CN111967976A - 基于知识图谱的风险企业确定方法及装置 - Google Patents

基于知识图谱的风险企业确定方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于知识图谱的风险企业确定方法及装置，该方法包括：构建企业知识图谱，企业知识图谱包括企业实体、企业实体的属性信息、企业实体关系；基于企业实体的属性信息，通过查询属性风险表，确定企业实体的属性风险值；根据企业实体的属性风险值，确定企业实体的风险值；通过查询关系风险表，获得企业知识图谱中每个企业实体对应的企业实体关系的风险值；根据每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，以及对应的企业实体关系的另一端企业实体的风险值，确定每个企业实体的关联企业风险值；确定风险值大于第一预设阈值或关联企业风险值大于第二预设阈值的企业实体为风险企业。本发明可以用以准确地判断企业是否为风险企业，准确度高。

Description

基于知识图谱的风险企业确定方法及装置
技术领域
本发明涉及风险预警分析技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱的风险企业确定方法及装置。
背景技术
目前，企业进行银行贷款越来越常见，银行需要对对申请贷款的企业进行审核，判断该企业是否存在贷款风险，避免导致企业信用膨胀，超越自身的还款能力，给银行造成极大的贷款风险。目前，银行贷款对于贷款的审核方式多停留在企业基本信息上，审核不全面造成风险企业判断不准确，而目前缺乏准确地判断风险企业的方法。
发明内容
本发明实施例提出一种基于知识图谱的风险企业确定方法，用以准确地判断企业是否为风险企业，准确度高，该方法包括：
构建企业知识图谱，所述企业知识图谱包括企业实体、企业实体的属性信息、企业实体关系；
基于企业实体的属性信息，通过查询属性风险表，确定企业实体的属性风险值；
根据企业实体的属性风险值，确定企业实体的风险值；
通过查询关系风险表，获得企业知识图谱中每个企业实体对应的企业实体关系的风险值；
根据每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，以及所述对应的企业实体关系的另一端企业实体的风险值，确定每个企业实体的关联企业风险值；
确定风险值大于第一预设阈值或关联企业风险值大于第二预设阈值的企业实体为风险企业。
本发明实施例提出一种基于知识图谱的风险企业确定装置，准确地判断企业是否为风险企业，准确度高，该装置包括：
企业知识图谱构建模块，用于构建企业知识图谱，所述企业知识图谱包括企业实体、企业实体的属性信息、企业实体关系；
属性风险值确定模块，用于基于企业实体的属性信息，通过查询属性风险表，确定企业实体的属性风险值；
企业风险值确定模块，用于根据企业实体的属性风险值，确定企业实体的风险值；
关系风险值确定模块，用于通过查询关系风险表，获得企业知识图谱中每个企业实体对应的企业实体关系的风险值；
关联企业风险值确定模块，用于根据每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，以及所述对应的企业实体关系的另一端企业实体的风险值，确定每个企业实体的关联企业风险值；
风险企业确定模块，用于确定风险值大于第一预设阈值或关联企业风险值大于第二预设阈值的企业实体为风险企业。
本发明实施例还提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于知识图谱的风险企业确定方法。
本发明实施例还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述基于知识图谱的风险企业确定方法的计算机程序。
在本发明实施例中，构建企业知识图谱，所述企业知识图谱包括企业实体、企业实体的属性信息、企业实体关系；基于企业实体的属性信息，通过查询属性风险表，确定企业实体的属性风险值；根据企业实体的属性风险值，确定企业实体的风险值；通过查询关系风险表，获得企业知识图谱中每个企业实体对应的企业实体关系的风险值；根据每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，以及所述对应的企业实体关系的另一端企业实体的风险值，确定每个企业实体的关联企业风险值；确定风险值大于第一预设阈值或关联企业风险值大于第二预设阈值的企业实体为风险企业。在上述实施例中，确定风险企业的过程不止考虑了企业的属性信息，而是通过构建企业知识图谱，充分挖掘出与每个企业有关系的企业实体、企业实体关系，从而确定每个企业实体的风险值，使得确定的风险企业更准确。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中基于知识图谱的风险企业确定方法的流程图；
图2为本发明实施例中一个企业知识图谱的示意图；
图3为本发明实施例中基于知识图谱的风险企业确定装置的示意图；
图4为本发明实施例基于知识图谱的风险企业确定装置的另一种示意图；
图5为本发明实施例中计算机设备的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在本说明书的描述中，所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本申请的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。
图1为本发明实施例中基于知识图谱的风险企业确定方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
步骤101，构建企业知识图谱，所述企业知识图谱包括企业实体、企业实体的属性信息、企业实体关系；
步骤102，基于企业实体的属性信息，通过查询属性风险表，确定企业实体的属性风险值；
步骤103，根据企业实体的属性风险值，确定企业实体的风险值；
步骤104，通过查询关系风险表，获得企业知识图谱中每个企业实体对应的企业实体关系的风险值；
步骤105，根据每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，以及所述对应的企业实体关系的另一端企业实体的风险值，确定每个企业实体的关联企业风险值；
步骤106，确定风险值大于第一预设阈值或关联企业风险值大于第二预设阈值的企业实体为风险企业。
在本发明实施例中，确定风险企业的过程不止考虑了企业的属性信息，而是通过构建企业知识图谱，充分挖掘出与每个企业有关系的企业实体、企业实体关系，从而确定每个企业实体的风险值，使得确定的风险企业更准确。
具体实施时，发明人发现，银行贷款对于贷款的审核方式多停留在企业基本信息上，对于与贷款相关的关联企业分析比较少。某种程度上，很难通过贷款企业的基本信息分析关联企业的关系和关联企业的风险挖掘，因此不可避免地发生同一企业集团的关联成员在同一银行的分支机构或者不同的分支机构取得交叉贷款或重复贷款。由于关联企业之间的经营状况、财务状况具有很大的同质性和关联性，债务链十分脆弱，一旦某个企业生产经营出现风险，就有可能影响到整个企业集团的贷款安全。
因此，本发明充分分析关联企业之间的经营状况、财务状态的同质性和关联性，债务链相对脆弱，其中任何一个企业产生经营风险，可能影响到关联企业的贷款安全的特性。利用企业知识图谱，挖掘关联企业的集群，深度分析企业风险关系，辅助贷款资金审核。
在步骤101中，要构建企业知识图谱，所述企业知识图谱包括企业实体、企业实体的属性信息、企业实体关系，在一实施例中，所述企业实体属性包括企业工商数据、企业法律诉讼数据、企业舆情数据、行内企业数据、行内担保数据和企业信贷数据中的至少一种。其中，企业信贷数据包含行内信贷业务数据、贷前调查报告、信贷审批报告、贷后检查报告等信息。
企业实体内部包括企业法人、股权关系、股权构成、集团成员关系等，此部分数据由外部工商数据获取，上述内部构成可以关联交易信息、历史贷款信息，进而可确定出企业实体关系，在一实施例中，所述企业实体关系包括对外投资关系、担保关系、资金上下游关系、行政处罚关系、司法处罚关系中的至少一种。图2为本发明实施例中一个企业知识图谱的示意图。
在步骤102中，基于企业实体的属性信息，通过查询属性风险表，确定企业实体的属性风险值，表1为属性风险表的一个示例。
表1
属性信息 属性信息描述 属性风险值
企业工商数据 企业经营亏损超过自身资金 100
企业工商数据 企业投资失败 80
在一实施例中，根据企业实体的属性风险值，确定企业实体的风险值，包括：
确定企业实体的属性风险值对应的权重；
根据企业实体的属性风险值以及对应的权重，确定企业实体的风险值。
在上述实施例中，权值可以根据属性信息的重要程度来定，可以采用如下公式，根据企业实体的属性风险值以及对应的权重，确定企业实体的风险值：
Figure BDA0002640375310000051
其中，R(Ai)为企业实体Ai的风险值；
Vj为企业实体Ai对应的第j个属性风险值；
wj为企业实体Ai对应的第j个属性风险值对应的权重，其中，
Figure BDA0002640375310000052
在步骤104中，通过查询关系风险表，获得企业知识图谱中每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，表2为一个关系风险表的示例。
表2
企业实体关系 风险值
对外投资关系 0.1
担保关系 0.2
资金上下游关系 0.3
行政处罚关系 0.2
司法处罚关系 0.2
在一实施例中，采用如下公式，根据每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，以及所述对应的企业实体关系的另一端企业实体的风险值，确定每个企业实体的关联企业风险值：
Figure BDA0002640375310000053
其中，Rel(Ai)为企业实体Ai的关联企业风险值；
R(Bj)为企业实体Ai对应的第j个企业实体关系的风险值；
Cj为企业实体Ai对应的第j个企业实体关系的另一端企业实体Bj的风险值。
通过上述公式，可迅速且准确的确定每个企业实体的风险值，这样就可以确定风险值大于第一预设阈值或关联企业风险值大于第二预设阈值的企业实体为风险企业。
在一实施例中，所述方法还包括：
基于风险企业的属性信息和对应的企业实体关系，生成预警信息。
预警信息包括提示业务终止贷款审核并进行更为详细的背景调查。
具体实施时，可以每隔一段时间，例如每天更新企业实体的风险值和关联企业风险值，自动发现风险较高的企业，并给予预警提示。
综上所述，在本发明实施例提出的方法中，构建企业知识图谱，所述企业知识图谱包括企业实体、企业实体的属性信息、企业实体关系；基于企业实体的属性信息，通过查询属性风险表，确定企业实体的属性风险值；根据企业实体的属性风险值，确定企业实体的风险值；通过查询关系风险表，获得企业知识图谱中每个企业实体对应的企业实体关系的风险值；根据每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，以及所述对应的企业实体关系的另一端企业实体的风险值，确定每个企业实体的关联企业风险值；确定风险值大于第一预设阈值或关联企业风险值大于第二预设阈值的企业实体为风险企业。在上述实施例中，确定风险企业的过程不止考虑了企业的属性信息，而是通过构建企业知识图谱，充分挖掘出与每个企业有关系的企业实体、企业实体关系，从而确定每个企业实体的风险值，使得确定的风险企业更准确。
本发明实施例还提出一种基于知识图谱的风险企业确定装置，其原理与基于知识图谱的风险企业确定方法类似，这里不再赘述。
图3为本发明实施例中基于知识图谱的风险企业确定装置的示意图，如图3所示，该装置包括：
企业知识图谱构建模块301，用于构建企业知识图谱，所述企业知识图谱包括企业实体、企业实体的属性信息、企业实体关系；
属性风险值确定模块302，用于基于企业实体的属性信息，通过查询属性风险表，确定企业实体的属性风险值；
企业风险值确定模块303，用于根据企业实体的属性风险值，确定企业实体的风险值；
关系风险值确定模块304，用于通过查询关系风险表，获得企业知识图谱中每个企业实体对应的企业实体关系的风险值；
关联企业风险值确定模块305，用于根据每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，以及所述对应的企业实体关系的另一端企业实体的风险值，确定每个企业实体的关联企业风险值；
风险企业确定模块306，用于确定风险值大于第一预设阈值或关联企业风险值大于第二预设阈值的企业实体为风险企业。
在一实施例中，所述企业实体属性包括企业工商数据、企业法律诉讼数据、企业舆情数据、行内企业数据、行内担保数据和企业信贷数据中的至少一种。
在一实施例中，所述企业实体关系包括对外投资关系、担保关系、资金上下游关系、行政处罚关系、司法处罚关系中的至少一种。
在一实施例中，企业风险值确定模块303具体用于：
确定企业实体的属性风险值对应的权重；
根据企业实体的属性风险值以及对应的权重，确定企业实体的风险值。
在一实施例中，关联企业风险值确定模块305具体用于：
采用如下公式，根据每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，以及所述对应的企业实体关系的另一端企业实体的风险值，确定每个企业实体的关联企业风险值：
Figure BDA0002640375310000071
其中，Rel(Ai)为企业实体Ai的关联企业风险值；
R(Bj)为企业实体Ai对应的第j个企业实体关系的风险值；
Cj为企业实体Ai对应的第j个企业实体关系的另一端企业实体Bj的风险值。
在一实施例中，图4为本发明实施例基于知识图谱的风险企业确定装置的另一种示意图，可见，所述装置还包括预警信息生成模块307，用于：
基于风险企业的属性信息和对应的企业实体关系，生成预警信息。
综上所述，在本发明实施例提出的装置中，构建企业知识图谱，所述企业知识图谱包括企业实体、企业实体的属性信息、企业实体关系；基于企业实体的属性信息，通过查询属性风险表，确定企业实体的属性风险值；根据企业实体的属性风险值，确定企业实体的风险值；通过查询关系风险表，获得企业知识图谱中每个企业实体对应的企业实体关系的风险值；根据每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，以及所述对应的企业实体关系的另一端企业实体的风险值，确定每个企业实体的关联企业风险值；确定风险值大于第一预设阈值或关联企业风险值大于第二预设阈值的企业实体为风险企业。在上述实施例中，确定风险企业的过程不止考虑了企业的属性信息，而是通过构建企业知识图谱，充分挖掘出与每个企业有关系的企业实体、企业实体关系，从而确定每个企业实体的风险值，使得确定的风险企业更准确。
本申请的实施例还提供一种计算机设备，图5为本发明实施例中计算机设备的示意图，该计算机设备能够实现上述实施例中的基于知识图谱的风险企业确定方法中全部步骤，所述电子设备具体包括如下内容：
处理器(processor)501、存储器(memory)502、通信接口(CommunicationsInterface)503和总线504；
其中，所述处理器501、存储器502、通信接口503通过所述总线504完成相互间的通信；所述通信接口503用于实现服务器端设备、检测设备以及用户端设备等相关设备之间的信息传输；
所述处理器501用于调用所述存储器502中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中的基于知识图谱的风险企业确定方法中的全部步骤。
本申请的实施例还提供一种计算机可读存储介质，能够实现上述实施例中的基于知识图谱的风险企业确定方法中全部步骤，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的基于知识图谱的风险企业确定方法的全部步骤。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种基于知识图谱的风险企业确定方法，其特征在于，包括：
构建企业知识图谱，所述企业知识图谱包括企业实体、企业实体的属性信息、企业实体关系；
基于企业实体的属性信息，通过查询属性风险表，确定企业实体的属性风险值；
根据企业实体的属性风险值，确定企业实体的风险值；
通过查询关系风险表，获得企业知识图谱中每个企业实体对应的企业实体关系的风险值；
根据每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，以及所述对应的企业实体关系的另一端企业实体的风险值，确定每个企业实体的关联企业风险值；
确定风险值大于第一预设阈值或关联企业风险值大于第二预设阈值的企业实体为风险企业。
2.如权利要求1所述的基于知识图谱的风险企业确定方法，其特征在于，所述企业实体属性包括企业工商数据、企业法律诉讼数据、企业舆情数据、行内企业数据、行内担保数据和企业信贷数据中的至少一种。
3.如权利要求1所述的基于知识图谱的风险企业确定方法，其特征在于，所述企业实体关系包括对外投资关系、担保关系、资金上下游关系、行政处罚关系、司法处罚关系中的至少一种。
4.如权利要求1所述的基于知识图谱的风险企业确定方法，其特征在于，根据企业实体的属性风险值，确定企业实体的风险值，包括：
确定企业实体的属性风险值对应的权重；
根据企业实体的属性风险值以及对应的权重，确定企业实体的风险值。
5.如权利要求1所述的基于知识图谱的风险企业确定方法，其特征在于，采用如下公式，根据每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，以及所述对应的企业实体关系的另一端企业实体的风险值，确定每个企业实体的关联企业风险值：
Figure FDA0002640375300000011
其中，Rel(Ai)为企业实体Ai的关联企业风险值；
R(Bj)为企业实体Ai对应的第j个企业实体关系的风险值；
Cj为企业实体Ai对应的第j个企业实体关系的另一端企业实体Bj的风险值。
6.如权利要求1所述的基于知识图谱的风险企业确定方法，其特征在于，还包括：
基于风险企业的属性信息和对应的企业实体关系，生成预警信息。
7.一种基于知识图谱的风险企业确定装置，其特征在于，包括：
企业知识图谱构建模块，用于构建企业知识图谱，所述企业知识图谱包括企业实体、企业实体的属性信息、企业实体关系；
属性风险值确定模块，用于基于企业实体的属性信息，通过查询属性风险表，确定企业实体的属性风险值；
企业风险值确定模块，用于根据企业实体的属性风险值，确定企业实体的风险值；
关系风险值确定模块，用于通过查询关系风险表，获得企业知识图谱中每个企业实体对应的企业实体关系的风险值；
关联企业风险值确定模块，用于根据每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，以及所述对应的企业实体关系的另一端企业实体的风险值，确定每个企业实体的关联企业风险值；
风险企业确定模块，用于确定风险值大于第一预设阈值或关联企业风险值大于第二预设阈值的企业实体为风险企业。
8.如权利要求7所述的基于知识图谱的风险企业确定装置，其特征在于，所述企业实体属性包括企业工商数据、企业法律诉讼数据、企业舆情数据、行内企业数据、行内担保数据和企业信贷数据中的至少一种。
9.如权利要求7所述的基于知识图谱的风险企业确定装置，其特征在于，所述企业实体关系包括对外投资关系、担保关系、资金上下游关系、行政处罚关系、司法处罚关系中的至少一种。
10.如权利要求7所述的基于知识图谱的风险企业确定装置，其特征在于，企业风险值确定模块具体用于：
确定企业实体的属性风险值对应的权重；
根据企业实体的属性风险值以及对应的权重，确定企业实体的风险值。
11.如权利要求7所述的基于知识图谱的风险企业确定装置，其特征在于，关联企业风险值确定模块具体用于：
采用如下公式，根据每个企业实体对应的企业实体关系的风险值，以及所述对应的企业实体关系的另一端企业实体的风险值，确定每个企业实体的关联企业风险值：
Figure FDA0002640375300000031
其中，Rel(Ai)为企业实体Ai的关联企业风险值；
R(Bj)为企业实体Ai对应的第j个企业实体关系的风险值；
Cj为企业实体Ai对应的第j个企业实体关系的另一端企业实体Bj的风险值。
12.如权利要求7所述的基于知识图谱的风险企业确定装置，其特征在于，还包括预警信息生成模块，用于：
基于风险企业的属性信息和对应的企业实体关系，生成预警信息。
13.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一项所述方法。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至6任一项所述方法的计算机程序。
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