本申请公开了一种融资的风险预测方法及装置、存储介质和电子设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括：响应第一对象发送的融资请求，并获取第一对象的属性信息；将第一对象的属性信息输入目标分类模型进行分类处理，输出分类结果，其中，分类结果用于表示第一对象是否为存在风险的对象；获取知识图谱；依据分类结果和知识图谱确定存在风险的N个对象，并基于存在风险的N个对象预测融资请求的风险。通过本申请，解决了相关技术中在企业向金融机构申请融资时，只能识别出单个企业是否为风险企业，难以预测出与风险企业相关联的其他风险企业，导致难以准确的预测融资的风险的问题。导致难以准确的预测融资的风险的问题。导致难以准确的预测融资的风险的问题。
【技术实现步骤摘要】
融资的风险预测方法及装置、存储介质和电子设备
[0001]本申请涉及人工智能
，具体而言，涉及一种融资的风险预测方法及装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
[0002]一个企业在经营的过程中，随着企业规模越大，对资金的需要量越大，任何一家企业都可能面临资金不足的情况，这个时候融资成了解决问题的办法。而且，一般的融资手段主要通过向金融机构贷款。另外，对于金融机构来说，面对企业的融资请求，可能面临各种风险，例如违约风险等，造成金融机构的损失。相关技术中的评估风险模型一般从实体本身出发，根据自身的属性特征分析实体的变化，但单实体的趋势变化不仅限于该实体本身，还将传播至与其关联的其他实体，导致预测的风险加大。也即，导致难以准确的预测融资的风险。
[0003]针对相关技术中在企业向金融机构申请融资时，只能识别出单个企业是否为风险企业，难以预测出与风险企业相关联的其他风险企业，导致难以准确的预测融资的风险的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本申请的主要目的在于提供一种融资的风险预测方法及装置、存储介质和电子设备，以解决相关技术中在企业向金融机构申请融资时，只能识别出单个企业是否为风险企业，难以预测出与风险企业相关联的其他风险企业，导致难以准确的预测融资的风险的问题。
[0005]为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种融资的风险预测方法。该方法包括：响应第一对象发送的融资请求，并获取所述第一对象的属性信息，其中，所述融资请求为所述第一对象向金融机构申请融资的请求；将所述第一对象的属性信息输入目标分类模型进行分类处理，输出分类结果，其中，所述分类结果用于表示所述第一对象是否为存在风险的对象；获取知识图谱，其中，所述知识图谱中至少包括所述第一对象的信息和与所述第一对象相关联的对象信息；依据所述分类结果和所述知识图谱确定存在风险的N个对象，并基于所述存在风险的N个对象预测所述融资请求的风险，其中，N为正整数。
[0006]进一步地，依据所述分类结果和所述知识图谱确定存在风险的N个对象包括：若所述分类结果表示所述第一对象为存在风险的对象，则基于所述知识图谱确定与所述第一对象相关联的M个对象，其中，M为正整数，M小于N；将所述第一对象和所述M个对象作为所述存在风险的N个对象。
[0007]进一步地，获取知识图谱包括：获取S个第二对象的信息，其中，所述S个第二对象的信息中至少包括所述第一对象的信息和与所述第一对象相关联的对象信息，每个第二对象的信息至少包括每个第二对象的属性信息，S为正整数，S大于M；依据每个第二对象的属性信息确定每两个第二对象之间的关联关系；基于所述S个第二对象的信息和每两个第二
对象之间的关联关系获取所述知识图谱。
[0008]进一步地，所述目标分类模型通过以下方式得到：获取用于模型训练的训练样本集，其中，所述训练样本集中至少包括T个第一属性信息样本和R个第二属性信息样本，所述第一属性信息样本为存在风险的对象的属性信息，所述第二属性信息样本为不存在风险的对象的属性信息，T和R均为大于1的正整数；采用所述训练样本集对原始分类模型进行学习训练，得到所述目标分类模型。
[0009]进一步地，在获取知识图谱之后，所述方法还包括：判断所述知识图谱中每两个第二对象之间的关联关系是否需要更新；若所述知识图谱中每两个第二对象之间的关联关系不需要更新，则依据所述知识图谱确定存在风险的对象；若所述知识图谱中每两个第二对象之间的关联关系需要更新，则对所述知识图谱进行更新，得到更新后的知识图谱；依据所述更新后的知识图谱确定存在风险的对象。
[0010]进一步地，若所述知识图谱中每两个第二对象之间的关联关系需要更新，则对所述知识图谱进行更新，得到更新后的知识图谱包括：若所述知识图谱中每两个第二对象之间的关联关系需要更新，则获取需要更新关联关系的第二对象，并获取需要更新的关联关系；将所述需要更新关联关系的第二对象和需要更新的关联关系输入链接预测模型，输出Q个第二对象，其中，Q为正整数，Q小于S；依据所述需要更新关联关系的第二对象、需要更新的关联关系和所述Q个第二对象对所述知识图谱进行更新，得到所述更新后的知识图谱。
[0011]进一步地，基于所述存在风险的N个对象预测所述融资请求的风险包括：获取所述存在风险的N个对象的数量；判断所述存在风险的N个对象的数量是否大于预设数量；若所述存在风险的N个对象的数量大于所述预设数量，则预测所述融资请求对应的风险等级为第一风险等级；若所述存在风险的N个对象的数量不大于所述预设数量，则预测所述融资请求对应的风险等级为第二风险等级，其中，所述第二风险等级对应的风险低于所述第一风险等级对应的风险。
[0012]为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种融资的风险预测装置。该装置包括：第一处理单元，用于响应第一对象发送的融资请求，并获取所述第一对象的属性信息，其中，所述融资请求为所述第一对象向金融机构申请融资的请求；第一输入单元，用于将所述第一对象的属性信息输入目标分类模型进行分类处理，输出分类结果，其中，所述分类结果用于表示所述第一对象是否为存在风险的对象；第一获取单元，用于获取知识图谱，其中，所述知识图谱中至少包括所述第一对象的信息和与所述第一对象相关联的对象信息；第二处理单元，用于依据所述分类结果和所述知识图谱确定存在风险的N个对象，并基于所述存在风险的N个对象预测所述融资请求的风险，其中，N为正整数。
[0013]进一步地，所述第二处理单元包括：第一确定模块，用于若所述分类结果表示所述第一对象为存在风险的对象，则基于所述知识图谱确定与所述第一对象相关联的M个对象，其中，M为正整数，M小于N；第二确定模块，用于将所述第一对象和所述M个对象作为所述存在风险的N个对象。
[0014]进一步地，所述第一获取单元包括：第一获取模块，用于获取S个第二对象的信息，其中，所述S个第二对象的信息中至少包括所述第一对象的信息和与所述第一对象相关联的对象信息，每个第二对象的信息至少包括每个第二对象的属性信息，S为正整数，S大于M；第三确定模块，用于依据每个第二对象的属性信息确定每两个第二对象之间的关联关系；
第二获取模块，用于基于所述S个第二对象的信息和每两个第二对象之间的关联关系获取所述知识图谱。
[0015]进一步地，所述目标分类模型通过以下单元得到：第二获取单元，用于获取用于模型训练的训练样本集，其中，所述训练样本集中至少包括T个第一属性信息样本和R个第二属性信息样本，所述第一属性信息样本为存在风险的对象的属性信息，所述第二属性信息样本为不存在风险的对象的属性信息，T和R均为大于1的正整数；第一训练单元，用于采用所述训练样本集对原始分类模型进行学习训练，得到所述目标分类模型。
[0016]进一步地，所述装置还包括：第一判断单元，用于在获取知识图谱之后，判断所述知识图谱中每两个第二对象之间的关联关系是否需要更新；第一确定单元，用于若所述知识图谱中每两个第二对象之间的关联关系不需本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种融资的风险预测方法，其特征在于，包括：响应第一对象发送的融资请求，并获取所述第一对象的属性信息，其中，所述融资请求为所述第一对象向金融机构申请融资的请求；将所述第一对象的属性信息输入目标分类模型进行分类处理，输出分类结果，其中，所述分类结果用于表示所述第一对象是否为存在风险的对象；获取知识图谱，其中，所述知识图谱中至少包括所述第一对象的信息和与所述第一对象相关联的对象信息；依据所述分类结果和所述知识图谱确定存在风险的N个对象，并基于所述存在风险的N个对象预测所述融资请求的风险，其中，N为正整数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述分类结果和所述知识图谱确定存在风险的N个对象包括：若所述分类结果表示所述第一对象为存在风险的对象，则基于所述知识图谱确定与所述第一对象相关联的M个对象，其中，M为正整数，M小于N；将所述第一对象和所述M个对象作为所述存在风险的N个对象。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取知识图谱包括：获取S个第二对象的信息，其中，所述S个第二对象的信息中至少包括所述第一对象的信息和与所述第一对象相关联的对象信息，每个第二对象的信息至少包括每个第二对象的属性信息，S为正整数，S大于M；依据每个第二对象的属性信息确定每两个第二对象之间的关联关系；基于所述S个第二对象的信息和每两个第二对象之间的关联关系获取所述知识图谱。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分类模型通过以下方式得到：获取用于模型训练的训练样本集，其中，所述训练样本集中至少包括T个第一属性信息样本和R个第二属性信息样本，所述第一属性信息样本为存在风险的对象的属性信息，所述第二属性信息样本为不存在风险的对象的属性信息，T和R均为大于1的正整数；采用所述训练样本集对原始分类模型进行学习训练，得到所述目标分类模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取知识图谱之后，所述方法还包括：判断所述知识图谱中每两个第二对象之间的关联关系是否需要更新；若所述知识图谱中每两个第二对象之间的关联关系不需要更新，则依据所述知识图谱确定存在风险的对象；若所述知识图谱中每两个第二对象之间的关联关系需要更新，则对所述知识图谱进行更新，得到更新后的知识图谱；依据所述更新后的知识图谱确定存在风...
【专利技术属性】
技术研发人员：祝福松，
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：
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