一种基于图数据库的中小企业风控管理系统及方法与流程

1.本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于图数据库的中小企业风控管理系统及方法。


背景技术：

2.随着市场经济的发展，非公有制经济在社会经济发展中贡献着越来越重要的力量，主要体现在中小企业的数量上。中小企业不仅促进了经济的增长，也为许多需要就业的人员提供了大量的工作岗位。
3.在生成经营中，为扩大生产经营、更换设备等因素，中小企业也存在相应的融资要求，虽然在政策层面，鼓励减少其融资、贷款的难度，但由于中小企业自身实力有限、制度不完善、信用风险较高等原因，很难获得银行、融资机构的信贷支持。
4.因此，建立准确、客观的信用风险评价体系，以降低贷款的风险，是亟需解决的问题。


技术实现要素：

5.针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于图数据库的中小企业风控管理系统及方法，以建立准确、客观的信用风险评价体系。
6.第一方面，一种基于图数据库的中小企业风控管理系统，包括：
7.数据接口单元，用于对接多维度的外部数据，以获取各中小企业的企业数据；其中，数据来源于多种业务系统；
8.指标提取单元，用于将所得的数据按预先设定的风控标准进行提取，以得出对应的风控指标；
9.第一处理单元，用于：
10.将得到的各风控指标进行初始赋值，以得到指标矩阵；
11.根据所述指标矩阵计算各风控指标的权重分布矩阵；
12.第二处理单元，用于：
13.对各风控指标分别建立评价集并进行赋值，以得到各个风控指标所对应的评价矩阵；
14.根据所述评价矩阵计算出各风控指标所对应的评价结果矩阵；
15.第三处理单元，用于结合所述权重分布矩阵与所述评价结果矩阵，以得到风控指标相对于评价集的风险向量集；
16.图数据单元，用于根据各单元所得到的数据构建图数据库；其中，将各风控指标与评价集中的元素作为节点，节点之间的关系作为边，将所产生的权重、评价结果和风险向量作为对应节点的属性；
17.风控单元，用于将需评价的企业数据传送至所述图数据库进行处理，以输出评价结果。
18.优选地，所述风控指标包括法律指标、信用指标、市场指标、运营指标、流动性指标和增长指标。
19.优选地，构建图数据库时，还建立各中小企业之间的节点关系，将存在相互关联的各中小企业之间的节点进行属性传递。
20.优选地，该系统还建立与互联网金融机构的连接，从而获取所述互联网金融机构对企业的风险评估，并根据所述风险评估优化所构建的图数据库，以及更新前述的所述初始赋值。
21.第二方面，一种基于图数据库的中小企业风控管理方法，应用于第一方面所述的一种基于图数据库的中小企业风控管理系统，包括以下步骤：
22.对接多维度的外部数据，以获取各中小企业的企业数据；其中，数据来源于多种业务系统；
23.指标提取单元，用于将所得的数据按预先设定的风控标准进行提取，以得出对应的风控指标；
24.将得到的各风控指标进行初始赋值，以得到指标矩阵；
25.根据所述指标矩阵计算各风控指标的权重分布矩阵；
26.对各风控指标分别建立评价集并进行赋值，以得到各个风控指标所对应的评价矩阵；
27.根据所述评价矩阵计算出各风控指标所对应的评价结果矩阵；
28.结合所述权重分布矩阵与所述评价结果矩阵，以得到风控指标相对于评价集的风险向量集；
29.根据各单元所得到的数据构建图数据库；其中，将各风控指标与评价集中的元素作为节点，节点之间的关系作为边，将所产生的权重、评价结果和风险向量作为对应节点的属性；
30.将需评价的企业数据传送至所述图数据库进行处理，以输出评价结果。
31.优选地，构建图数据库时，还建立各中小企业之间的节点关系，将存在相互关联的各中小企业之间的节点进行属性传递。
32.优选地，所述方法还包括：
33.建立与互联网金融机构的连接，从而获取所述互联网金融机构对企业的风险评估，并根据所述风险评估优化所构建的图数据库，以及更新前述的所述初始赋值。
34.由上述技术方案可知，本发明提供的一种基于图数据库的中小企业风控管理系统及方法，利用从多个维度获取各中小企业的企业数据，建立了全面的风控指标，然后再进行相应的矩阵计算，关联各指标与评价集之间的关系，得到相应的风控等级，并以此为基础构建图数据库，从而构建出一套对中小企业准确、客观的信用风险评价体系，进而降低相应的金融风险。
附图说明
35.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
36.图1为本发明实施例提供的一种基于图数据库的中小企业风控管理系统的结构框图。
37.图2为本发明实施例提供的一种基于图数据库的中小企业风控管理方法的流程图。
具体实施方式
38.下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。需要注意的是，除非另有说明，本技术使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
39.应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
40.还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
41.如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
[0042]
实施例一：
[0043]
参见图1，一种基于图数据库的中小企业风控管理系统，包括：
[0044]
数据接口单元，用于对接多维度的外部数据，以获取各中小企业的企业数据；其中，数据来源于多种业务系统；
[0045]
具体地，所述多个维度包括企业的基本信息，重点关注信息、企业发展、数据解读和新闻信息等；其中，所述基本信息包括工商信息、股东信息、控股企业和企业年报等；重点关注信息包括裁判文书、法院公告和立案信息等；其他的不再逐一列举。
[0046]
指标提取单元，用于将所得的数据按预先设定的风控标准进行提取，以得出对应的风控指标。
[0047]
具体地，由于数据多而繁杂，为此，需要构建准确、全面的风控标准；在本实施例中，所述风控指标包括法律指标、信用指标、市场指标、运营指标、流动性指标和增长指标；从而对中小企业进行多角度、全方面的客观评价。
[0048]
第一处理单元，用于：
[0049]
将得到的各风控指标进行初始赋值，以得到指标矩阵；
[0050]
根据所述指标矩阵计算各风控指标的权重分布矩阵。
[0051]
具体地，所述初始赋值表明各风控指标的重要程度，例如，可采用标度法进行处理；然后根据各指标矩阵计算相应的特征值和特征向量，最后进行相应的归一化处理。
[0052]
第二处理单元，用于：
[0053]
对各风控指标分别建立评价集并进行赋值，以得到各个风控指标所对应的评价矩
阵；
[0054]
根据所述评价矩阵计算出各风控指标所对应的评价结果矩阵。
[0055]
具体地，在本实施例中，所述评价集包括低风险、中风险、较高风险和高危风险；需要说明的是，各风控指标又对应有具体的判断因子，将各判断因子进行相应的赋值，以得到各个风控指标所对应的评价矩阵；以法律指标为例，包括合同风险、案件风险、借贷风险和知识产权风险；然后将合同风险赋值0.1，案件风险赋值0.2，借贷风险赋值0.3，知识产权风险赋值0.4，进而建立法律指标所对应的评价结果矩阵；其他的同理可得，在此不再赘述；
[0056]
然后再利用模糊矩阵计算公式进行计算。
[0057]
第三处理单元，用于结合所述权重分布矩阵与所述评价结果矩阵，以得到风控指标相对于评价集的风险向量集。
[0058]
具体地，在本实施例中，将得到的两个矩阵进行想乘，得到相应的风险向量集，根据各向量的大小值，即可得到对应指标的风控等级。
[0059]
图数据单元，用于根据各单元所得到的数据构建图数据库；其中，将各风控指标与评价集中的元素作为节点，节点之间的关系作为边，将所产生的权重、评价结果和风险向量作为对应节点的属性。
[0060]
具体地，通过前述各单元的处理，建立了各风险指标与评价集之间的关系，然后以此为基础，建立所需的图数据库。
[0061]
风控单元，用于将需评价的企业数据传送至所述图数据库进行处理，以输出评价结果。
[0062]
具体地，所述传送方式可通过前端传送的方式，在此只是举例，不是对其进行限制；所述评价结果包括多个维度的评价，对于本技术来说，包括相应的法律指标评价、信用指标评价、市场指标评价、运营指标评价、流动性指标评价和增长指标评价。
[0063]
在另一实施例中，在上述方案的基础上，根据已获取的数据，即至少知道一些中小企业具体的评价情况，反向利用线性回归模型进行相关概率的计算，得出各风控指标符合风控管理的概率，以利于更准确的建立所述图数据库。
[0064]
同时，在应用过程中，还根据所获取的第三方评价结果，更新所述图数据库；进一步地，该系统还建立与互联网金融机构的连接，从而获取所述互联网金融机构对企业的风险评估，并根据所述风险评估优化所构建的图数据库，以及更新前述的所述初始赋值；进而提升其自主性和智能化水平。
[0065]
上述方案，利用从多个维度获取各中小企业的企业数据，建立了全面的风控指标，然后再进行相应的矩阵计算，关联各指标与评价集之间的关系，得到相应的风控等级，并以此为基础构建图数据库，从而构建出一套对中小企业准确、客观的信用风险评价体系，进而降低相应的金融风险。
[0066]
进一步地，为更好的对中小企业进行准确的评估，构建图数据库时，还建立各中小企业之间的节点关系，将存在相互关联的各中小企业之间的节点进行属性传递。
[0067]
这样处理，可更加丰富实体之间的关系，将存在上下级关联的中小企业进行相应的风险传导，互为参照进行评价；例如，a企业在图数据库中没有搜索到对应的信息，但是其股东信息和控股企业中存在相关联的b企业，进而间接实现对a企业的评价处理。
[0068]
实施例二：
[0069]
基于上述同样的发明构思，参见图2，一种基于图数据库的中小企业风控管理方法，应用于前文所述的一种基于图数据库的中小企业风控管理系统，包括以下步骤：
[0070]
s101，对接多维度的外部数据，以获取各中小企业的企业数据；其中，所述数据来源于多种业务系统；
[0071]
s102，将所得的数据按预先设定的风控标准进行提取，以得出对应的风控指标；
[0072]
s103，将得到的各风控指标进行初始赋值，以得到指标矩阵；
[0073]
s104，根据所述指标矩阵计算各风控指标的权重分布矩阵；
[0074]
s105，对各风控指标分别建立评价集并进行赋值，以得到各个风控指标所对应的评价矩阵；
[0075]
s106，根据所述评价矩阵计算出各风控指标所对应的评价结果矩阵；
[0076]
s107，结合所述权重分布矩阵与所述评价结果矩阵，以得到风控指标相对于评价集的风险向量集；
[0077]
s108，根据各单元所得到的数据构建图数据库；其中，将各风控指标与评价集中的元素作为节点，节点之间的关系作为边，将所产生的权重、评价结果和风险向量作为对应节点的属性；
[0078]
s109，将需评价的企业数据传送至所述图数据库进行处理，以输出评价结果。
[0079]
其中，在构建图数据库时，还建立各中小企业之间的节点关系，将存在相互关联的各中小企业之间的节点进行属性传递。
[0080]
进一步地，所述方法还包括：
[0081]
建立与互联网金融机构的连接，从而获取所述互联网金融机构对企业的风险评估，并根据所述风险评估优化所构建的图数据库，以及更新前述的所述初始赋值。
[0082]
需要说明的是，本发明实施例所提供的方法，为简要描述，实施例部分未提及之处，可参考前述系统实施例中相应内容。
[0083]
通过上述方案，通过建立了全面的风控指标，然后再进行相应的矩阵计算，关联各指标与评价集之间的关系，得到相应的风控等级，并以此为基础构建图数据库，从而构建出一套对中小企业准确、客观的信用风险评价体系，进而降低相应的金融风险。
[0084]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
[0085]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
[0086]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进
行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。