[发明专利]一种企业信贷风险的识别方法和装置在审
| 申请号: | 202110289471.9 | 申请日: | 2021-03-18 |
| 公开(公告)号: | CN112837149A | 公开(公告)日: | 2021-05-25 |
| 发明(设计)人: | 孙杰;郭运雷 | 申请(专利权)人: | 中国工商银行股份有限公司 |
| 主分类号: | G06Q40/02 | 分类号: | G06Q40/02;G06F40/30 |
| 代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 任默闻;孙乳笋 |
| 地址: | 100140 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 企业 信贷风险 识别 方法 装置 | ||
1.一种企业信贷风险的识别方法,其特征在于,包括:
获取与银行企业客户存在交易的目标银行客户以及该目标银行客户与所述银行企业客户之间的交易数据;
根据预先建立的知识图谱确定所述银行企业客户和所述目标银行客户之间的关联关系;其中,所述知识图谱包含了所有的银行客户以及各个银行客户之间的关联关系;
基于所述关联关系对所述目标银行客户的交易数据进行信贷风险的识别。
2.根据权利要求1所述的企业信贷风险的识别方法,其特征在于,建立所述知识图谱,包括:
获取银行客户的目标数据并对所述目标数据中的实体添加可机器识别的语义描述;其中,所述目标数据包含:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据;
确定所述结构化数据、所述半结构化数据和所述非结构化数据之间的实体的映射关系;
从所述目标数据中获取描述所述实体的属性,将所述实体、所述实体的属性、所述实体的映射关系以及语义描述导入到图数据库中形成知识图谱。
3.根据权利要求2所述的企业信贷风险的识别方法,其特征在于,在获取银行客户的目标数据之后,还包括:
对所述目标数据中的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据进行格式统一处理,并存储格式统一处理后的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
4.根据权利要求3所述的企业信贷风险的识别方法,其特征在于,所述存储格式统一处理后的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,包括:
将格式统一处理后的所述结构化数据、所述半结构化数据和所述非结构化数据分别按照RDF三元组的方式、多元组的方式和时序信息的方式进行存储。
5.根据权利要求2所述的企业信贷风险的识别方法,其特征在于,所述确定所述结构化数据、所述半结构化数据和所述非结构化数据之间的实体的映射关系,包括:
通过基于知识的编辑工具确定所述结构化数据、所述半结构化数据和所述非结构化数据之间的实体的映射关系;
其中,映射关系包括:
企业法人关系包括企业法人与个人的对应关系;企业干系人与企业干系人的对应关系、企业法人与相关属性的对应关系、企业干系人与相关属性的对应关系和企业法人与企业法人的对应关系;
其中,实体包括:企业法人、企业干系人和个人。
6.根据权利要求1所述的企业信贷风险的识别方法,其特征在于,所述根据预先建立的知识图谱确定所述银行企业客户和所述目标银行客户之间的关联关系,包括:
通过基于符号逻辑的推理、基于图数据库技术的推理和基于统计推理三种方式中的至少一种方式,在所述知识图谱中确定所述银行企业客户和所述目标银行客户之间的可达路径;
其中,确定所述可达路径为所述银行企业客户和所述目标银行客户之间的关联关系。
7.根据权利要求1所述的企业信贷风险的识别方法,其特征在于,所述基于所述关联关系对所述目标银行客户的交易数据进行信贷风险的识别,包括:
若所述关联关系符合预设的关联规则,则将所述目标银行客户的交易数据进行风险标识,并根据所述风险标识生成并显示风险提醒消息。
8.根据权利要求7所述的企业信贷风险的识别方法,其特征在于,所述若所述关联关系符合预设的关联规则,包括:
将所述关联关系与所述预设的关联规则中各个预设核实关系标准进行匹配,判断所述关联关系是否符合预设的关联规则。
9.根据权利要求7所述的企业信贷风险的识别方法,其特征在于,在根据所述风险标识生成并显示风险提醒消息之后,还包括:
若所述关联关系不符合预设的关联规则,则将所述目标银行客户的交易数据添加验证通过标识;
将具有验证通过标识的交易数据发送至对应的审核节点,以对所述目标银行客户的交易数据进行下个节点审核。
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