技术特征：
1.一种基于关联企业的风险评估方法，其特征在于，包括：获取待评估企业的企业运行数据和关联企业数据，所述关联企业数据包括所述待评估企业与关联企业的企业上游关系、企业下游关系、企业对外投资关系、债券圈关系、担保圈关系的一种或多种数据；对所述企业运行数据和所述关联企业数据进行标准化处理，生成标准化数据集；将所述标准化数据集输入至预设条件风险价值模型，生成所述待评估企业的风险评估数据。2.根据权利要求1所述的基于关联企业的风险评估方法，其特征在于，所述企业运行数据包括财务数据、销售数据、司法风险数据、税务风险数据和负面舆情数据中的一种或多种，在对所述企业运行数据和所述关联企业数据进行标准化处理，生成标准化数据集的步骤之前，包括：对所述企业运行数据进行结构化处理，获得与所述企业运行数据对应的结构化数据。3.根据权利要求2所述的基于关联企业的风险评估方法，其特征在于，所述对所述企业运行数据进行结构化处理，获得与所述企业运行数据对应的结构化数据的步骤，包括：通过预设自然语言处理模型将所述企业运行数据转换为对应的结构特征向量；根据所述结构特征向量生成所述结构化数据。4.根据权利要求2或3所述的基于关联企业的风险评估方法，其特征在于，在所述对所述企业运行数据和所述关联企业数据进行标准化处理，生成标准化数据集的步骤之前，所述方法还包括：对所述结构化数据进行数据缺失分析，生成缺失值数据；根据预设邻近模型和所述缺失值数据对所述企业运行数据进行缺失值填补，生成第一企业运行数据。5.根据权利要求4所述的基于关联企业的风险评估方法，其特征在于，所述对所述企业运行数据和所述关联企业数据进行标准化处理，生成标准化数据集的步骤，包括：对所述第一企业运行数据进行数据异常处理，生成第二企业运行数据；对所述第二企业运行数据和所述关联企业数据进行标准化处理，生成所述标准化数据集。6.根据权利要求1所述的基于关联企业的风险评估方法，其特征在于，所述将所述标准化数据集输入至预设条件风险价值模型，生成所述待评估企业的风险评估数据的步骤中，所述预设条件风险价值模型为：其中，j表示为所述待评估企业，表示为所述待评估企业的第k个风险因素对应的风险传染因子，λ表示为所述待评估企业自身的风险传染因子，和分别表示风险因素k、所述待评估企业在给定置信水平α下的cvar值。7.根据权利要求6所述的基于关联企业的风险评估方法，其特征在于，在所述将所述标准化数据集输入至预设条件风险价值模型，生成所述待评估企业的风险评估数据的步骤之
前，所述方法还包括：根据模特卡罗模拟获取所述待评估企业自身的风险传染因子。8.一种基于关联企业的风险评估系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待评估企业的企业运行数据和关联企业数据，所述关联企业数据包括所述待评估企业与关联企业的企业上游关系、企业下游关系、企业对外投资关系、债券圈关系、担保圈关系的一种或多种数据；标准化模块，用于对所述企业运行数据和所述关联企业数据进行标准化处理，生成标准化数据集；风险评估模块，用于将所述标准化数据集输入至预设条件风险价值模型，生成所述待评估企业的风险评估数据。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的基于关联企业的风险评估方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至7任一项所述的基于关联企业的风险评估方法。
技术总结
本申请实施例提供一种基于关联企业的风险评估方法及系统，涉及数据处理技术领域。该基于关联企业的风险评估方法包括：获取待评估企业的企业运行数据和关联企业数据，所述关联企业数据包括所述待评估企业与关联企业的企业上游关系、企业下游关系、企业对外投资关系、债券圈关系、担保圈关系的一种或多种数据；对所述企业运行数据和所述关联企业数据进行标准化处理，生成标准化数据集；将所述标准化数据集输入至预设条件风险价值模型，生成所述待评估企业的风险评估数据。该基于关联企业的风险评估方法可以实现提高企业风险评估的精度和泛用性的技术效果。和泛用性的技术效果。和泛用性的技术效果。
技术研发人员：杨宇宽
受保护的技术使用者：平安银行股份有限公司
技术研发日：2022.06.16
技术公布日：2022/9/15