CN115310609A - 一种构建衍生担保图谱的方法、装置及相关设备 - Google Patents
一种构建衍生担保图谱的方法、装置及相关设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115310609A CN115310609A CN202211236158.XA CN202211236158A CN115310609A CN 115310609 A CN115310609 A CN 115310609A CN 202211236158 A CN202211236158 A CN 202211236158A CN 115310609 A CN115310609 A CN 115310609A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- derivative
- guarantee
- relationship
- data
- map
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 66
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 96
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 9
- 230000008520 organization Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 9
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 6
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 15
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000012954 risk control Methods 0.000 description 3
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000012552 review Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 1
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013138 pruning Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/02—Banking, e.g. interest calculation or account maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/04—Trading; Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本申请公开了一种构建衍生担保图谱的方法、装置及相关设备，获得包括多个对象之间的关联关系的企业关联图谱；根据企业关联图谱和第一算法获得派系关系网络，第一算法用于对企业关联图谱中的对象进行派系划分，派系关系网络中对象之间的关系类型包括下述至少一种：控股关系、一致行动人关系、分支机构关系、亲属关系或群组关系；基于派系关系网络和担保关系数据构建衍生担保图谱，担保关系数据用于体现对象之间的直接担保关系，衍生担保图谱包括派系关系网络中各对象之间的直接和间接的担保关系。如此，通过将对象之间的派系划分结果作为构建衍生担保图谱的重要依据，能够发现较为隐蔽的担保关系，使得构建的衍生担保图谱更加全面和准确。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种构建衍生担保图谱的方法、装置及相关设备。
背景技术
担保，是为保障某项债务的实现而采取的一种措施。对于企业而言，了解目标客户的真实财务风险状况，特别是该目标客户涉及到担保的状况，对该企业的金融业务风险控制的实施十分重要。
连环担保，是指企业之间、个人之间或企业与个人之间通过直接或者间接的担保关系形成的担保闭环。担保闭环中的任何一个企业或个人若陷入违约风险，可能会导致整条担保闭环上的若干企业或个人陷入违约风险，所以说，连环担保存在一定的安全隐患。但是，连环担保存在链路长、关系隐蔽、容易规避监管等复杂的特征，难以被发现。
目前，一般通过人工审核的方式对衍生担保关系进行识别，检查是否有隐藏的衍生担保关系存在。但是，该人工审核的方式效率低下，且通过简单比较担保参与方的方式识别并推导衍生担保关系，会造成识别出结果丰富性差、准确度低等问题，无法保证担保业务中的金融安全。
发明内容
本申请提供了一种构建衍生担保图谱的方法、装置及相关设备，结合对象之间的派系划分结果构建更加全面和准确的衍生担保图谱，实现对隐蔽的担保关系的发现，从而为及时洞察风险客户，降低业务风险，保障金融安全提供了数据基础。
第一方面，本申请提供了一种构建衍生担保图谱的方法，包括：
获得企业关联图谱，所述企业关联图谱包括多个对象之间的关联关系；
根据所述企业关联图谱和第一算法，获得派系关系网络，所述第一算法用于对所述企业关联图谱中的对象进行派系划分，所述派系关系网络中对象之间的关系类型包括下述类型中的至少一种：控股关系、一致行动人关系、分支机构关系、亲属关系或群组关系；
基于所述派系关系网络和担保关系数据，构建衍生担保图谱，所述担保关系数据用于体现对象之间的直接担保关系，所述衍生担保图谱包括所述派系关系网络中各对象之间的直接和间接的担保关系。
可选地，在所述基于所述派系关系网络和担保关系数据，构建衍生担保图谱之后，所述方法还包括：
根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，所述第二算法用于对发现所述衍生担保图谱中属于目标关系类型的衍生连环担保闭环，所述衍生连环担保闭环包括所述衍生担保图谱中属于所述目标关系类型的对象之间的担保关系。
可选地，所述根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，包括：
根据所述衍生担保图谱、所述目标关系类型和所述第二算法，确定所述衍生连环担保闭环。
可选地，所述根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，包括：
根据所述衍生担保图谱、所述目标关系类型、查找方向和所述第二算法，确定所述衍生连环担保闭环，所述查找方向数包括单向或双向。
可选地，在所述根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环之后，所述方法还包括：
响应于确定搜索目标，获得所述衍生连环担保闭环中与所述搜索目标匹配的目标对象的连环担保信息。
可选地，
所述搜索目标包括个人或企业，则，所述连环担保信息包括所述搜索目标所涉及的衍生连环担保闭环；
所述搜索目标包括筛选条件，则，所述连环担保信息包括满足所述筛选条件的衍生连环担保闭环。
可选地，所述获得企业关联图谱，包括：
根据公开数据和企业数据，构建所述企业关联图谱，所述公开数据包括下述数据中的至少一个：工商数据、产业链数据、舆情数据或境外资讯数据；所述企业数据包括下述数据中的至少一个：业务数据、客户数据或关系数据。
第二方面，本申请还提供了一种构建衍生担保图谱的装置，包括：
第一获得单元，用于获得企业关联图谱，所述企业关联图谱包括多个对象之间的关联关系；
第二获得单元，用于根据所述企业关联图谱和第一算法，获得派系关系网络，所述第一算法用于对所述企业关联图谱中的对象进行派系划分，所述派系关系网络中对象之间的关系类型包括下述类型中的至少一种：控股关系、一致行动人关系、分支机构关系、亲属关系或群组关系；
构建单元，用于基于所述派系关系网络和担保关系数据，构建衍生担保图谱，所述担保关系数据用于体现对象之间的直接担保关系，所述衍生担保图谱包括所述派系关系网络中各对象之间的直接和间接的担保关系。
可选地，所述装置还包括：
确定单元，用于在所述基于所述派系关系网络和担保关系数据，构建衍生担保图谱之后，根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，所述第二算法用于对发现所述衍生担保图谱中属于目标关系类型的衍生连环担保闭环，所述衍生连环担保闭环包括所述衍生担保图谱中属于所述目标关系类型的对象之间的担保关系。
可选地，所述确定单元，具体用于：
根据所述衍生担保图谱、所述目标关系类型和所述第二算法，确定所述衍生连环担保闭环。
可选地，所述确定单元，具体用于：
根据所述衍生担保图谱、所述目标关系类型、查找方向和所述第二算法，确定所述衍生连环担保闭环，所述查找方向数包括单向或双向。
可选地，所述装置还包括：
第三获得单元，用于在所述根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环之后，响应于确定搜索目标，获得所述衍生连环担保闭环中与所述搜索目标匹配的目标对象的连环担保信息。
可选地，
所述搜索目标包括个人或企业，则，所述连环担保信息包括所述搜索目标所涉及的衍生连环担保闭环；
所述搜索目标包括筛选条件，则，所述连环担保信息包括满足所述筛选条件的衍生连环担保闭环。
可选地，所述第一获得单元，具体用于：
根据公开数据和企业数据，构建所述企业关联图谱，所述公开数据包括下述数据中的至少一个：工商数据、产业链数据、舆情数据或境外资讯数据；所述企业数据包括下述数据中的至少一个：业务数据、客户数据或关系数据。
第三方面，本申请还提供了一种计算设备，该计算设备可以包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于根据所述计算机程序执行上述第一方面以及第一方面中任一种实施方式所述的方法。
第四方面，本申请还提供了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用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述第一方面以及第一方面中任一种实施方式所述的方法。
在本申请的上述实现方式中，首先，获得企业关联图谱，该企业关联图谱包括多个对象之间的关联关系；接着，根据企业关联图谱和第一算法，获得派系关系网络，其中，第一算法用于对企业关联图谱中的对象进行派系划分，派系关系网络中对象之间的关系类型包括下述类型中的至少一种：控股关系、一致行动人关系、分支机构关系、亲属关系或群组关系；然后，基于派系关系网络和担保关系数据，构建衍生担保图谱，其中，担保关系数据用于体现对象之间的直接担保关系，衍生担保图谱包括派系关系网络中各对象之间的直接和间接的担保关系。如此，通过本申请提供的方法，将对象之间的派系划分结果作为构建衍生担保图谱的重要依据，能够发现较为隐蔽的担保关系，使得构建的衍生担保图谱更加全面和准确，从而提高了担保业务的金融安全性，克服了人工审核、识别并推导衍生连环担保的方式中存在的人力成本高、效率低、以及准确度难以保障等问题。
此外，本申请还能够在基于派系关系网络和担保关系数据构建衍生担保图谱之后，根据衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，其中，第二算法用于对发现衍生担保图谱中属于目标关系类型的衍生连环担保闭环，衍生连环担保闭环包括衍生担保图谱中属于目标关系类型的对象之间的担保关系。如此，通过发现连环担保闭环的第二算法，智能地获得所构建的衍生担保图谱中的衍生连环担保闭环，方便用户更快、更全面的了解和发现衍生的连环担保关系，有利于帮助用户较为容易地发现企业的潜在风险，进而维护金融安全。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例中一种构建衍生担保图谱的方法的流程示意图；
图2为本申请实施例中一种构建衍生担保图谱的装置的结构示意图；
图3为本申请实施例中一种第一算法的流程示意图；
图4为本申请实施例中一种第二算法的流程示意图；
图5为本申请实施例中一种衍生连环担保闭环的展示示意图；
图6为本申请实施例中一种构建衍生担保图谱的装置的结构示意图；
图7为本申请实施例中一种计算设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
对于很多企业而言，风险管理能力是核心竞争力的重要体现；而风险管理能力中，了解其他相关企业的担保状况是保证该企业的金融安全性的重中之重。例如，证券公司作为资本市场重要的中介机构之一，属于经营风险的行业，风险管理能力对于证券公司来说尤其重要；在融资融券、股票质押等信用交易产品丰富的证券金融业务中，风险控制能力也尤为重要。因此，需要严格控制证券公司、证券金融业务等的风险，进行客户信用管理和交易相关风险的统一管理，通过真实的、准确的、全面的担保关系了解目标客户的真实财务风险状况，以保障证券金融业务的安全性。
担保是金融行业非常常见且非常重要的行为。在识别担保关系时，连环担保闭环的识别尤其重要。连环担保闭环，可以指企业或个人之间通过直接或者间接的担保关系形成的担保闭环，这样的担保闭环中的任何一个企业若陷入违约风险，可能会导致整条担保闭环上的一个或多个对象（包括企业或个人）陷入违约风险。资本市场中，连环担保存在链路长、关系隐蔽、规避监管等复杂的特征，因此不易被识别。
通过申请人的研究发现，识别连环担保闭环的方式包括：方式一，人工审核和识别的方式，该方式不仅耗时耗力，而且随着担保关系的增多和复杂化，不能够准确和全面的发现所有的连环担保，识别效果较差。方式二，深度优先算法等路径查找算法（或者也可以称为路径搜索算法）的方式，该方式不仅需要较长的查找时间，还由于查找依据的数据较为单一（例如仅依据担保事件数据）导致识别结果不够全面和准确。方式三，亲密度识别的方式，该方式通过担保参与方之间的亲密度识别原始担保关系中的衍生担保关系，虽然一定程度上能够发现一些隐藏的衍生担保关系，但是仍不能有效且高效地发现隐蔽关联的连环担保关系，例如，涉及一个集团资本派系的不同主体（或者也可以称为对象）的较为隐蔽的衍生连环担保关系。
基于此，本申请实施例提供了一种构建衍生担保图谱的方法，首先，获得企业关联图谱，该企业关联图谱包括多个对象之间的关联关系；接着，根据企业关联图谱和第一算法，获得派系关系网络，其中，第一算法用于对企业关联图谱中的对象进行派系划分，派系关系网络中对象之间的关系类型包括下述类型中的至少一种：控股关系、一致行动人关系、分支机构关系、亲属关系或群组关系；然后，基于派系关系网络和担保关系数据，构建衍生担保图谱，其中，担保关系数据用于体现对象之间的直接担保关系，衍生担保图谱包括派系关系网络中各对象之间的直接和间接的担保关系。
如此，通过本申请实施例提供的方法，将对象之间的派系划分结果作为构建衍生担保图谱的重要依据，能够发现较为隐蔽的担保关系，使得构建的衍生担保图谱更加全面和准确，从而为及时洞察风险客户，降低业务风险，保障金融安全提供了数据基础，克服了人工审核、识别并推导衍生连环担保的方式中存在的人力成本高、效率低、以及准确度难以保障等问题。
此外，本申请还能够在基于派系关系网络和担保关系数据构建衍生担保图谱之后，根据衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，其中，第二算法用于对发现衍生担保图谱中属于目标关系类型的衍生连环担保闭环，衍生连环担保闭环包括衍生担保图谱中属于目标关系类型的对象之间的直接或间接的担保关系。如此，通过发现连环担保闭环的第二算法，智能地获得所构建的衍生担保图谱中的衍生连环担保闭环，方便用户更快、更全面地了解和发现衍生的连环担保关系，有利于帮助用户较为容易地发现企业的潜在风险，进而维护金融安全。
为便于理解本申请实施例提供的构建衍生担保图谱的方法的具体实现，下面将结合附图进行说明。
需要说明的是，实施该构建衍生担保图谱的方法的主体可以为本申请实施例提供的构建衍生担保图谱的装置，该构建衍生担保图谱的装置可以承载于电子设备或电子设备的功能模块中。本申请实施例中的电子设备，可以是任意的能够实施本申请实施例中的构建衍生担保图谱的方法的设备，例如可以是物联网（Internet of Things，IoT）设备。
图1为本申请实施例提供的一种构建衍生担保图谱的方法流程示意图。该方法可以应用于构建衍生担保图谱的装置，例如可以是图2所示的构建衍生担保图谱的装置200或图6所示的构建衍生担保图谱的装置600；或者，该方法也可以应用于集成了构建衍生担保图谱的装置的计算设备，该计算设备例如可以是图7所示的计算设备700。
如图1所示，本申请实施例提供的方法例如可以包括：
S101，获得企业关联图谱，所述企业关联图谱包括多个对象之间的关联关系。
其中，对象可以是企业或个人，关联关系可以包括但不限于：控股关系、分支机构关系、亲属关系或一致行动人关系，企业关系图谱为借助图数据库构建的、能够体现对象以及对象之间关联关系的图。
作为一个示例，S101例如可以包括：获得公开数据和企业数据，基于所述公开数据和所述企业数据，构建所述企业关联图谱。其中，所述公开数据可以包括下述数据中的至少一个：工商数据、产业链数据、舆情数据或境外资讯数据；所述企业数据可以包括下述数据中的至少一个：业务数据、客户数据或关系数据。
以证券行业为例。
证券行业的企业，由于证券金融业务条线依托融资融券、股票质押等业务，致力于为机构投资者与财富客户提供融资支持、交易工具及PB (Prime Broker，主经纪商)服务等综合解决方案，所以，在融资融券和股票质押融资业务线会积累融资融券、股票质押或担保等业务数据；也形成了大量企业、金融机构、高净值个人或普通零售等客户数据；以及，由业务人员和系统维护了关系数据（如两融合并授信要求群组、联合授信群组、集团资本派系成员、同一管理人产品组、一致行动人、担保关系以及同一客户关系等）。上述业务数据、客户数据以及关系数据，可以理解为企业数据（也可以称为企业的内部特色数据），该企业数据有力地补充了客户的业务和关系画像。而且，公开数据可以包括但不限于下述数据中的至少一个：全市场的境内工商数据、债权股权担保数据、产业链数据、舆情数据、境外主要市场发债、上市企业的基础数据和股权数据，上述公开数据也可以称为外部数据。如此，可以利用图数据库构建企业关联图谱。
如图2所示，为本申请实施例提供的一种构建衍生担保图谱的装置200的结构示意图。该构建衍生担保图谱的装置200可以包括：数据ETL（抽取、转换和加载，Extract-Transform-Load）模块201、数据加工模块202、企业关联图谱构建模块203、派系关系网络构建模块204和衍生担保图谱构建模块205。其中，所述数据ETL模块201，用于利用Java数据库连接技术 (Java DataBase Connectivity，JDBC)，从各业务数据库中通过ETL数据迁移的方式，将数据存放到关系型数据库中；数据加工模块202，用于利用结构化查询语言（Structured Query Language，SQL）进行数据加工以及数据融合，数据加工可以包括但不限于：对担保事件加工得到担保关系数据，以及对企业关联图谱的低层数据加工；企业关联图谱构建模块203，用于利用图数据库构建企业关联图谱，例如通过图谱管理系统的知识图谱模块进行企业关联图谱的构建；派系关系网络构建模块204，用于通过自主研发的第一算法（基于该算法的作用，该算法也可以称为集团资本派系发现算法），对企业关联图谱中的企业和个人进行集团资本派系划分，获得的派系关系网络，该派系关系网络中可以体现各企业和个人所属的集团资本派系，具体功能参见下述S102的相关说明；衍生担保图谱构建模块205，用于使用派系关系网络构建模块204获得的派系关系网络以及数据加工模块202中加工得到的担保关系数据，获得衍生担保图谱，具体功能参见下述S103的相关说明。
S102，根据所述企业关联图谱和第一算法，获得派系关系网络，所述第一算法用于对所述企业关联图谱中的对象进行派系划分，所述派系关系网络中对象之间的关系类型包括下述类型中的至少一种：控股关系、一致行动人关系、分支机构关系、亲属关系或群组关系。
其中，第一算法基于功能也可以记作集团资本派系发现算法或集团资本派系识别算法。该第一算法的输入为企业关联图谱，输出为派系关系网络。派系关系网络也可以称为集团资本派系关系网络。
作为一个示例，如图3所示，第一算法对企业关联图谱的处理流程可以包括：S31，根据企业关联图谱的股权关系，计算N（N为大于1的整数，例如N=5）度内直接或间接持股大于或等于第一阈值（例如20%）的第一大股东，构建控股关系；S32，向上穿透判断顶点类型，如果顶点类型为政府机构，则，执行S33，如果顶点类型为企业，则，执行S34，如果顶点类型为个人，则，执行S35；S33，确定下一级企业节点为最终集团顶点；S34，确定该企业节点为最终集团顶点；S35，查找该个人的一致行动人或亲属，执行S36；S36，判断该个人自身、一致行动人或亲属是否拥有个人集团，如果没有，则执行S33，如果有，则，执行S37；S37，确定该个人自身、一致行动人或亲属为最终集团顶点；S38，加入分支机构关系；S39，加入特殊关系数据，例如，从业务中整理识别出的群组关系；S40，向下穿透，获得集团资本派系关系网络。
需要说明的是，图3中是以股权关系为例对第一算法的介绍。实际场景中，企业和企业之间的关系可以包括但不限于：控股关系、持股关系和分支机构关系，企业和个人之间的关系可以包括但不限于：控股关系、持股关系和董监高（法人等）关系，个人和个人之间的关系可以包括但不限于：亲属关系和一致行动人关系。
需要说明的是，向上穿透是指向控股方穿透，向下穿透是指向被控股方穿透，例如，A控股B，B控股C，C控股D，D控股E，那么，E向D、D向C、C向B、以及B向A属于向上穿透，且从E向上穿透5度获得的是A；反之，A向B、B向C、C向D、以及D向E属于向下穿透。
对于S31，可以先获得企业关联图谱中各对象的第一大股东，然后，判断该第一大股东的直接或间接持股是否大于或等于第一阈值，如果是，则，计算该第一大股东N度，获得最终集团顶点的候选结果。需要说明的是，N越大，不同最终集团顶点的集团派系关系网络存在交集的可能性越小。
接着，可以基于S32~S37从最终集团顶点的候选结果中确定生效的最终集团顶点。
对于S38，分支机构关系是可选的，如果包括分支机构关系，可以执行S38，如果不包括分支机构关系，则可以跳过S38。S38的执行能够让集团资本派系关系网络的划分依据更加丰富，使得划分结果更加准确和全面，从而为后续S103以及后续操作提供了良好的数据基础。
对于S39，可以视作为前序数据的补充，为可选的步骤。特色关系数据例如可以是从业务中整理的供应链数据，或者从业务中识别的融券数据和/或担保数据，为业务维护的群组关系。
对于S32的向上穿透，是为了找到最终集团顶点，对于S40的向下穿透，是为了从最终集团顶点还原出确定的顶点和边，这些顶点和边组成了集团资本派系关系网络，该集团资本派系关系网络例如可以是以最终集团顶点为父节点的树。
S103，基于所述派系关系网络和担保关系数据，构建衍生担保图谱，所述担保关系数据用于体现对象之间的直接担保关系，所述衍生担保图谱包括所述派系关系网络中各对象之间的直接和间接的担保关系。
其中，担保关系数据，是指对象之间真实存在担保关系的数据。担保关系数据例如可以是图2所示的数据加工模块202利用结构化查询语言SQL对担保事件加工得到所述担保关系数据。
可以理解的是，S103例如可以是通过数据治理和数据融合等方法整合业务线担保事件的数据和市场上公开的股权、债权担保事件，继承企业关联图谱的集团资本派系关系网络，构建衍生担保图谱的过程。
在一些实现方式中，在S103之后，还可以在所构建的衍生担保图谱中借助自主研发的衍生连环担保闭环发现算法（即后续第二算法，也可以称为衍生连环担保闭环搜索算法）进行规则过滤，实现衍生连环担保闭环的发现。作为一个示例，S103之后，本申请实施例提供的方法还可以包括：根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，所述第二算法用于对发现所述衍生担保图谱中属于目标关系类型的衍生连环担保闭环，所述衍生连环担保闭环包括所述衍生担保图谱中属于所述目标关系类型的对象之间的担保关系。
其中，目标关系类型例如可以是控股关系、分支机构关系、亲属关系、一致行动人关系或群组关系中关注的至少一个关系类型。
作为一个示例，所述根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，可以包括：根据所述衍生担保图谱、所述目标关系类型和所述第二算法，确定所述衍生连环担保闭环。一种情况下，目标关系类型可以是第二算法中明确给定的某个或某几个关系类型。另一种情况下，目标关系类型也可以根据实际的业务规则或需求由工作人员手动录入，作为第二算法的一个输入，如果第二算法未获得手动录入的目标关系类型，还可以使用默认的关系类型（如控股关系）作为目标关系类型。
可见，目前通过关系型数据库无法实现不定长的查询，不能解决寻找连环担保环这种非定长查询类的问题，如果通过深度优先算法等路径查找算法面临着查找时间过长的问题，且存在着不能结合多种关系的难点；但本申请过图数据库，能够较好解决不定长查询的问题，并且能够大幅缩短查询时间。
作为另一个示例，所述根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，可以包括：根据所述衍生担保图谱、所述目标关系类型、查找方向和所述第二算法，确定所述衍生连环担保闭环，所述查找方向数包括单向或双向。可见，现有技术方案中，在进行连环担保闭环的发现过程中，没有同时考虑集团资本派系的关系影响，且查询都是完全单向的，即，从一个实体（或对象）出发进行担保查询，最终回到该实体才确定一个连环担保闭环；而本申请实施例提供的方法，同时将集团资本派系关系、担保关系共同构建衍生担保图谱，并且通过自研的第二算法，能够灵活的定义查找方向，例如可以定义担保关系单向、集团资本派系（例如控股关系）双向的衍生连环担保闭环的寻找方式，查找全面且快速。
举例来说，如图4所示，第二算法对衍生担保图谱的处理流程可以包括：S41，获得S103获得的衍生担保图谱；S42，获得目标关系类型和查找方向，S43，运行第二算法，获得属于目标关系类型的衍生连环担保闭环。
需要说明的是，S42获得的目标关系类型和查找方式，可以基于需求灵活录入，例如，若目标关系类型包含公司与公司之间控股关系，且控股关系为双向，则，输入第二算法的参数可以包括：[(C_C_CONTROLLER,2)]，其中，C_C_CONTROLLER表示公司与公司之间控股关系，2表示查询方向是双向；又例如，若目标关系类型包含公司与公司控股、个人与公司控股、亲属关系，且两类控股关系为单向，亲属关系为双向，则输入第二算法的参数可以包括：[(C_C_CONTROLLER,1), (P_C_CONTROLLER,1), (RELATIVE,2)]，其中，C_C_CONTROLLER表示公司与公司之间的控股关系，P_C_CONTROLLER表示个人与公司之间的控股关系，RELATIVE表示亲属关系，1表示查询方向是单向，2表示查询方向是双向。
对于S43，获得的衍生连环担保闭环可以存放于画布中，供工作人员在需要时搜索。
衍生连环担保闭环可以理解为所有的符合条件的闭环和闭环中所涉及节点所在的集团资本派系关系网络中的关系。如图5所示，为一种可能的衍生连环担保闭环的示例图，从该图可知，衍生连环担保闭环中的节点为企业或个人，边为一种目标关系类型，两个节点之间可以包括多种目标关系类型。其中，C_C_CONTROLLER表示公司与公司之间的控股关系，C_C_GUARNTEE表示公司与公司之间的担保关系。
需要说明的是，该衍生连环担保闭环的底层数据可以是三元组<节点1，节点2，边>的形式，其中，节点1可以指起点，节点2为终点，边为节点1和节点2之间的目标关系类型。此外，在该衍生连环担保闭环的显示界面（即前述画布）上，如果工作人员通过点击等操作选择某个节点或边时，界面中还可以显示该节点或边相关的属性详情，供工作人员了解更多相关信息。
在一些实现方式中，在确定衍生连环担保闭环之后，本申请实施例还可以在获得的衍生连环担保闭环中搜索自己关心或关注的连环担保信息。例如，该方法还可以包括：响应于确定搜索目标，获得所述衍生连环担保闭环中与所述搜索目标匹配的目标对象的连环担保信息。其中，所述搜索目标包括个人或企业，则，所述连环担保信息包括所述搜索目标所涉及的衍生连环担保闭环；所述搜索目标包括筛选条件，则，所述连环担保信息包括满足所述筛选条件的衍生连环担保闭环。该实施例属于对衍生连环担保闭环的后续应用，例如，图4中在S43之后，还可以包括：S44，响应于业务人员在衍生连环担保闭环的画布中搜索对象名称（如企业名称或个人姓名），判断该对象是否存在衍生连环担保闭环，如果存在，则在衍生连环担保闭环的画布中显示与该对象相关的衍生连环担保闭环；或者，图4中在S43之后，还可以包括：S44’，响应于业务人员在衍生连环担保闭环的画布中搜索筛选条件（如持股比例大于70%），判断在衍生连环担保闭环中是否存在满足该筛选条件的衍生连环担保闭环，如果存在，则在衍生连环担保闭环的画布中显示满足所述筛选条件的衍生连环担保闭环。需要说明的是，在S43之后，也可以先执行S44再执行S44’，实现对衍生连环担保闭环中存在的连环担保关系的多重搜索。
如此，通过本申请实施例提供的方法，基于分布式计算技术实现双向搜索同时计算，大大提升计算和搜索效率；而且，基于层层递推的思想，打破多跳查询（即查询多级关系）中所涉及的关系的方向必须一致的限制，能够根据业务需求，通过自由选择关系类型和方向，从而能定制衍生连环担保闭环的发现方法和关系展现，具有极强的实用性和拓展性。
需要说明的是，上述确定衍生连环担保闭环的可以是图2所示的构建衍生担保图谱的装置200。构建衍生担保图谱的装置200还可以包括：衍生连环担保闭环寻找模块206和展示模块207。其中，衍生连环担保闭环寻找模块206，用于借助第二算法（也可以称为连环担保闭环发现算法）结合业务规则（如是否允许双向查找、可以选择哪些目标关系类型是双向查询，哪些目标关系类型是单向查询）进行规则过滤，实现衍生连环担保闭环的寻找；展示模块207，用于将发现的衍生连环担保闭环存于图谱管理系统的知识图谱模块，提供可视化查询功能，从而可以以可视化的方式进行展示；此外，展示模块207，还用于在业务人员在知识图谱可视化界面（即衍生连环担保闭环的画布）中搜索公司或个人名称后，确认实体是否在连环担保闭环中，若在，可直接查看该连环担保闭环中的路径情况和相关属性；或者，展示模块207，还用于在业务人员在知识图谱可视化界面中搜索筛选条件后，确认是否存在满足该筛选条件的衍生连环担保闭环，若存在，可直接查看该连环担保闭环中的路径情况和相关属性。
本申请实施例提供的方法中，第二算法所适用的模式可以理解为：从某个实体的担保关系出发，途径集团资本派系关系网络的任何路径，最后担保关系又回到该实体的所有连环担保路径。该第二算法还可以结合业务提供的多种规则进行过滤剪枝，例如，考虑上市公司和非上市公司在控股关系上的影响不同，设置不同的阈值处理逻辑，等等，提升了连环担保闭环的业务有效性。此外，将连环担保闭环的路径以图的形式存储于知识图谱模块，金融业务条线可以在其中可视化地直接查询某客户是否涉及连环担保，进而全面、客观地判断客户信用交易的业务风险，提升了金融业务的风险控制能力。
为了更好的理解本申请实施例，下面按照技术点对本申请实施例设计的改进点进行说明：
第一，本申请实施例中的企业关系图谱、派系关系网络、衍生担保图谱、衍生连环担保闭环等，均是通过图数据库构建和保存的，图数据库是非关系型数据库的一种，应用图形理论存储实体之间的关系信息。因此，本申请实施例可以实现快速的不定长的查询分析，并挖掘潜在的、隐蔽的复杂网络关系。此外，通过知识图谱模块存储衍生连环担保闭环对应的图，业务人员可直接在显示界面查找企业或个人涉及的衍生连环担保闭环，以及查找符合某个筛选条件的衍生连环担保闭环，对工作人员十分友好。
第二，本申请实施例中的企业关系图谱，是借助及其丰富的内部和外部数据构建而成，包含信息丰富且全面。以证券金融业务条线为例，借助该业务条线拥有的融资融券、股票质押、担保等业务数据、客户数据和关系数据，并结合工商和境外资讯数据，公开市场的舆情数据、风控数据，以及债权、股权担保事件数据等，构建了企业关联图谱。
第三，在金融（如证券金融）业务条线的实际业务中，因为风控的严格性，很难出现公司之间通过直接连环担保而形成的闭环，但是，某一些企业，通过母子公司，实际控制人以及其所在集团资本派系的公司来相互担保，最终形成了事实的衍生连环担保闭环，这样的衍生连环担保闭环蕴藏着较大的风险，涉及的公司或者个人一旦失信，则整个连环担保闭环中的公司和个人都可能受较大的影响。本申请实施例通过自主研发的第一算法，能够将集团资本派系关系挖掘出来，从而结合担保关系数据获得全面的衍生担保关系，解决了目前的连环担保发掘的过程中仅考虑担保数据，而忽视了基于集团资本派系的事实连环担保的考量，无法发现较为隐蔽的连环担保的问题。
第四，即使目前存在通过图数据库或者通过路径搜索算法来寻找连环担保闭环的技术方案，但是，这些技术方案采用的均是担保事件数据，没有基于集团资本派系关系网络去挖掘事实上的连环担保关系，也没有结合业务经验和规则进行有效的连环担保关系筛查。本申请实施例创新性地研发了可发现包含多种关系（例如包括集团资本派系关系、担保关系）的衍生连环担保闭环的第二算法，而且，第二算法中搜索连环担保闭环时可以兼容不同关系边的不同方向，解决了一般的图算法中只能允许不同关系边的方向必须是相同的限制。并且，能够结合业务的规则，对边的权重和阈值进行设置和过滤，使得更加全面、准确和智能的发现连环担保闭环成为可能。
这样，本申请实施例提供的方法中，通过将对象之间的派系划分结果作为构建衍生担保图谱的重要依据，能够发现较为隐蔽的担保关系，使得构建的衍生担保图谱更加全面和准确，从而提高了担保业务的金融安全性，克服了人工审核、识别并推导衍生连环担保的方式，存在人力成本高、效率低、以及准确度难以保障的问题。此外，本申请实施例还能够在基于派系关系网络和担保关系数据构建衍生担保图谱之后，根据衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，其中，第二算法用于对发现衍生担保图谱中属于目标关系类型的衍生连环担保闭环，衍生连环担保闭环包括衍生担保图谱中属于目标关系类型的对象之间的担保关系。如此，通过发现衍生连环担保闭环的第二算法，智能地获得所构建的衍生担保图谱中的衍生连环担保闭环，方便用户更快、更全面地了解和发现衍生的连环担保关系，在确保金融安全的同时提高了用户的使用体验。
此外，本申请实施例还提供了一种构建衍生担保图谱的装置600。参阅图6，图6示出了本申请实施例中一种构建衍生担保图谱的装置600的结构示意图，该装置600可以包括：第一获得单元601、第二获得单元602和构建单元603。其中：
第一获得单元601，用于获得企业关联图谱，所述企业关联图谱包括多个对象之间的关联关系；
第二获得单元602，用于根据所述企业关联图谱和第一算法，获得派系关系网络，所述第一算法用于对所述企业关联图谱中的对象进行派系划分，所述派系关系网络中对象之间的关系类型包括下述类型中的至少一种：控股关系、一致行动人关系、分支机构关系、亲属关系或群组关系；
构建单元603，用于基于所述派系关系网络和担保关系数据，构建衍生担保图谱，所述担保关系数据用于体现对象之间的直接担保关系，所述衍生担保图谱包括所述派系关系网络中各对象之间的直接和间接的担保关系。
可选地，所述装置600还包括：
确定单元，用于在所述基于所述派系关系网络和担保关系数据，构建衍生担保图谱之后，根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，所述第二算法用于对发现所述衍生担保图谱中属于目标关系类型的衍生连环担保闭环，所述衍生连环担保闭环包括所述衍生担保图谱中属于所述目标关系类型的对象之间的担保关系。
可选地，所述确定单元，具体用于：
根据所述衍生担保图谱、所述目标关系类型和所述第二算法，确定所述衍生连环担保闭环。
可选地，所述确定单元，具体用于：
根据所述衍生担保图谱、所述目标关系类型、查找方向和所述第二算法，确定所述衍生连环担保闭环，所述查找方向数包括单向或双向。
可选地，所述装置600还包括：
第三获得单元，用于在所述根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环之后，响应于确定搜索目标，获得所述衍生连环担保闭环中与所述搜索目标匹配的目标对象的连环担保信息。
可选地，
所述搜索目标包括个人或企业，则，所述连环担保信息包括所述搜索目标所涉及的衍生连环担保闭环；
所述搜索目标包括筛选条件，则，所述连环担保信息包括满足所述筛选条件的衍生连环担保闭环。
可选地，所述第一获得单元601，具体用于：
根据公开数据和企业数据，构建所述企业关联图谱，所述公开数据包括下述数据中的至少一个：工商数据、产业链数据、舆情数据或境外资讯数据；所述企业数据包括下述数据中的至少一个：业务数据、客户数据或关系数据。
需要说明的是，上述装置600的各模块、单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请实施例中方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本申请实施例中方法实施例相同，具体内容可参见本申请实施例前述所示的方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
此外，本申请实施例还提供了一种计算设备700。参阅图7，图7示出了本申请实施例中一种计算设备700的硬件结构示意图，该计算设备700可以包括处理器701以及存储器702。
其中，所述存储器702，用于存储计算机程序；
所述处理器701，用于根据所述计算机程序执行上述方法实施例中所述的构建衍生担保图谱的方法。
另外，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述方法实施例中所述的构建衍生担保图谱的方法。
本申请实施例中提到的“第一算法”、“第一获得单元”等名称中的“第一”只是用来做名字标识，并不代表顺序上的第一。该规则同样适用于“第二”、“第三”等。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如只读存储器（英文：read-only memory，ROM）/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者诸如路由器等网络通信设备）执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目标。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述仅是本申请示例性的实施方式，并非用于限定本申请的保护范围。
Claims (16)
1.一种构建衍生担保图谱的方法，其特征在于，包括：
获得企业关联图谱，所述企业关联图谱包括多个对象之间的关联关系；
根据所述企业关联图谱和第一算法，获得派系关系网络，所述第一算法用于对所述企业关联图谱中的对象进行派系划分，所述派系关系网络中对象之间的关系类型包括下述类型中的至少一种：控股关系、一致行动人关系、分支机构关系、亲属关系或群组关系；
基于所述派系关系网络和担保关系数据，构建衍生担保图谱，所述担保关系数据用于体现对象之间的直接担保关系，所述衍生担保图谱包括所述派系关系网络中各对象之间的直接和间接的担保关系。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述派系关系网络和担保关系数据，构建衍生担保图谱之后，所述方法还包括：
根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，所述第二算法用于对发现所述衍生担保图谱中属于目标关系类型的衍生连环担保闭环，所述衍生连环担保闭环包括所述衍生担保图谱中属于所述目标关系类型的对象之间的担保关系。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，包括：
根据所述衍生担保图谱、所述目标关系类型和所述第二算法，确定所述衍生连环担保闭环。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，包括：
根据所述衍生担保图谱、所述目标关系类型、查找方向和所述第二算法，确定所述衍生连环担保闭环，所述查找方向数包括单向或双向。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环之后，所述方法还包括：
响应于确定搜索目标，获得所述衍生连环担保闭环中与所述搜索目标匹配的目标对象的连环担保信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述搜索目标包括个人或企业，则，所述连环担保信息包括所述搜索目标所涉及的衍生连环担保闭环；
所述搜索目标包括筛选条件，则，所述连环担保信息包括满足所述筛选条件的衍生连环担保闭环。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述获得企业关联图谱，包括：
根据公开数据和企业数据，构建所述企业关联图谱，所述公开数据包括下述数据中的至少一个：工商数据、产业链数据、舆情数据或境外资讯数据；所述企业数据包括下述数据中的至少一个：业务数据、客户数据或关系数据。
8.一种构建衍生担保图谱的装置，其特征在于，包括：
第一获得单元，用于获得企业关联图谱，所述企业关联图谱包括多个对象之间的关联关系；
第二获得单元，用于根据所述企业关联图谱和第一算法，获得派系关系网络，所述第一算法用于对所述企业关联图谱中的对象进行派系划分，所述派系关系网络中对象之间的关系类型包括下述类型中的至少一种：控股关系、一致行动人关系、分支机构关系、亲属关系或群组关系；
构建单元，用于基于所述派系关系网络和担保关系数据，构建衍生担保图谱，所述担保关系数据用于体现对象之间的直接担保关系，所述衍生担保图谱包括所述派系关系网络中各对象之间的直接和间接的担保关系。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
确定单元，用于在所述基于所述派系关系网络和担保关系数据，构建衍生担保图谱之后，根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环，所述第二算法用于对发现所述衍生担保图谱中属于目标关系类型的衍生连环担保闭环，所述衍生连环担保闭环包括所述衍生担保图谱中属于所述目标关系类型的对象之间的担保关系。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于：
根据所述衍生担保图谱、所述目标关系类型和所述第二算法，确定所述衍生连环担保闭环。
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于：
根据所述衍生担保图谱、所述目标关系类型、查找方向和所述第二算法，确定所述衍生连环担保闭环，所述查找方向数包括单向或双向。
12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第三获得单元，用于在所述根据所述衍生担保图谱和第二算法，确定衍生连环担保闭环之后，响应于确定搜索目标，获得所述衍生连环担保闭环中与所述搜索目标匹配的目标对象的连环担保信息。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，
所述搜索目标包括个人或企业，则，所述连环担保信息包括所述搜索目标所涉及的衍生连环担保闭环；
所述搜索目标包括筛选条件，则，所述连环担保信息包括满足所述筛选条件的衍生连环担保闭环。
14.根据权利要求8-13任一项所述的装置，其特征在于，所述第一获得单元，具体用于：
根据公开数据和企业数据，构建所述企业关联图谱，所述公开数据包括下述数据中的至少一个：工商数据、产业链数据、舆情数据或境外资讯数据；所述企业数据包括下述数据中的至少一个：业务数据、客户数据或关系数据。
15.一种计算设备，其特征在于，所述计算设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于根据所述计算机程序执行权利要求1-7任一项所述的方法。
16.一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用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行权利要求1-7任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211236158.XA CN115310609A (zh) | 2022-10-10 | 2022-10-10 | 一种构建衍生担保图谱的方法、装置及相关设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211236158.XA CN115310609A (zh) | 2022-10-10 | 2022-10-10 | 一种构建衍生担保图谱的方法、装置及相关设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115310609A true CN115310609A (zh) | 2022-11-08 |
Family
ID=83868231
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211236158.XA Pending CN115310609A (zh) | 2022-10-10 | 2022-10-10 | 一种构建衍生担保图谱的方法、装置及相关设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115310609A (zh) |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020003960A (ja) * | 2018-06-26 | 2020-01-09 | 株式会社Ｗａｒｒａｎｔｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ | 債権保証システム |
| CN111414485A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-07-14 | 北京恒通慧源大数据技术有限公司 | 企业客户关联关系图谱构建方法、装置、存储器和计算机 |
| CN112037043A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-12-04 | 中国银行股份有限公司 | 基于知识图谱的优质贷款企业确定方法及装置 |
| CN112417176A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-02-26 | 交通银行股份有限公司 | 基于图特征的企业间隐性关联关系挖掘方法、设备及介质 |
| CN112528038A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-03-19 | 交通银行股份有限公司 | 基于多层图结构担保联通体唯一性识别方法、设备及介质 |
| CN112967130A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-06-15 | 中国工商银行股份有限公司 | 一种企业关联关系的识别方法及装置 |
| CN113076307A (zh) * | 2021-02-09 | 2021-07-06 | 江苏省联合征信有限公司 | 一种基于知识图谱的企业政策推荐构建方法及装置 |
| CN113485987A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-08 | 中国建设银行股份有限公司 | 企业信息标签生成方法及装置 |
| CN113643127A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-11-12 | 上海明略人工智能(集团)有限公司 | 风险担保圈的确定方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN114066619A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-02-18 | 建信金融科技有限责任公司 | 担保圈风险确定方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN114202409A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-03-18 | 中国农业银行股份有限公司 | 一种担保图谱构建方法、装置、设备和存储介质 |
| CN114443781A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-05-06 | 北京金堤科技有限公司 | 一种企业担保图谱的生成方法、装置 |
-
2022
- 2022-10-10 CN CN202211236158.XA patent/CN115310609A/zh active Pending
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020003960A (ja) * | 2018-06-26 | 2020-01-09 | 株式会社Ｗａｒｒａｎｔｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ | 債権保証システム |
| CN111414485A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-07-14 | 北京恒通慧源大数据技术有限公司 | 企业客户关联关系图谱构建方法、装置、存储器和计算机 |
| CN112037043A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-12-04 | 中国银行股份有限公司 | 基于知识图谱的优质贷款企业确定方法及装置 |
| CN112417176A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-02-26 | 交通银行股份有限公司 | 基于图特征的企业间隐性关联关系挖掘方法、设备及介质 |
| CN112528038A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-03-19 | 交通银行股份有限公司 | 基于多层图结构担保联通体唯一性识别方法、设备及介质 |
| CN113076307A (zh) * | 2021-02-09 | 2021-07-06 | 江苏省联合征信有限公司 | 一种基于知识图谱的企业政策推荐构建方法及装置 |
| CN112967130A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-06-15 | 中国工商银行股份有限公司 | 一种企业关联关系的识别方法及装置 |
| CN113485987A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-08 | 中国建设银行股份有限公司 | 企业信息标签生成方法及装置 |
| CN113643127A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-11-12 | 上海明略人工智能(集团)有限公司 | 风险担保圈的确定方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN114066619A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-02-18 | 建信金融科技有限责任公司 | 担保圈风险确定方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN114202409A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-03-18 | 中国农业银行股份有限公司 | 一种担保图谱构建方法、装置、设备和存储介质 |
| CN114443781A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-05-06 | 北京金堤科技有限公司 | 一种企业担保图谱的生成方法、装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7853508B2 (en) | Method and system for object-oriented management of multi-dimensional data | |
| US7574379B2 (en) | Method and system of using artifacts to identify elements of a component business model | |
| US7778899B2 (en) | Method and system for object-oriented workflow management of multi-dimensional data | |
| US7840896B2 (en) | Definition and instantiation of metric based business logic reports | |
| US8234197B2 (en) | Hierarchical transaction filtering | |
| US20120023101A1 (en) | Smart defaults for data visualizations | |
| US8126750B2 (en) | Consolidating data source queries for multidimensional scorecards | |
| US20100131457A1 (en) | Flattening multi-dimensional data sets into de-normalized form | |
| US7853503B2 (en) | Transaction allocation | |
| AU2017255561A1 (en) | Learning from historical logs and recommending database operations on a data-asset in an ETL tool | |
| US20150120368A1 (en) | Retail and downstream supply chain optimization through massively parallel processing of data using a distributed computing environment | |
| US8954342B2 (en) | Publishing an industry business architecture model | |
| CA2763785A1 (en) | Investor relations systems and methods | |
| CN109190984B (zh) | 基于数据立方体模型的数据处理系统及方法 | |
| CN106126704A (zh) | 一种财税整合平台、系统和方法 | |
| US20140351001A1 (en) | Business enterprise sales and operations planning through a big data and big memory computational architecture | |
| CN110781311A (zh) | 一种企业一致行动人运算系统及方法 | |
| CN110765317A (zh) | 一种企业受益人运算系统及方法 | |
| US8417594B2 (en) | Dimension-based financial reporting using multiple combinations of dimensions | |
| Jeeva | Reducing supply risk caused by the stockwhip effect in supply chains | |
| EP3278283A1 (en) | Tracking data flow in distributed computing systems | |
| US20140149186A1 (en) | Method and system of using artifacts to identify elements of a component business model | |
| CN115310609A (zh) | 一种构建衍生担保图谱的方法、装置及相关设备 | |
| US20150120369A1 (en) | Chemical and natural resource supply chain advanced planning and forecasting through massively parallel processing of data using a distributed computing environment | |
| CN115099559A (zh) | 金融生态圈智能运营撮合方法、装置、设备、介质及产品 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20221108 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |