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申请/专利权人：浙江浙里信征信有限公司
申请日：2023-12-19
公开（公告）日：2024-03-29
公开（公告）号：CN117787691A
主分类号：G06Q10/0635
分类号：G06Q10/0635;G06Q10/04;G06Q40/00;G06F16/36;G06N3/04;G06Q40/04
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开
摘要：本发明公开了一种企业非法吸储金融风险预测方法和系统，属于数据处理技术领域，方法包括：收集待监测的金融机构集合、个体储户集合和多个企业实体；获取企业实体的交易信息和企业信息；建立知识图谱；结合高阶图神经网络，根据交易信息提取知识图谱的动态子图谱；基于网络中心性指标的平均值确定动态子图谱的初始传播节点；基于改进后的SIR算法对初始传播节点进行风险传播，获取风险传播路径；将风险传播路径与动态子图谱中的路径进行合并，得到融合风险传播路径，计算融合风险传播路径中各个子路径的预测风险概率；在预测风险概率大于风险概率阈值的情况下，对包括子路径的风险传播路径进行预警。减少人工介入，增加监测准确性和实时性。
主权项：1.一种企业非法吸储金融风险预测方法，其特征在于，包括：S101：收集待监测的金融机构集合、个体储户集合和多个企业实体；S102：获取所述企业实体的交易信息和企业信息；S103：以所述企业实体、所述金融机构集合和所述个体储户集合均单独作为节点，所述企业信息作为相对应的企业实体的属性值，所述交易信息作为边建立知识图谱；S104：结合高阶图神经网络，根据所述交易信息提取所述知识图谱的动态子图谱；S105：计算所述动态子图谱中各个节点的网络中心性指标，并基于所述网络中心性指标的平均值确定所述动态子图谱的初始传播节点；S106：在所述初始传播节点为企业实体的情况下，将所述企业信息作为传播变量对SIR算法进行改进，并基于改进后的SIR算法对所述初始传播节点进行风险传播，获取风险传播路径，其中，所述风险传播路径包括多个两两节点之间的子路径；S107：将所述风险传播路径与所述动态子图谱中的路径进行合并，得到融合风险传播路径，结合所述交易信息和所述企业信息，计算所述融合风险传播路径中各个子路径的预测风险概率；S108：设置风险概率阈值，在所述预测风险概率大于所述风险概率阈值的情况下，对包括所述子路径的风险传播路径进行预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江浙里信征信有限公司 一种企业非法吸储金融风险预测方法和系统
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