[发明专利]基于图形数据库的银行股东贷款关联交易挖掘方法和系统

说明书

本发明公开了基于图形数据库的银行股东贷款关联交易挖掘方法和系统，涉及信贷技术领域，方法包括：根据目标银行的信贷数据，构建围绕所述目标银行的所有股东企业的第一知识图谱；根据股东企业的投资数据，构建围绕所述股东企业的所有关联企业的第二知识图谱；基于图数据库的节点添加功能，将第一知识图谱和第二知识图谱合并，得到多条边，多条边构成从股东企业到目标银行的一条路径或多条路径；将所述路径上的投资占数据比和节点资金数据进行乘积，乘积所获得的数据标识为股东企业对目标银行的实际贷款债务数据。本申请发明帮助银行或监管当局充分识别银行信贷业务过程中存在的潜在关联交易的操作行为，从而避免信贷风险。

技术领域

本发明涉及信贷技术领域，具体而言，涉及基于图形数据库的银行股东贷款关联交易挖掘方法和系统。

背景技术

现在金融机构或监管部门分析银行股东的关联交易过程中，几乎都是通过信贷业务的对手单位是否为银行股东，从而判断直接股东是否有关联交易，或者利用银行股东报告中的投资、股东的一致行动人信息进行判断。

但是随着金融业务的快速发展，金融交易的复杂性原因，导致利用传统的关系型数据库作对比关联分析，或者仅仅靠银行股东自己的报告，很难发现银行股东的通过多层关系向银行进行的信贷行为。仅仅根据银行股东信息在银行的信贷记录做分析，只能从表象上看待股东关联交易，而很多银行股东通过控制的第三方企业或一致行动人恶意从银行套取信贷资金，一旦出现金融市场波动，无论是对商业银行、还是存款在商业银行的公众利益会受到严重影响。

图形数据库是NoSQL数据库的一种类型，应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见例子就是社会网络中人与人之间的关系。图形数据库由若干节点和边组成。节点表示对象，节点之间的边表示对象之间的关系。如果两个节点之间存在关系，它们就会被一条边连接在一起。

发明内容

为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供基于图形数据库的银行股东贷款关联交易挖掘方法和系统，以帮助银行或监管当局充分识别银行信贷业务过程中存在的潜在关联交易的操作行为，从而避免信贷风险。

本发明的实施例是这样实现的：

基于图形数据库的银行股东贷款关联交易挖掘方法，包括以下步骤：

根据目标银行的信贷数据，构建围绕目标银行的所有股东企业的第一知识图谱，第一知识图谱上呈现股东企业的节点资金数据；

根据股东企业的投资数据，构建围绕股东企业的所有关联企业的第二知识图谱，第二知识图谱上呈现股东企业和关联企业的投资占比数据；

基于图数据库的节点添加功能，将第一知识图谱和第二知识图谱合并，得到多条边，多条边构成从股东企业到目标银行的一条路径或多条路径；

将路径上的投资占数据比和节点资金数据进行乘积，乘积所获得的数据标识为股东企业对目标银行的实际贷款债务数据。

在本发明的一些实施例中，基于图形数据库的银行股东贷款关联交易挖掘方法，目标银行和股东企业之间连线的边标识为贷款边，若股东企业到目标银行的路径中有一条路径的一条边为贷款边，则标识该条路径为隐含负债路径。

在本发明的一些实施例中，基于图形数据库的银行股东贷款关联交易挖掘方法，隐含负债路径的投资占比数据和节点资金数据进行乘积，乘积所获得的数据标识为股东企业对目标银行的隐含负债数据。

在本发明的一些实施例中，基于图形数据库的银行股东贷款关联交易挖掘方法，若股东企业到目标银行的路径只有一条边，则标识为是显性路径，该路径上只有节点资金数据，该节点资金数据标识为股东企业对目标银行的实际贷款债务数据。

在本发明的一些实施例中，基于图形数据库的银行股东贷款关联交易挖掘方法，根据目标银行的信贷数据，构建围绕目标银行的所有股东企业的第一知识图谱的步骤中，先对信贷数据进行清洗。