[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

说明书

本发明涉及信贷风险评估领域，尤其涉及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。本发明通过图规则引擎，可以形成包括多个企业、自然人以及风险事件信息的图数据库，然后根据需要从图数据库中提取出子数据图，再根据设定的风险值、传导系数以及计算规则得到需要评估的企业的总风险，之后再与设定的阈值比较可以判断需要评估的企业的风险情况，这样企业当前的传导性风险可以作为信贷风控指标的补充用于贷前审核以及贷后管理环节，提升金融机构的风控水平，且使得信贷风险评估更加准确完善。

技术领域

本发明涉及信贷风险评估领域，尤其涉及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。

背景技术

信用评估是信贷的基础，用于解决借贷过程中的还款风险度量问题，信用风险管理在资本市场上占据了重要的位置。

现有技术信贷风险评估主要是针对企业经营指标进行建模，更加关注企业本身，但是实际上企业外部事件的风险传导到企业对于企业也会存在影响，但是现有技术并没有做这方面的信贷风险评估。

图规则引擎是一种基于图数据(Graph Data)的规则引擎。图数据包括形成图的顶点及其属性数据以及边及其属性数据，其中的边可以是有向的，且可以定义权值。因此我们可以设计一种图规则引擎，利用具有一定风险值的事件作为一类顶点，在图规则引擎中，利用外部事件与企业之间的边定义风险传导系数，同时基于对事件的理解定义风险的计算模式，从而在企业信贷申请评估与贷后管理中实现风险事件传导预警功能。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于图规则引擎的信贷风险预警方法，采用这种信贷风险预警方法可以在企业信贷申请评估与贷后管理中实现风险事件传导预警功能，进而使得信贷风险评估更加准确完善。

本发明所采用的技术方案是：一种基于图规则引擎的信贷风险预警方法，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。

作为优选，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。

作为优选，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。

作为优选，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。

作为优选，步骤S1中需要定期更新图数据库数据。

作为优选，步骤S2中广度优先搜索的搜索度数需要用户预先设定。

为了解决本申请的技术问题，本发明还公开了一种基于图规则引擎的信贷风险预警系统，它包括：