财务风险预测方法、装置、设备、介质和程序产品制造方法及图纸

本公开提供了一种财务风险预测方法，可以应用于人工智能领域及金融技术领域。该方法包括：获取待处理数据，待处理数据包括财报数据、关联公司信息、关联人信息、公司股价信息中的至少一种；采用预先训练的风险预测模型对待处理数据进行处理，得到风险预测结果；确定风险阈值；在风险预测结果大于风险阈值的情况下，确定具有财务风险；其中，风险预测模型包括多个编码器和分类器，多个编码器用于处理待处理数据得到多组特征向量，分类器用于对多组特征向量进行融合，并计算得到风险预测结果。本公开还提供了一种财务风险预测装置、设备、存储介质和程序产品。介质和程序产品。介质和程序产品。

【技术实现步骤摘要】
财务风险预测方法、装置、设备、介质和程序产品


[0001]本公开涉及人工智能领域及金融领域，具体地涉及一种财务风险预测方法、装置、设备、介质和程序产品。

技术介绍

[0002]近年来，宏观经济面临错综复杂的局面，各类金融风险事件频发，商业银行面临较大的经营压力。对公业务一直是银行业务的重中之重，如何识别、评估并应对对公业务的风险对银行业来说具有重要的现实意义，而对公客户的财务风险是银行的风险管理中较难把控的一环，提前预测出对公客户的财务风险从而采取防控管理措施以求银行的经济利益损失最小化尤为重要。
[0003]对分析上市公司这类重要客户的财务风险来说，通常会通过分析该客户的财报及关键财务指标来进行判断(包括流动性指标、杠杆指标、盈利指标等)，通过平均、加权等方式对其财报指标进行风险评级，但是这种方式往往缺乏一定的可信度，没有充分利用该上市公司相关的多维信息，如多个公司之间的关联关系，公司法人、高管的潜在影响以及企业股价、公司新闻的变化等，这些因素都有可能造成财务风险的剧烈波动。
[0004]同时，由于当前金融业务向线上转移，银行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种财务风险预测方法，其特征在于，包括：获取待处理数据，所述待处理数据包括财报数据、关联公司信息、关联人信息、公司股价信息中的至少一种；采用预先训练的风险预测模型对所述待处理数据进行处理，得到风险预测结果；确定风险阈值；在所述风险预测结果大于所述风险阈值的情况下，确定具有财务风险；其中，所述风险预测模型包括多个编码器和分类器，所述多个编码器用于处理所述待处理数据得到多组特征向量，所述分类器用于对所述多组特征向量进行融合，并计算得到所述风险预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预先训练的风险预测模型对所述待处理数据进行处理，得到风险预测结果包括：根据所述关联公司信息和所述关联人信息，构建异构图，所述异构图包括主节点和多个从节点；根据所述主节点对所述多个从节点进行属性初始化，得到属性向量；确定所述多个从节点在所述异构图中的位置向量；对所述属性向量和所述位置向量进行融合，得到所述主节点的结构特征；以及根据所述主节点的结构特征，计算得到所述风险预测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用预先训练的风险预测模型对所述待处理数据进行处理，得到风险预测结果还包括：对所述公司股价信息进行特征提取，得到股价时序特征向量；以及根据所述主节点的结构特征和所述股价时序特征向量，计算得到所述风险预测结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用预先训练的风险预测模型对所述待处理数据进行处理，得到风险预测结果还包括：对所述财报数据进行特征提取，得到财报特征向量；以及根据所述主节点的结构特征、所述股价时序特征向量和所述财报特征向量，计算得到所述风险预测结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述主节点的结构特征、所述股价时序特征向量和所述财报特征向量，计算得到所述风险预测结果包括：确定所述主节点的结构特征、所述股价时序特征向量和所述财报特征向量的权重；根据所述权重，对所述主节点的结构特征、所述股价时序特征向量和所述财报特征向量中的至少两个进行融合，得到嵌入向量；以及根据所述嵌入向量，计算得到所述风险预测结果。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述风险预测结果大于所述风险阈值的情况下，确定具有财务风险包括：确定所述风险预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：王亚欣，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：