[发明专利]资金运营的风险预测方法、电子设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种资金运营的风险预测方法，其特征在于，所述风险预测方法包括：

获取所述资金运营过程中的财务数据，并对所述财务数据进行风险识别，得到所述财务数据中的风险数据；

对所述风险数据进行分级分类识别，得到所述风险数据的风险分级分类，以实现所述财务数据的风险预测。

2.根据权利要求1所述的风险预测方法，其特征在于，在所述获取所述资金运营过程中的财务数据，并对所述财务数据进行风险识别，得到所述财务数据中的风险数据之前，所述风险预测方法还包括：

构建分类器；

获取所述资金运营过程中的历史财务数据，并对所述历史财务数据进行风险标注，其中所述风险标注包括有风险及无风险；

利用进行风险标注后的所述历史财务数据对所述分类器进行训练；

所述对所述财务数据进行风险识别，得到所述财务数据中的风险数据，包括：

利用训练后的所述分类器对所述财务数据进行风险识别，得到所述财务数据中的风险数据。

3.根据权利要求2所述的风险预测方法，其特征在于，在对所述风险数据进行分级分类识别之前，所述风险预测方法还包括：

构建风险分级分类模型；

获取所述资金运营过程中的历史风险数据，并对所述历史风险数据进行风险分级分类标注，其中所述风险分级分类标注包括四大类财务风险及其明细、十小类财务风险及其明细、64个明细分类财务风险及其明细；

利用进行风险分级分类标注后的所述历史风险数据对所述风险分级分类模型进行训练；

所述对所述风险数据进行分级分类识别，得到所述风险数据的风险分级分类，包括：

利用训练后的所述风险分级分类模型对所述风险数据进行风险识别，得到所述风险数据中的风险分级分类。

4.根据权利要求3所述的风险预测方法，其特征在于，所述风险预测方法还包括：

基于所述财务数据及其风险预测结果确定所述财务数据的风险预测精准度；

基于所述风险预测精准度大于或等于阈值的所述财务数据及其风险数据对训练后的所述分类器进行再次训练。

5.根据权利要求4所述的风险预测方法，其特征在于，所述风险预测方法还包括：

基于所述风险预测精准度大于或等于阈值的所述财务数据对应的风险数据及风险分类分级分类对训练后的所述风险分级分类模型进行再次训练。

6.根据权利要求5所述的风险预测方法，其特征在于，所述风险预测方法还包括：

对所述风险预测精准度小于所述阈值的所述财务数据进行再次标注；

利用再次标注后的所述财务数据对所述分类器及所述风险分级分类模型进行再次训练。

7.根据权利要求3所述的风险预测方法，其特征在于，所述风险分级分类模型包括：XGBoost决策树。

8.一种资金运营的风险预测装置，其特征在于，包括：

风险识别模块，用于获取所述资金运营过程中的财务数据，并对所述财务数据进行风险识别，得到所述财务数据中的风险数据；

风险分级分类模块，用于对所述风险数据进行分级分类识别，得到所述风险数据的风险分级分类，以实现所述财务数据的风险预测。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器以及与所述处理器连接的存储器，其中，所述存储器中存储有程序数据，所述处理器执行所述存储器存储的所述程序数据，以执行实现权利要求1至8任一项所述的风险预测方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，其内部存储有程序指令，所述程序指令被执行以实现权利要求1至8任一项所述的风险预测方法。