【技术实现步骤摘要】
本申请涉及供应链金融的，尤其是涉及基于供应链数据确定违约风险的方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着市场经济的发展，供应链金融已成为企业融资的重要方式。在信息化时代，金融机构需要通过信息技术手段提升风险管理能力，优化资源配置效率。供应链金融平台的建设对于防范金融风险、提升运营效率具有重要意义。
2、目前的供应链金融平台主要采用静态的信用评分模型，通过设定固定的评分规则和权重，对供应链参与主体进行信用评估。同时结合交易数据分析和第三方数据，建立多维度的风险评估体系。
3、然而，现有的风险评估模型无法及时反映参与主体的信用状况变化，风险预警机制不够灵敏，难以实现对违约风险的早期识别和干预，对此情况有待进一步改善。
技术实现思路
1、为了解决现有的风险评估模型无法及时反映参与主体的信用状况变化，风险预警机制不够灵敏，难以实现对违约风险的早期识别和干预的问题，本申请提供基于供应链数据确定违约风险的方法、装置、设备及介质，采用如下的技术方案：
2、第一方面，...
【技术保护点】
1.一种基于供应链数据确定违约风险的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于供应链数据确定违约风险的方法，其特征在于，所述历史表现系数包括交易稳定性系数和信用表现系数，计算所述历史表现系数，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于供应链数据确定违约风险的方法，其特征在于，根据所述历史数据，获取历史交易稳定性系数和历史信用表现稳定性系数，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于供应链数据确定违约风险的方法，其特征在于，根据所述历史表现系数和所述初始违约风险值，结合当前交易数据和运营数据，采用预设的机器...
【技术特征摘要】
1.一种基于供应链数据确定违约风险的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于供应链数据确定违约风险的方法，其特征在于，所述历史表现系数包括交易稳定性系数和信用表现系数，计算所述历史表现系数，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于供应链数据确定违约风险的方法，其特征在于，根据所述历史数据，获取历史交易稳定性系数和历史信用表现稳定性系数，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于供应链数据确定违约风险的方法，其特征在于，根据所述历史表现系数和所述初始违约风险值，结合当前交易数据和运营数据，采用预设的机器学习模型计算得出动态违约风险值，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于供应链数据确定违约风险的方法，其特征在于，根据所述初始违约风险值、所述环境影响系数和所述历史表现系数，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘志兵，沈文石，李斌，洪旭斌，谢国尧，曾明奇，
申请(专利权)人：广州帝隆科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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