾期的风险，一旦发生此类风险，债权人为了保护自己的资产很可能发生群体抽贷、挤提，从而导致企业无法正常生产经营，继而彻底违约。虽然金融机构对企业现金流动性的重要性认知从未改变，但目前为止，对企业流动性风险的预警，基本是选定数个财务指标作为预警指标集，通过设定阈值的方式，对超过阈值的指标进行信号预警。
[0003]然而，现有的预警方式设置的零散指标对风险的覆盖比较单一、分散，各个指标之间提示的风险程度往往并不一致甚至可能是矛盾的，而且部分指标在不同行业、不同客群的风险阈值可能具有很大差异，导致指标结果的判定受到业务人员经验的较大影响；并且，为避免过于频繁的无效预警，设定的风险阈值往往较高，触发相应信号时风险可能已经很严重，此时采取措施很可能已经来不及化解风险，也就是说信号预警往往是马后炮；并且对于没有达到预警线的风险变化无法及时获取，导致无法获取由于多个指标的细微变化引起企业的违约风险，预警效果不准确。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种资金流动性风险预警方法、装置和电子设备，指标预测结果不受到业务人员的经验影响，并且可以避免由于风险阈值设置问题导致的频繁无效预警，提升了风险预警的效果。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种资金流动性风险预警方法，方法包括：获取待预测企业的财务数据；将财务数据输入至预先训练好的流动性风险预测模型，得到待预测企业的违约风险概率；预先训练好的流动性风险预测模型是基于流动性指标信息训练得到的；流动性指标信息包括多个内部资金运用指标和多个外部融资能力指标；基于违约风险概率和预先设置的流动性风险触发条件确定是否推送风险预警消息。
[0006]在可选的实施方式中，预先训练好的流动性风险预测模型的训练步骤，包括：获取流动性指标信息；基于流动性指标信息以及预先选择的企业信息确定初始模型训练样本；对初始模型训练样本进行数据处理，得到目标模型训练样本；数据处理包括数据清洗、空缺值填充与转换、数据重要性排序以及数据集分割操作；目标模型训练样本包括训练集和测试集；基于目标模型训练样本对流动性风险预测模型进行训练，直至满足模型训练精度。
[0007]在可选的实施方式中，方法还包括：按照预设周期更新目标模型训练样本；基于更新后的目标模型训练样本对预先训练好的流动性风险预测模型进行更新训练。
[0008]在可选的实施方式中，内部资金运用指标包括营运资金充足度指标、现金偿付能
力指标、短期投资压力指标以及即期偿债能力指标；外部融资能力指标包括付息能力指标、偿债能力指标、盈利能力指标、收现能力指标以及自担保能力指标。
[0009]在可选的实施方式中，基于违约风险概率和预先设置的流动性风险触发条件进行风险预警的步骤，包括：基于违约风险概率确定流动性评分；基于流动性评分和流动性风险触发条件判断是否推送风险预警消息。
[0010]在可选的实施方式中，流动性风险触发条件包括：流动性评分低于第一预设阈值和/或前后两次流动性评分的降幅超过第二预设阈值；基于流动性评分和流动性风险触发条件判断是否推送风险预警消息的步骤，包括：当判断流动性评分满足流动性风险触发条件的至少一个条件时，确定推送风险预警消息。
[0011]在可选的实施方式中，方法还包括：在进行风险预警之后的指定时间段，基于推送的风险预警信息进行真实性验证，以便基于验证后的结果数据对预先训练好的流动性风险预测模型进行模型效果验证。
[0012]第二方面，本专利技术提供一种资金流动性风险预警装置，装置包括：数据获取模块，用于获取待预测企业的财务数据；模型预测模块，用于将财务数据输入至预先训练好的流动性风险预测模型，得到待预测企业的违约风险概率；预先训练好的流动性风险预测模型是基于流动性指标信息训练得到的；流动性指标信息包括多个内部资金运用指标和多个外部融资能力指标；风险预警模块，用于基于违约风险概率和预先设置的流动性风险触发条件确定是否推送风险预警信息。
[0013]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的机器可执行指令，处理器执行机器可执行指令以实现前述实施方式任一项的资金流动性风险预警方法。
[0014]第四方面，本专利技术提供一种机器可读存储介质，机器可读存储介质存储有机器可执行指令，机器可执行指令在被处理器调用和执行时，机器可执行指令促使处理器实现前述实施方式任一项的资金流动性风险预警方法。
[0015]本专利技术提供的资金流动性风险预警方法、装置和电子设备，该方法首先获取待预测企业的财务数据，然后将获取的财务数据输入至预先训练好的流动性风险预测模型，得到待预测企业的违约风险概率，并基于违约风险概率和预先设置的流动性风险触发条件确定是否推送风险预警。其中，预先训练好的流动性风险预测模型是基于流动性指标信息训练得到的，该流动性指标信息包括多个内部资金运用指标和多个外部融资能力指标。上述方式通过多个内部资金运用指标和多个外部融资能力指标对流动性风险预测模型进行训练，并基于训练好的流动性风险预测模型对待预测企业的财务数据进行风险预测，指标预测结果不受到业务人员的经验影响，并且基于违约风险概率和预先设置的流动性风险触发条件同时判定是否进行风险预警，可以避免由于风险阈值设置问题导致的频繁无效预警，同时根据模型得到的违约风险概率也可以对没有达到预警线的风险变化进行及时获取，提升了风险预警的效果。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的
附图是本专利技术的一些实施方式，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的附图。
[0017]图1为本专利技术实施例提供的一种资金流动性风险预警方法的流程示意图；
[0018]图2为本专利技术实施例提供的一种流动性风险预测模型训练的流程图；
[0019]图3为本专利技术实施例提供的一种流动性风险预测模型更新的示意图；
[0020]图4为本专利技术实施例提供的一种资金流动性风险预警装置的结构示意图；
[0021]图5为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0022]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0023]因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种资金流动性风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取待预测企业的财务数据；将所述财务数据输入至预先训练好的流动性风险预测模型，得到所述待预测企业的违约风险概率；所述预先训练好的流动性风险预测模型是基于流动性指标信息训练得到的；所述流动性指标信息包括多个内部资金运用指标和多个外部融资能力指标；基于所述违约风险概率和预先设置的流动性风险触发条件确定是否推送风险预警消息。2.根据权利要求1所述的资金流动性风险预警方法，其特征在于，所述预先训练好的流动性风险预测模型的训练步骤，包括：获取所述流动性指标信息；基于所述流动性指标信息以及预先选择的企业信息确定初始模型训练样本；对所述初始模型训练样本进行数据处理，得到目标模型训练样本；所述数据处理包括数据清洗、空缺值填充与转换、数据重要性排序以及数据集分割操作；所述目标模型训练样本包括训练集和测试集；基于所述目标模型训练样本对所述流动性风险预测模型进行训练，直至满足模型训练精度。3.根据权利要求2所述的资金流动性风险预警方法，其特征在于，所述方法还包括：按照预设周期更新所述目标模型训练样本；基于更新后的所述目标模型训练样本对所述预先训练好的流动性风险预测模型进行更新训练。4.根据权利要求1所述的资金流动性风险预警方法，其特征在于，所述内部资金运用指标包括营运资金充足度指标、现金偿付能力指标、短期投资压力指标以及即期偿债能力指标；所述外部融资能力指标包括付息能力指标、偿债能力指标、盈利能力指标、收现能力指标以及自担保能力指标。5.根据权利要求1所述的资金流动性风险预警方法，其特征在于，所述基于所述违约风险概率和预先设置的流动性风险触发条件确定是否推送风险预警消息的步骤，包括：基于所述违约风险概率确定流动性评分；基于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：任亮，傅雨梅，朴盈，
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：