[发明专利]一种识别一致行动人的方法及系统

说明书

本发明实施例公开了一种识别一致行动人的方法及系统，其中该方法包括：根据待识别客户标识从预先保存的股权网络中确定一致行动人候选集；根据预先定义的一致行动人识别模型从所述一致行动人候选集中确定所述待识别客户的一致行动人。如此，能够从海量股权关系中识别出客户的一致行动人，提升了一致行动人的识别效率。

技术领域

本发明实施例涉及数据挖掘技术，尤指一种识别一致行动人的方法及系统。

背景技术

一致行动人是指通过协议、合作、关联方关系等合法途径扩大其对一个上市公司股份的控制比例,或者巩固其对上市公司的控制地位,在行使上市公司表决权时采取相同意思表示的两个以上的自然人、法人或者其他组织。

随着企业集团化运作模式不断深入，企业越来越不是单一的个体，企业与个人、企业与企业之间的联系与交互作用愈加复杂，企业间的社会行为存在紧密且稳定的关联，信用风险传导往往是一致行动人作为背后的真正推手，因此在信用预警的管理上，要建立有效的企业关联关系管理，实现对企业关联客群的监控管理，首先要识别一致行动人。

目前为了识别一致行动人，银行基于现有系统及数据采用了以结构化数据库为核心，采用存储过程sql(结构化查询语言，Structured Query Language)实现一致行动人识别方案。该方案的主要思路是采用深度优先搜索算法(Depth First Search，DFS)对股权关系生成的图(Graph)进行遍历，对所有股权关系进行穷尽搜索，直至所有的满足规则的节点都被触达，即形成最终的控股路径，并为每户企业打上相应的一致行动人标识。例如，依据上述遍历过程，一致行动人识别的具体步骤如下：第一步，提取股权关系并生成图。从数据库中导出所有股权关系(去除重复的股权关系)，以(x，y)表示一条股权关系，x为控制结点，y为被控制企业结点。以控股关系为边，以企业(自然人或法人)为结点，构成一个图。由于控股关系是有向的，所以将其表示为有向图。第二步，将图表示为邻接矩阵(X，Y)。邻接矩阵是一个二维数组，其中每一维度均为图中的所有结点(即企业名，或者自然人或法人)。当结点i和结点j之间存在一条边时(即存在控股关系)，第i行、第j列对应的元素的值为1，否则为0。邻接矩阵将复杂的股权关系表示为清晰的二维矩阵，有利于DFS快速查找图中任意结点的所有相邻结点，确保搜索的高效和准确。第三步，采用DFS算法进行一致行动人识别。利用DFS算法，对邻接矩阵(X，Y)进行搜索遍历，得出一致行动人识别结果。

但是，随着银行企业客户数量快速增长，伴随着大量不断变化的股权关系，以此构建的股权关系数量急剧增加，基于现有一致行动人识别方案一般难以满足复杂图挖掘的性能要求。如此，基于上述一致行动人识别方案，由于股权关系网络的复杂性，导致目前的一致行动人识别策略难以满足海量股权关系数据挖掘的要求。例如，传统sql存储过程实现的深度优先算法，难以在大数据环境下，将图表示为邻接矩阵；大量的迭代导致性能及内存瓶颈，难以实现对图数据的搜索；并且通过数据库技术实现的邻接矩阵表示方法，在股权关系增加的情况下，会存在数据稀疏问题，并且实体及关系的增加，带来了高度复杂性，难以满足表示需求。另外，由于一致行动人判定条件的复杂性，传统sql的方式很难实现对一致行动人的识别。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种识别一致行动人的方法，包括：

根据待识别客户标识从预先保存的股权网络中确定一致行动人候选集；

根据预先定义的一致行动人识别模型从所述一致行动人候选集中确定所述待识别客户的一致行动人。

本发明实施例还提供了一种识别一致行动人的系统，包括：

第一确定单元，用于根据待识别客户标识从预先保存的股权网络中确定识别一致行动人候选集；

第二确定单元，用于根据预先定义的一致行动人识别模型从所述一致行动人候选集中确定所述待识别客户的一致行动人。