【技术实现步骤摘要】
一种企业违约预测方法、装置、介质及电子设备
本申请实施例涉及人工智能
，尤其涉及一种企业违约预测方法、装置、介质及电子设备。
技术介绍
企业违约是指企业存在不符合法律规定的行为，近年来高发的企业违约现象给相关金融机构带来了严重的经济损失。因此，对企业违约概率进行预测，并针对存在高违约概率的企业采取相应的管理措施具有重要意义。目前金融机构主要利用评分卡、黑白灰名单或者逻辑回归等方法，对目标企业的工商信息、税务信息和财务信息等企业自身信息进行处理，实现对企业的违约概率的预测。而实际金融场景下企业关系类型繁多且差异性大，仅依靠企业自身信息是无法有效的表示企业之间复杂的关联关系，这就使得上述企业违约方法的企业违约预测存在预测准确度低的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种企业违约预测方法、装置、介质及电子设备，可以达到提高企业违约准确率的目的。第一方面，本申请实施例提供了一种企业违约预测方法，所述方法包括：获取目标企业的企业信用信息；其中，所述企业信用信息包括企业管理者信息、企业...
【技术保护点】
1.一种企业违约预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标企业的企业信用信息；其中，所述企业信用信息包括企业管理者信息、企业财务信用信息和社会信用信息；/n根据所述目标时间段内所述企业财务信用信息和所述社会信用信息，确定所述目标企业的信用时序特征；/n根据所述企业管理者信息和关联企业信息，确定所述目标企业的信用结构特征；其中，关联企业是根据社会信用信息中企业关联关系和企业财务信用信息中企业关联关系确定的；/n将所述信用时序特征和所述信用结构进行特征融合得到融合特征，根据所述融合特征确定所述目标企业的违约概率。/n
【技术特征摘要】
1.一种企业违约预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标企业的企业信用信息；其中，所述企业信用信息包括企业管理者信息、企业财务信用信息和社会信用信息；
根据所述目标时间段内所述企业财务信用信息和所述社会信用信息，确定所述目标企业的信用时序特征；
根据所述企业管理者信息和关联企业信息，确定所述目标企业的信用结构特征；其中，关联企业是根据社会信用信息中企业关联关系和企业财务信用信息中企业关联关系确定的；
将所述信用时序特征和所述信用结构进行特征融合得到融合特征，根据所述融合特征确定所述目标企业的违约概率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述企业财务信用信息包括银行信用信息、商业信用信息、企业资质信息、关联信用信息和企业财务信息中的至少一种；所述社会信用信息包括：公众信用信息或者社会舆情信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标时间段内所述企业财务信用信息和所述社会信用信息，确定所述目标企业的信用时序特征，包括：
利用时序特征提取模型提取目标时间窗口中所述企业财务信用信息和所述社会信用信息的单位信用时序特征；
利用自注意力机制确定所述单位信用时序特征的注意力权重；
根据所述单位信用时序特征和所述注意力权重确定所述目标企业的信用时序特征。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述企业管理者信息和关联企业信息，确定所述目标企业的信用结构特征，包括：
根据所述关联企业信息和所述企业管理者信息构建所述目标企业的知识图谱；
根据所述知识图谱中的关联关系和节点信息，确定所述目标企业的信用结构特征。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述关联企业信息和所述企业管理者信息构建所述目标企业的知识图谱，包括：
将所述关联企业、所述目标企业和所述目标企业的企业管理者作为所述知识图谱的节点，并根据所述企业信用信息确定节点对应的属性；
根据所述关联企业与所述目标企业的关联关系和所述企业管理者与所述目标企业的关联关系确定所述知识图谱的边；其中，所述边用于连接所述节点。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述知识图谱中的关联关系和节点信息，确定所述目标企业的信用结构特征，包括：
根据所述知识图谱中的关联关系和节点信息，确定所述知识图谱各关联关系下知识图谱的结构特征；
利用注意力机制计算不同关联关系下所述结构特征间的关系权重系数；
根据所述结构特征和所述关系权重系数，确定所述目标企业的信用结构特征。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述知识图谱中的关联关系和节点信息，确定所述知识图谱各关联关系下知识图谱的结构特征，包括：
利用所述结构特征提取模块提取所述知识图谱中目标关联关系下所述知识图谱的初始结构特征；
利用注意力机制计算所述知识图谱中节点间的相关权重系数；
根据所述相关权重系数和所述初始结构特征，确...
【专利技术属性】
技术研发人员：马宁亚，王雪，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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