【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及金融风险管理领域，尤其涉及一种多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法与系统。
技术介绍
1、在传统金融领域，不动产抵押贷款是一种常见的贷款方式，其核心是以不动产作为抵押物来确保贷款的还款。不动产的评估价值直接影响到贷款额度、利率以及风险控制策略的制定。然而，现有的不动产抵押物评估方法存在以下几方面的问题和不足：
2、1.单一数据源和静态评估：传统评估常常依赖于历史交易数据和专家经验，缺乏对实时市场动态的考虑，无法反映市场短期内的波动和趋势。
3、2.缺乏动态调整机制：一旦完成初步的风险评估后，很少有模型能够根据市场的实时变化进行动态调整。这导致评估结果很快过时，无法指导实时的风险防控。
4、3.忽视宏观经济因素：除了不动产本身的因素外，宏观经济环境、政策导向、利率变动等都会影响不动产的价值和风险状况，而这些因素在传统模型中往往得不到充分的考虑。
5、4.评估效率低下：手工或半自动化的评估流程效率低下，无法满足大规模、快节奏的金融服务需求。
6、5.风险预测能力弱：传统模型通常侧重于当前风险的评估，而不是未来风险的预测，这限制了金融机构在风险管理上的前瞻性。
7、因此，现有技术亟需一种能够综合多源数据，具备动态调整和实时响应市场变化能力的不动产抵押物金融风险评估和防控模型，以提高风险评估的准确性和效率，减少金融系统的系统性风险。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种多维动态评估的不动
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，包括以下步骤：
4、收集与不动产抵押物贷款相关的多维数据，并进行数据清洗和预处理；
5、根据预处理后的多维数据，确定不动产抵押物的关键特征要素，并作为知识图谱中的节点；
6、运用实体识别和关系抽取建立所述节点之间的关联关系，构建特征知识图谱，并应用图神经网络处理所述特征知识图谱，学习节点的独立特征及节点间的关联特征；
7、利用特征知识图谱中提取的特征训练风险评估模型，并通过训练的风险评估模型预测不动产抵押物的未来价值，基于节点特征计算风险值，对风险值进行排序，形成风险评估模型的输出；
8、将风险评估模型的输出与事先设定的风险阈值进行比较，一旦监测到任何风险值超过风险阈值时，自动触发预警机制，生成风险评估结果并启动风险防控措施，同时根据风险评估结果调整金融机构的抵押贷款政策。
9、作为本专利技术的进一步方案，收集的与不动产抵押物贷款相关的多维数据包括：不动产抵押物的市场数据、建筑法规数据、经济指标数据、不动产特征数据、借款人信息数据以及地理价值数据；其中：
10、所述市场数据包括市场价值变化数据、租金水平数据和供需情况数据，所述市场价值变化数据包括不动产抵押物的历史成交价、当前市场估价以及地区发展趋势数据；所述租金水平数据包括收集租金的历史数据和预测数据；所述供需情况数据包括区域内不动产抵押物的供应量数据和需求量数据；
11、所述建筑法规数据包括土地使用权数据以及建筑规范数据，所述土地使用权数据包括土地使用年限、规划用途以及使用权转让限制数据；所述建筑规范数据包括建筑面积以及容积率数据；
12、所述经济指标数据包括宏观经济数据和行业发展数据；所述宏观经济数据包括gdp增长率、通货膨胀率和利率数据；
13、所述不动产特征数据包括抵押物物理特征数据和抵押物交易特征数据；所述抵押物物理特征数据包括抵押物的位置、面积、建筑年代、建筑物质量和设施配套数据；所述抵押物交易特征数据包括抵押物的历史交易记录和产权数据；
14、所述借款人信息数据包括借款人的信用评分、历史逾期记录、收入数据、负债比和资产数据；
15、所述地理价值数据包括抵押物的社区安全指数和生活便利性指数。
16、作为本专利技术的进一步方案，确定不动产抵押物的关键特征要素，包括以下步骤：
17、将收集到的多维数据导入python的pandas库中，运行describe（）统计函数获取多维数据的总结统计结果，并使用直方图检查数据分布；
18、使用python的pandas库中的corr（）函数计算皮尔逊相关系数，并使用python的seaborn库中的heatmap（）函数，根据皮尔逊相关系数矩阵生成热图；
19、使用anova测试进行单变量分析，并根据总结统计结果和热图对多维数据分类，计算p值，选择p值低于预设阈值的特征；
20、使用递归特征消除（rfe）迭代选择特征，通过递归减少特征集确定最有影响力的特征作为不动产抵押物的关键特征要素；
21、使用k-fold交叉验证将多维数据分割成k组，进行k次训练和验证，每次选择不同的验证集和训练集，计算k次验证结果的平均准确度，对关键特征要素进行验证。
22、作为本专利技术的进一步方案，确定的不动产抵押物的关键特征要素包括：
23、物理特征，包含：地理位置、建筑面积、房间数、建筑年代、建筑材料以及楼层数；
24、法律特征，包含：产权证明、土地使用权、规划用途、抵押信息以及历史交易记录；
25、价值特征，包含：估价值、税收评估、市场价值以及历史成交价；
26、环境特征，包含：周边设施、公共交通、教育资源以及环境质量。
27、作为本专利技术的进一步方案，关键特征要素作为知识图谱中的节点，运用实体识别和关系抽取建立所述节点之间的关联关系，构建特征知识图谱，包括以下步骤：
28、选择图数据库作为知识图谱存储，加载预训练的nlp模型，并连接到图数据库；
29、定义知识图谱中所包含的实体类型，并运用nlp识别多维数据文本中的实体；
30、定义实体之间关系类型，并运用nlp关系抽取识别实体之间的关联关系；
31、合并不同来源以及格式中指代同一实体的多个实体表示，使实体关联关系对齐；
32、将识别的实体和关联关系转化为图谱中的节点和边，并为知识图谱的节点和关系建立图谱索引。
33、作为本专利技术的进一步方案，应用图神经网络处理所述特征知识图谱，学习节点的独立特征及节点间的关联特征，包括以下步骤：
34、基于特征知识图谱构造节点特征和边特征的特征向量，并选择gat作为图神经网络架构；
35、将图谱数据划分为训练集、验证集和测试集，定义损失函数，选择adam优化器通过训练集进行图神经网络模型训练，通过图神经网络模型学习节点的独立特征和节点间的关联特征，通过验证集和测试集对图神经网络模型进行验证与调优；
36、利用训练好的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，其特征在于，收集的与不动产抵押物贷款相关的多维数据包括：不动产抵押物的市场数据、建筑法规数据、经济指标数据、不动产特征数据、借款人信息数据以及地理价值数据。
3.如权利要求2所述的多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，其特征在于，确定不动产抵押物的关键特征要素，包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，其特征在于，关键特征要素作为知识图谱中的节点，运用实体识别和关系抽取建立所述节点之间的关联关系，构建特征知识图谱，包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，其特征在于，应用图神经网络处理所述特征知识图谱，学习节点的独立特征及节点间的关联特征，包括以下步骤：
6.如权利要求5所述的多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，其特征在于，所述图神经网络模型学习节点的独立特征和节点间的关联特征时
7.如权利要求6所述的多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，其特征在于，计算不动产抵押物的风险值，包括以下步骤：
8.如权利要求7所述的多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，其特征在于，违约概率模型表示为：
9.如权利要求8所述的多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，其特征在于，通过违约概率和损失预期值的组合来计算风险值，计算公式如下：
10.一种多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控系统，其特征在于，用于执行如权利要求1-9任一项所述的多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，该系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，其特征在于，收集的与不动产抵押物贷款相关的多维数据包括：不动产抵押物的市场数据、建筑法规数据、经济指标数据、不动产特征数据、借款人信息数据以及地理价值数据。
3.如权利要求2所述的多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，其特征在于，确定不动产抵押物的关键特征要素，包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，其特征在于，关键特征要素作为知识图谱中的节点，运用实体识别和关系抽取建立所述节点之间的关联关系，构建特征知识图谱，包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的多维动态评估的不动产抵押物金融风险防控方法，其特征在于，应用图神经网络处理所述特征知识图谱，学习节点的独立特征及节点间的关联特征，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐伟，王继瑞，史辉，高洁，张仁田，盛兴亚，姬广龙，冯永玉，王人杰，赵军，
申请(专利权)人：山东省征信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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