[发明专利]基于区块链网络识别企业风险性的方法及装置

说明书

本说明书实施例提供一种识别企业风险性的方法及装置，为了挖掘更多的风险因素，采用图模型处理知识图谱的方式，将企业的关联企业的特征融合为关联特征，并将关联特征和风险特征一起用于风险识别，从而充分利用企业之间的关联关系，提高识别风险企业的准确度。另一方面，在构建知识图谱过程中，为了利用更准确、更全面的数据，通过区块链上的智能合约来实现企业风险预测。为了保护数据隐私，将全局知识图谱构建和处理过程放在区块链网络的TEE中，从而既可以利用多个数据持有方的隐私数据，又不能获取这些数据，从而在尽可能保护各个数据方的隐私数据的基础上，较大限度地利用多个数据持有方的数据，增强风险预测准确度。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及基于区块链网络识别企业风险性的方法及装置。

背景技术

企业是国家经济的重要支柱，是推动国家发展的强大力量。国家对于各个行业的产业结构的改革和优化政策在不断更新，企业在响应和配合实施这些政策的同时，需要根据企业自身的发展及时发现新的政策可能带来的机遇和风险，因为安全、高效的进行生产收益是每一家企业的基础。但是由于企业规模、性质、所处行业等方面的不同，企业自身都会存在一些风险问题，在国家政策和相关规定更新的情况下，企业在处理相关问题时会有一定的漏洞和误差，而这些漏洞和误差很可能对企业的正常经营造成不良甚至恶劣的影响，造成企业运营的风险性。另一方面，一些利用企业的特殊性质损害国家利益或人民利益的不法行为，也会造成国家监管的风险性。

常规的关联风险挖掘技术中，通常依赖人工设定的路径与规则，进行传播与预警。例如，企业风控中常见的关联风险扩散来讲，设定风险节点为100分，对关联节点进行分数(风险)扩散，若边关系为“历史股东”，且持股比例超50％，则传播3度，每度衰减20％；若边关系为“董事、总经理”则传播2度，每度衰减30％，进行风险传播与扩散。然而，实践中，单个数据持有方的风险信息收集不一定完善，而其他数据持有方的数据可能作为商业秘密而不一定公开，并且传播规则的阈值往往比较生硬。

发明内容

本说明书一个或多个实施例描述了一种基于区块链网络的识别企业风险性的方法及装置，以解决背景技术中提到的一个或多个技术问题。

根据第一方面，提供一种基于区块链网络识别企业风险的方法，所述区块链网络中预先部署有用于识别企业风险的第一智能合约；所述方法由所述区块链网络中的第一节点执行，包括：接收调用所述第一智能合约的第一交易，所述第一交易指定有待识别企业；执行所述第一智能合约，在可信执行环境TEE中实现以下风险预测过程：获取基于包括所述待识别企业在内的N个企业的企业信息构建的知识图谱，所述N个企业的企业信息来自多个数据持有方，所述知识图谱包括从企业信息中提取的各个企业的风险特征，以及与各个企业一一对应的各个节点数据持有方；利用预先训练的图模型处理所述知识图谱，从而将各个节点的风险特征与其邻居节点的风险特征进行融合，得到所述待识别企业对应的节点的关联特征；根据所述待识别企业对应的风险特征和所述关联特征，识别所述待识别企业的风险性，并将识别结果反馈给第一设备。

在一个实施例中，所述获取基于包括所述待识别企业在内的N个企业的企业信息构建的知识图谱包括：从多个数据持有方各自的私有数据中获取各个数据持有方分别利用所述N个企业在本地的企业信息构建的各个局部知识图谱，其中，单个局部知识图谱由对存储在所述区块链网络的加密数据在TEE中进行解密得到；将各个局部知识图谱进行合并得到所述N个企业对应的知识图谱。数据持有方数据持有方数据持有方数据持有方。