一种企业风险识别方法、装置及设备制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种企业风险识别方法、装置及设备，方案包括：获取标准化后的招聘数据，采用招聘主体企业识别模型识招聘数据对应的招聘主体企业，根据所述招聘数据生成招聘主体企业的第一企业招聘信息画像；然后根据获取的招聘主体企业的注册数据确定招聘主体企业的类比企业的第二企业招聘信息画像；计算第一企业招聘信息画像与第二企业招聘信息画像之间的差异值；当差异值大于第一预设阈值时，确定招聘主体企业存在风险。确定招聘主体企业存在风险。确定招聘主体企业存在风险。

【技术实现步骤摘要】
一种企业风险识别方法、装置及设备


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种企业风险识别方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]随着互联网的快速发展，互联网中公开大量的数据，其中也包括大量企业的相关数据。风控机构在采集和挖掘互联网的公开信息之后，会对企业的风险进行全域扫描。企业风险涉及到企业的经营管理、资产配置、资金运用、利润分配、信息披露等方方面面，企业如果存在大的风险，会给企业、投资者、求职者、国家和集体造成重大损失。因此，根据互联网公开的数据对企业风险进行识别显得尤为重要。
[0003]互联网中公开的关于企业的数据可以包括企业官网数据、关联企业数据、企业APP数据以及企业招聘数据等大量的不同类型的数据，现有技术判断企业风险时，往往是通过人工对这些互联网公开的数据进行分析，从而识别企业的风险，导致识别准确率以及识别效率较低。
[0004]因此，亟需提供一种更可靠的企业风险识别方案。

技术实现思路

[0005]本说明书实施例提供一种企业风险识别方法及装置，以解决人工识别企业风险效率低、准确率低的问题。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种企业风险识别方法，包括：获取标准化后的招聘数据；采用招聘主体企业识别模型识别所述招聘数据对应的招聘主体企业；根据所述招聘数据生成所述招聘主体企业的第一企业招聘信息画像；获取所述招聘主体企业的注册数据；根据所述注册数据确定第二企业招聘信息画像，所述第二企业招聘信息画像为所述招聘主体企业的类比企业的招聘信息画像；基于所述第一企业招聘信息画像与所述第二企业招聘信息画像，对所述招聘主体企业的风险进行识别。2.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述第一企业招聘信息画像与所述第二企业招聘信息画像，对所述招聘主体企业的风险进行识别，具体包括：计算所述第一企业招聘信息画像与所述第二企业招聘信息画像之间的差异值；判断所述差异值是否大于第一预设阈值，得到判断结果；当所述判断结果表示所述差异值大于第一预设阈值时，确定所述招聘主体企业存在风险。3.如权利要求1所述的方法，所述获取标准化后的招聘数据之前，还包括：从招聘平台获取初始招聘数据；根据所述初始招聘数据以及第三方机构中的注册数据，构建企业知识图谱；根据所述初始招聘数据构建岗位知识图谱；根据所述企业知识图谱对所述初始招聘数据中的企业名进行标准化，得到标准企业名；根据所述岗位知识图谱对所述初始招聘数据中的岗位名进行标准化，得到标准岗位名；采用所述标准岗位名替换所述初始招聘数据中的岗位名，采用所述标准企业名替换所述初始招聘数据中的企业名，得到标准化后的招聘数据。4.如权利要求3所述的方法，所述根据所述初始招聘数据以及第三方机构中的注册数据，构建企业知识图谱，具体包括：针对一个企业实体，确定所述企业实体在第三方机构的历史注册数据；根据所述历史注册数据确定所述企业实体的标准企业名以及曾用名；从所述初始招聘数据中提取所述企业实体的企业别名；根据所述企业实体的标准企业名、所述曾用名以及所述企业别名，构建所述企业知识图谱；所述根据所述企业知识图谱对所述初始招聘数据中企业名进行标准化，得到标准企业名，具体包括：将所述曾用名以及所述企业别名统一转换为所述标准企业名。5.如权利要求3所述的方法，所述根据所述初始招聘数据构建岗位知识图谱，具体包括：针对一个岗位实体，从所述初始招聘数据中提取出所述岗位实体的现用岗位名；根据所述现用岗位名构建所述岗位知识图谱；
将所述岗位知识图谱中出现频次最高的现用岗位名确定为标准岗位名；所述根据所述岗位知识图谱对所述初始招聘数据中的岗位名进行标准化，得到标准岗位名，具体包括：将所述现用岗位名转换为所述标准岗位名。6.如权利要求1所述的方法，所述采用招聘主体企业识别模型从所述招聘数据中识别得到招聘主体企业，具体包括：获取所述招聘数据中的全部企业实体；将所述招聘数据输入所述招聘主体企业识别模型中，得到所述全部企业实体中的各个企业实体属于招聘主体企业的预测概率；将所述预测概率大于预设阈值且所述预测概率最大的企业实体确定为所述招聘主体企业。7.如权利要求1所述的方法，所述根据所述招聘数据生成所述招聘主体企业的第一企业招聘信息画像，具体包括：从所述招聘数据中提取出所述招聘主体企业的画像标签，所述画像标签用于表征所述招聘主体企业在特定维度的招聘特征；所述画像标签至少包括所述招聘主体企业的招聘岗位类型标签、各招聘岗位的条件标签以及各所述招聘岗位的工作地区标签；根据所述画像标签生成所述招聘主体企业的第一企业招聘信息画像。8.如权利要求1所述的方法，所述根据所述注册数据确定第二企业招聘信息画像，具体包括：获取招聘平台上的多个招聘数据；所述多个招聘数据为对应于多个企业的招聘数据；根据所述注册数据中的特定维度的特征，对所述多个招聘数据进行聚类分析，得到多个类比企业；将多个所述类比企业对应的企业画像进行向量化，得到各个类比企业画像对应的向量；根据各个所述类比企业画像对应的向量计算向量重心位置；将所述向量重心位置对应的向量转换为文本信息，并基于该文本信息确定所述类比企业的第二企业招聘信息画像。9.如权利要求8所述的方法，所述根据所述注册数据中的特定维度的特征，对所述多个招聘数据进行聚类分析，得到多个类比企业，具体包括：根据所述注册数据中的注册地址信息，对所述多个招聘数据进行聚类分析，得到第一类比企业；根据所述注册数据中的注册时间信息，对所述多个招聘数据进行聚类分析，得到第二类比企业；根据所述注册数据中的注册资本信息，对所述多个招聘数据进行聚类分析，得到第三类比企业；根据所述注册数据中的经营范围信息，对所述多个招聘数据进行聚类分析，得到第四类比企业。10.如权利要求2所述的方法，所述确定所述招聘主体企业存在风险之后，还包括：确定用于计算所述差异值的所述招聘主体企业中的风险关键标签，所述风险关键标签
至少包括注册地、实际经营地、经营范围、岗位基本信息；将所述第一企业招聘信息画像中的风险关键标签与所述第二企业招聘信息画像中的风险关键标签进行比对，得到所述第一企业招聘信息画像与所述第二企业招聘信息画像中各个相同风险标签的相似度值；根据所述相似度值小于第二预设阈值的风险标签，确定所述招聘主体企业的风险类型。11.如权利要求1所述的方法，所述采用招聘主体企业识别模型识别所述招聘数据对应的招聘主体企业之前，还包括：获取已知招聘主体企业的招聘数据训练样本集合；针对所述训练样本集合中的每个训练样本，将所述训练样本输入初始招聘主体企业识别模型中，输出招聘主体企业；根据所述招聘主体企业与所述已知的招聘主体企业之间的差异调整所述初始招聘主体企业识别模型的模型参数，得到训练完成的招聘主体企业识别模型。12.一种企业风险识别装置，包括：招聘数据获取模块，用于获取标准化后的招聘数据；招聘主体企业识别模块，用于采用招聘主体企业识别模型识别所述招聘数据对应的招聘主体企业；第一企业招聘信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔阳，章鹏，朱标，刘小刚，张旭，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：