[发明专利]一种企业风险的预测方法及系统

说明书

本发明涉及一种企业风险的预测方法及系统，该方法包括步骤：获取目标公司的关联方网络图谱结构，基于预构建的第一预测模型预测出目标公司的企业风险的第一风险值；获取目标公司自身的若干个特征变量的特征值，并基于预构建的至少一个第二预测模型，预测出目标公司的企业风险的至少一个第二风险值；融合所述第一风险值和所述至少一个第二风险值，预测得到目标公司的企业风险的风险值。本发明系统或方法不仅基于目标企业自身信息进行风险预测，还基于目标企业的关联方进行风险预测，最后再融合这两种风险值作为最终的预测结果，可以提高风险预测的准确性。

技术领域

本发明涉及风险预测技术领域，特别涉及一种企业风险的预测方法及系统。

背景技术

企业在经营活动中的各种行为，原则上都会受到各种部门的监管，以维护市场的良性发展。例如，通过识别企业是否为空壳公司，可以防止空壳公司参与各种买空卖空事件，进行经济犯罪，且通常资金规模庞大，降低或避免空壳公司威胁金融秩序和经济发展。

当前预测空壳公司工作主要依赖于传统的规则模型，主要利用企业账户的基本信息和交易特征对空壳公司进行排查，比如不同公司的注册地址高度重合、公司账户短期内交易频繁且金额巨大，且与注册资本规模明显不符等特征。并且现阶段预测空壳公司模型的特征，主要提取目标企业自身的工商信息，例如公司注册资本、公司员工数量、公司商标数量、同一注册地址注册的多家企业等工商信息指标以及资金端交易数据作为空壳公司的特征指标，但是这种方法会造成图结构信息在指标构建过程中被大量丢失，关联方的风险点也没有被很好地捕捉，基于这类指标很难精确地预测空壳公司风险。

发明内容

本发明的目的在于提供一种企业风险的预测方法及系统，以提高预测准确性及预测效率。

一种企业风险的预测方法，包括以下步骤：

获取目标公司的关联方网络图谱结构，基于预构建的第一预测模型预测出目标公司的企业风险的第一风险值；

获取目标公司自身的若干个特征变量的特征值，并基于预构建的至少一个第二预测模型，预测出目标公司的企业风险的至少一个第二风险值；

融合所述第一风险值和所述至少一个第二风险值，预测得到目标公司的企业风险的风险值。

上述方法中，一方面基于目标企业自身信息进行风险预测得到至少一个预测风险值，另一方面还基于目标企业的关联方进行风险预测得到一个预测风险值，最后再融合这两种风险值作为最终的预测结果，继而可以提高风险预测的准确性，增强监管效率。

上述方法可以用于识别企业的各种风险，例如空壳风险，借贷风险，持续经营风险等，基于不同的应用，区别在于构建第一预测模型时所选取的样本不同以及第二预测模型所需的特征变量不同，例如基于企业空壳风险识别，那么样本包括空壳公司和非空壳公司，即所述黑样本为若干个空壳公司，所述白样本为若干个非空壳公司。

另一方面，本发明实施例同时提供了一种企业风险的预测系统，包括：

数据库，用于存储目标公司的关联方网络图谱结构、样本公司的关联方网络图谱结构和目标公司的工商信息；

第一预测设备，用于从数据库中获取目标公司的关联方网络图谱结构，并基于预构建的第一预测模型预测出目标公司的企业风险的第一风险值；

第二预测设备，用于从数据库中获取目标公司的工商信息，并从获取的工商信息中筛选出用于预测的若干个特征变量的特征值，并基于预构建的至少一个第二预测模型，预测出目标公司的企业风险的至少一个第二风险值；

数据融合设备，用于分别从第一预测设备中获取第一风险值和从第二预测设备中获取第二风险值，并融合所述第一风险值和所述至少一个第二风险值，预测得到目标公司的企业风险的风险值。