[发明专利]一种基于图规则引擎的信贷风险预警方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于图规则引擎的信贷风险预警方法，其特征在于，它包括以下步骤：

S1、建立包含多个企业、自然人以及风险事件信息的图数据库，其中，图数据库包括顶点与边，企业、自然人以及风险事件均为顶点，它们之间的相互关联类型为边，并且设定不同风险事件的风险值、不同关联类型的传导系数、计算规则以及总风险阈值；

S2、针对需要进行评估的企业进行广度优先搜索，将与该企业相关的企业、自然人以及风险事件信息全部提取出来形成子数据图，其中，子数据图包括顶点与边，企业、自然人以及风险事件均为顶点，它们之间的相互关联类型为边；

S3、判断子数据图中是否存在风险事件，若没有存在，则结束；若存在风险事件，则跳转到下一步；

S4、根据步骤S1定义的风险值、传导系数以及计算规则来计算子数据图中需要评估的企业的总风险，然后再与步骤S1中设定的总风险阈值比较，若得到的总风险没有超过设定的总风险阈值，则结束；若得到的总风险超过设定的总风险阈值，则判断该企业存在风险，进行风险预警。

2.根据权利要求1所述的一种基于图规则引擎的信贷风险预警方法，其特征在于：总风险为内部风险加上外部风险，内部风险为需要进行评估的企业自身风险，外部风险为与需要进行评估的企业产生关联的企业或者自然人的风险。

3.根据权利要求2所述的一种基于图规则引擎的信贷风险预警方法，其特征在于：所述计算规则为：当判断风险事件为内部风险，则计算规则为累加，当判断风险事件为外部风险，则计算规则为取最高值或平均值。

4.根据权利要求1所述的一种基于图规则引擎的信贷风险预警方法，其特征在于：步骤S1中还需要设定子数据图数据量阈值，步骤S2形成子数据图后还需要统计子数据图的数据量，且然后步骤S2得到的数据量需要跟数据量阈值比较，若子数据图的数据量大于数据量阈值，则步骤S4得到的风险系数需要进行修正，若子数据图的数据量小于数据量阈值，则步骤S4得到的风险系数不需要进行修正。

5.根据权利要求1所述的一种基于图规则引擎的信贷风险预警方法，其特征在于：步骤S1中需要定期更新图数据库数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于图规则引擎的信贷风险预警方法，其特征在于：步骤S2中广度优先搜索的搜索度数需要用户预先设定。

7.一种基于图规则引擎的信贷风险预警系统，其特征在于：它包括：

图数据库创建模块，用于根据现有的多个企业、自然人以及风险事件信息创建图数据库，其中，图数据库包括顶点与边，企业、自然人以及风险事件均为顶点，它们之间的相互关联类型为边；

子数据图创建模块，搜索需要进行评估的企业，将与该企业相关的企业、自然人以及风险事件信息全部提取出来形成子数据图，其中，子数据图包括顶点与边，企业、自然人以及风险事件均为顶点，它们之间的相互关联类型为边；

总风险计算模块，根据形成的子数据图计算需要进行评估的企业的总风险；

风险判断模块，根据计算出的总风险判断需要进行评估的企业是否具有风险。

8.根据权利要求7所述的一种基于图规则引擎的信贷风险预警系统，其特征在于：它还包括更新模块，用于定期更新图数据库创建模块创建的图数据库。

9.根据权利要求7所述的一种基于图规则引擎的信贷风险预警系统，其特征在于：它还包括修正模块，根据子数据图创建模块创建的子数据图的数据量修正总风险计算模块计算得到的总风险。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该程序被执行时实现权利要求1至6中任一项所述的基于图规则引擎的信贷风险预警方法。