风险评估方法、装置、设备及计算机存储介质与流程

1.本技术属于金融风险评估技术领域，尤其涉及一种风险评估方法。


背景技术：

2.随着金融科技的发展，企业之间的金融活动越发频繁。单个产品往往由多个企业参与制作、销售，部分企业出现金融风险时，会对与该企业联系密切的其他企业造成影响。
3.现有技术中，对企业进行风险评估时，往往从待评估企业的经营情况、资金情况、业务情况等数据出发，对企业进行风险评估。
4.但是，这种风险评估方式准确性低。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供一种在风险评估方法、装置、设备及计算机存储介质，能够从与该待评估对象存在关联的若干关联对象中，确定对该待评估对象影响较大的若干影响对象，并根据该待评估对象以及若干影响对象的资源信息，对该待评估对象进行风险评估，提高了风险评估的准确率。
6.一方面，本技术实施例提供一种风险评估方法，方法包括：
7.获取待评估对象的资源信息；
8.根据所述资源信息，确定所述待评估对象的若干关联对象，并确定所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系；
9.根据所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系，确定对象关联网络；
10.根据所述资源信息、所述若干关联对象的资源信息以及所述对象关联网络，评估所述待评估对象是否存在风险。
11.可选的，根据所述资源信息，确定所述待评估对象的若干关联对象，具体包括：
12.根据所述资源信息，确定所述待评估对象的若干资源流入对象以及若干资源流出对象，并确定所述若干资源流入对象以及所述若干资源流出对象为所述待评估对象的若干关联对象。
13.可选的，确定所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系，具体包括：
14.针对每个关联对象，根据所述资源信息，确定所述待评估对象与该关联对象之间的资源流动总额，为所述待评估对象与该关联对象的关联关系。
15.可选的，确定所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系，具体包括：
16.针对每个关联对象，根据所述待评估对象的资源信息以及该关联对象的资源信息，确定所述待评估对象与该关联对象的关联特征，所述关联特征至少包括交易金额以及交易数量；
17.将所述关联特征输入到训练完成的评分卡模型中，确定所述评分卡模型输出的依存评分为所述待评估对象与该关联对象之间的关联关系。
18.可选的，根据所述资源信息、所述若干关联对象的资源信息以及所述对象关联网络，评估所述待评估对象是否存在风险，具体包括：
19.根据所述对象关联网络以及预设的影响条件，从所述若干关联对象中，确定与所述待评估对象的关联关系满足所述影响条件的若干关联对象，作为影响对象；
20.根据所述待评估对象以及所述若干影响对象的资源信息，分别确定所述待评估对象以及所述若干影响对象的运营分数；
21.当确定所述任一运营分数小于预设的风险阈值时，确定所述待评估对象存在风险；
22.当确定所述各运营分数均不小于所述风险阈值时，确定所述待评估对象不存在风险。
23.可选的，确定与所述待评估对象的关联关系满足所述影响条件的若干关联对象，作为影响对象，具体包括：
24.从所述对象关联网络中，确定与所述待评估对象之间的资源流动总额大于预设的资源阈值的关联对象，作为影响对象。
25.可选的，确定与所述待评估对象的关联关系满足所述影响条件的若干关联对象，作为影响对象，具体包括：
26.从所述对象关联网络中，确定与所述待评估对象之间的依存评分大于预设的评估阈值的若干关联对象，作为影响对象。
27.可选的，确定与所述待评估对象的关联关系满足所述影响条件的若干关联对象，作为影响对象，具体包括：
28.从所述对象关联网络中，确定与所述待评估对象之间的资源流动总额大于预设的资源阈值的关联对象，且与所述待评估对象之间的依存评分大于预设的评估阈值的若干关联对象，作为影响对象。。
29.另一方面，本技术实施例提供了一种风险评估装置，该风险评估装置包括：
30.获取单元，获取待评估对象的资源信息；
31.确定单元，根据所述资源信息，确定所述待评估对象的若干关联对象，并确定所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系；
32.网络单元，根据所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系，确定对象关联网络；
33.评估单元，根据所述资源信息、所述若干关联对象的资源信息以及所述对象关联网络，评估所述待评估对象是否存在风险。
34.再一方面，本技术实施例提供了一种风险评估设备，该风险评估设备包括：
35.处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
36.所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如所述权利要求任意一项所述的在风险评估方法。。
37.再一方面，本技术实施例提供了一种计算机存储介质，
38.所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如所述权利要求任意一项所述的风险评估方法。
39.本技术实施例的风险评估方法、装置、设备及计算机存储介质，能够根据该待评估
对象的资源信息，确定该待评估对象的若干关联对象，并根据该待评估对象以及若干关联对象的资源信息，从与该待评估对象存在关联的若干关联对象中，确定对该待评估对象影响较大的若干影响对象，并根据该待评估对象以及若干影响对象的资源信息，对该待评估对象进行风险评估，提高了风险评估的准确率。
附图说明
40.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
41.图1是本技术一个实施例提供的风险评估方法的流程示意图；
42.图2是本技术另一个实施例提供的关联网络示意图；
43.图3是本技术另一个实施例提供的风险评估方法的流程示意图；
44.图4是本技术另一个实施例提供的风险评估装置的结构示意图；
45.图5是本技术又一个实施例提供的风险评估设备的结构示意图。
具体实施方式
46.下面将详细描述本技术的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本技术进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本技术，而不是限定本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本技术的示例来提供对本技术更好的理解。
47.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
48.通常情况下，第三方机构在对企业进行风险评估时，仅从待评估企业的经营情况、资金情况、业务情况等数据出发，对待评估的企业进行风险评估。但是，这种风险评估方式忽略了与待评估企业关系密切的其他企业的情况，准确率低。
49.并且，随着社会的发展，信托公司、保险公司、资产管理公司、中介机构等机构数量众多，企业之间的金融活动越发频繁，某个企业的资金在流向另一个企业的过程中，可能通过多个机构周转，企业之间的金融交易往往非常复杂。然而，由于现有的企业风险评估依托于关系型数据库，通常难以追溯待评估的企业的资金流向，对企业的风险评估准确率低。
50.为了解决现有技术问题，本技术实施例提供了一种风险评估方法、装置、设备及计算机存储介质。下面首先对本技术实施例所提供的风险评估方法进行介绍。
51.图1示出了本技术一个实施例提供的风险评估方法的流程示意图。如图1所示，
52.s101：获取待评估对象的资源信息。
53.通常情况下，对模型的训练和使用需要一定的算力，于是，在本技术的一个或多个实施例中，该风险评估的方法，可由服务器执行。当然，该服务器具体是单个服务器，还是由多个服务器构成的服务器组，本技术不做限制，可根据需要设置。
54.为了更准确的对待评估对象进行风险评估，该服务器可获取该待评估对象的资源信息。具体的，在本技术的一个或多个实施例中，该服务器可获取该待评估对象的资源信息。其中，该服务器可根据该待评估对象的对象标识，从预设资源库中获取该待评估对象的资源信息，也可直接接收该待评估对象发送的资源信息，该服务器具体如何获取该待评估对象的资源信息，本技术不做限制，可根据需要设置。其中，该资源信息包括经营信息、财务报表等。
55.采用上述方式，该服务器可获取该待评估对象的资源信息，以便对该待评估对象进行风险评估。
56.s102：根据所述资源信息，确定所述待评估对象的若干关联对象，并确定所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系。
57.通常情况下，企业往往无法独立生存。例如，某企业主要经营汽车生产业务，该企业与某发动机生产企业、某钢铁生产企业、某油漆生产企业等多个企业合作，如果与该企业存在合作关系的某发动机生产企业面临生产经营困难，无法向该企业提供发动机，那么该企业可能由于缺少发动机，导致生产的汽车数量减少，面临生产经营风险。
58.因此，为了更准确的对待评估对象进行风险评估，该服务器可确定该待评估对象的若干关联对象。
59.具体的，首先，该服务器可根据该待评估对象的资源信息，确定该待评估对象的资源流向以及资源来源。根据该待评估对象的资源流向，确定获取该待评估对象的资源的若干对象，为该待评估对象的资源流出对象。根据该待评估对象的资源来源，确定提供该待评估对象所需资源的若干对象，为该待评估对象的资源流入对象。并将确定出的若干资源流入对象以及若干资源流出对象均作为该待评估对象的关联对象。其中，该资源包括资金、债券、产品等资源的一种或多种。
60.其次，该服务器可针对每个关联对象，确定该待评估对象与该关联对象之间的资源流动总额，并将该资源流动总额，作为该待评估对象与该关联对象之间的关联关系。其中，在确定产品、债券等资源的价值时，可按照市场价格将这部分资源转换为资金资源，从而确定资源流动总额。并且，由于该待评估对象可能即获取该关联对象的资源，又向该关联对象输送资源，于是，该服务器可确定该待评估对象获取的该关联对象的资源，与向该关联对象输送资源的差，为该资源流动总额。
61.当然，由于该待评估对象在与关联对象进行交易时，该待评估对象与该关联对象交易的资源很可能价值相等。例如，企业a向企业b购买了10台汽车发动机，企业a向企业b汇款10000元，企业b向企业a提供了10台汽车发动机。企业a向企业b汇款的10000元与企业a获得的10台汽车发动机很可能是等价的。
62.于是，为了更准确的确定该待评估对象的关联对象，在确定资源流动总额时，该服务器可该待评估对象获取的资源的总额，为流入资源总额，该待评估对象付出的资源的总额，为流出资源总额。该资源流动总额包括该流入资源总额以及该流出资源总额。
63.采用上述方式，该服务器可确定该待评估对象的若干关联对象，并分别确定该待
评估对象与若干关联对象的关联关系，从而更准确的对该待评估对象进行风险评估。
64.s103：根据所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系，确定对象关联网络。
65.在本技术的一个或多个实施例中，确定该待评估对象的若干关联对象后，便可根据该待评估对象以及确定出的若干关联对象，确定对象关联网络。
66.具体的，该服务器可根据待评估对象以及若干关联对象之间的关联关系，即根据该待评估对象与若干关联对象之间的关联关系，确定对象关联网络。例如，待评估对象c与关联对象d、关联对象e、关联对象f、关联对象g、关联对象h以及关联对象i存在关联关系。
67.如图2所示，图2为本技术的一个或多个实施例提供的关联网络示意图，其中，待评估对象c与关联对象d的资源流动总额为800，待评估对象c与关联对象e的资源流动总额为1000，待评估对象c与关联对象f的资源流动总额为600，待评估对象c与关联对象g的资源流动总额为100，待评估对象c与关联对象h的资源流动总额为-300，待评估对象c与关联对象i的资源流动总额为10000。
68.采用上述方式，该服务器可确定对象关联网络，从而更准确、高效的对该待评估对象进行风险评估。
69.s104：根据所述资源信息、所述若干关联对象的资源信息以及所述对象关联网络，评估所述待评估对象是否存在风险。
70.在本技术的一个或多个实施例中，确定该待评估对象的对象关联网络后，便可根据该对象关联网络中的各关联对象的资源信息以及该待评估对象的资源信息，对该待评估对象进行风险评估。
71.具体的，首先，该服务器可根据该对象关联网络中各关联对象与该待评估对象的关联关系以及预设的影响条件，确定与该待评估对象的关联关系满足该影响条件的若干关联对象，为影响对象。
72.其中，该影响条件可以为资源流动总额大于预设的资源阈值。于是，该服务器可针对每个关联对象，判断该关联对象与该待评估对象之间的资源流动总额是否大于该资源阈值，若是，则确定该关联对象为影响对象，若否，则确定该关联对象不是影响对象。当然，在本技术的一个或多个实施例中，由于该资源流动总额包括流入资源总额以及流出资源总额，于是，该资源阈值包括流入阈值以及流出阈值。针对每个关联对象，当该服务器确定该关联对象与该待评估对象之间的流入资源总额大于该流入阈值，且该关联对象与该待评估对象之间的流出资源总额大于该流出阈值，即确定该关联对象为影响对象。或者，当该服务器确定该关联对象与该待评估对象之间的流入资源总额大于该流入阈值，或该关联对象与该待评估对象之间的流出资源总额大于该流出阈值，即确定该关联对象为影响对象。
73.其次，该服务器可获取若干影响对象的资源信息，并根据该待评估对象的资源信息，确定该待评估对象的运行分数，根据若干影响对象的资源信息，分别确定各影响对象的资源分数。当该服务器确定该待评估对象或若干影响对象的运营分数中存在任一运营分数小于预设的风险阈值，即确定该待评估对象存在风险，当该服务器确定该待评估对象或若干影响对象的运营分数均不小于该风险阈值，则确定该待评估对象不存在风险。
74.其中，关于如何根据资源信息确定运营分数，由于现有技术中已存在较为成熟的技术，因此，本技术在此不再赘述。
75.采用上述方式，该服务器可从该对象关联网络中，确定对该待评估对象影响较大的若干个影响对象，从而更准确的对该待评估对象进行风险评估。
76.以上为本技术实施例提供的风险评估方法的具体实现方式，可见，采用上述方式，该服务器可从与该待评估对象存在关联的若干关联对象中，确定对该待评估对象影响较大的若干影响对象，并根据该待评估对象以及若干影响对象的资源信息，对该待评估对象进行风险评估，提高了风险评估的准确率。
77.另外，为了更准确的对该待评估对象进行风险评估，作为本技术的另一种实现方式，本技术还提供了该风险评估方法的另一种实现方式，具体参见以下实施例。
78.本技术提供的风险评估方法的另一种实现方式包括以下步骤：
79.s301：获取待评估对象的资源信息。
80.s302：根据所述资源信息，确定所述待评估对象的若干关联对象，并确定所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系。
81.具体的，首先，该服务器可根据该待评估对象的资源信息，确定该待评估对象的资源流向以及资源来源。根据该待评估对象的资源流向，确定获取该待评估对象的资源的若干对象，为该待评估对象的资源流出对象。根据该待评估对象的资源来源，确定提供该待评估对象所需资源的若干对象，为该待评估对象的资源流入对象。并将确定出的若干资源流入对象以及若干资源流出对象均作为该待评估对象的关联对象。其中，该资源包括资金、债券、产品等资源的一种或多种。
82.其次，该服务器可获取若干关联对象的资源信息，并针对每个关联对象，对该待评估对象的资源信息以及该关联对象的资源信息进行数据清洗，剔除错误的数据，再通过特征工程确定该待评估对象与该关联对象的关联特征。该关联特征包括交易金额、交易数量等特征中的一种或多种。其中，根据两个对象的资源信息，确定两个对象的关联特征，已经是比较成熟的现有技术了，本技术在此不再赘述。
83.再次，该服务器可将确定出的关联特征输入至训练完成的评分卡模型中，获取该评分卡模型输出的依存评分，并将该依存评分作为该待评估对象与该关联对象之间的关联关系。
84.其中，该评分卡模型可采用有监督学习的方式，通过将依存评分或评分等级作为标签的大量训练数据进行训练。当然，该评分卡模型具体采用何种方式进行训练，本技术不做限制，可根据需要设置。
85.并且，由于两个对象之间的依存关系可能不一致。例如，仅有企业a生产芯片，企业b、企业c以及企业d均生产手机，企业a长期向企业b供应芯片，企业b需要依附企业a生存，若企业a停止向企业b供应芯片，则企业b由于缺少重要零部件，难以生产手机，难以正常生产经营。而企业a不需要依附企业b生存，若企业b停止向企业a购买芯片，企业b可向企业c以及企业d供应芯片。于是，在本技术的一个或多个实施例中，为了更准确的确定该待评估对象与各关联对象之间的关联关系，该评分卡模型输出的依存评分可包括正向依存评分以及反向依存评分，其中，该正向依存评分表示该待评估对象对该关联对象的依存程度，该反向依存评分表示该关联对象对该待评估对象的依存程度。
86.s303：根据所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系，确定对象关联网络。
87.s304：根据所述资源信息、所述若干关联对象的资源信息以及所述对象关联网络，评估所述待评估对象是否存在风险。
88.具体的，首先，该服务器可根据该对象关联网络中各关联对象与该待评估对象的关联关系以及预设的影响条件，确定与该待评估对象的关联关系满足该影响条件的若干关联对象，为影响对象。
89.其中，该影响条件可以为依存评分大于预设的评分阈值。于是，该服务器可针对每个关联对象，判断该关联对象与该待评估对象之间的依存评分是否大于该评分阈值，若是，则确定该关联对象为影响对象，若否，则确定该关联对象不是影响对象。当然，在本技术的一个或多个实施例中，由于该依存评分包括正向依存评分以及反向依存评分，于是，该评分阈值包括正向评分阈值以及反向评分阈值。针对每个关联对象，当该服务器确定该关联对象与该待评估对象之间的正向依存评分大于该正向评分阈值，且该关联对象与该待评估对象之间的反向依存评分大于该反向评分阈值，即确定该关联对象为影响对象。或者，当该服务器确定该关联对象与该待评估对象之间的正向依存评分大于该正向评分阈值，或该关联对象与该待评估对象之间的反向依存评分大于该反向评分阈值，即确定该关联对象为影响对象。
90.其次，该服务器可获取若干影响对象的资源信息，并根据该待评估对象的资源信息，确定该待评估对象的运行分数，根据若干影响对象的资源信息，分别确定各影响对象的资源分数。当该服务器确定该待评估对象或若干影响对象的运营分数中存在任一运营分数小于预设的风险阈值，即确定该待评估对象存在风险，当该服务器确定该待评估对象或若干影响对象的运营分数均不小于该风险阈值，则确定该待评估对象不存在风险。
91.其中，关于如何根据资源信息确定运营分数，由于现有技术中已存在较为成熟的技术，因此，本技术在此不再赘述。
92.s301以及s303与上述实施例中s101至s103相同，为了简要起见，在此不再详细描述。
93.采用上述方式，该服务器可根据预先训练完成的评分卡模型，从该待评估对象的若干关联对象中确定对该待评估对象影响较大的若干影响对象，从而更准确的对该待评估对象进行风险评估。
94.另外，为了更准确的对该待评估对象进行风险评估，作为本技术的另一种实现方式，本技术还提供了该风险评估方法的另一种实现方式，具体参见以下实施例。
95.本技术提供的风险评估方法的另一种实现方式包括以下步骤：
96.s401：获取待评估对象的资源信息。
97.s402：根据所述资源信息，确定所述待评估对象的若干关联对象，并确定所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系。
98.具体的，首先，该服务器可根据该待评估对象的资源信息，确定该待评估对象的资源流向以及资源来源。根据该待评估对象的资源流向，确定获取该待评估对象的资源的若干对象，为该待评估对象的资源流出对象。根据该待评估对象的资源来源，确定提供该待评估对象所需资源的若干对象，为该待评估对象的资源流入对象。并将确定出的若干资源流入对象以及若干资源流出对象均作为该待评估对象的关联对象。其中，该资源包括资金、债券、产品等资源的一种或多种。
99.其次，该服务器可获取若干关联对象的资源信息，并针对每个关联对象，对该待评估对象的资源信息以及该关联对象的资源信息进行数据清洗，剔除错误的数据，再通过特征工程确定该待评估对象与该关联对象的关联特征。该关联特征包括交易金额、交易数量等特征中的一种或多种。其中，根据两个对象的资源信息，确定两个对象的关联特征，已经是比较成熟的现有技术了，本技术在此不再赘述。
100.再次，该服务器可将确定出的关联特征输入至训练完成的评分卡模型中，获取该评分卡模型输出的依存评分，并确定该待评估对象与该关联对象之间的关联关系包括该依存评分。其中，该评分卡模型可采用有监督学习的方式，通过将依存评分或评分等级作为标签的大量训练数据进行训练。当然，该评分卡模型具体采用何种方式进行训练，本技术不做限制，可根据需要设置。
101.并且，在本技术的一个或多个实施例中，为了更准确的确定该待评估对象与各关联对象之间的关联关系，该评分卡模型输出的依存评分可包括正向依存评分以及反向依存评分，其中，该正向依存评分表示该待评估对象对该关联对象的依存程度，该反向依存评分表示该关联对象对该待评估对象的依存程度。
102.最后，该服务器可确定该待评估对象与该关联对象之间的资源流动总额，并确定该待评估对象与该关联对象之间的关联关系包括该资源流动总额。并且，由于该待评估对象可能即获取该关联对象的资源，又向该关联对象输送资源，于是，该服务器可确定该待评估对象获取的该关联对象的资源，与向该关联对象输送资源的差，为该资源流动总额。
103.并且，该服务器可确定该待评估对象获取的资源的总额，为流入资源总额，该待评估对象付出的资源的总额，为流出资源总额。该资源流动总额包括该流入资源总额以及该流出资源总额。
104.s403：根据所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系，确定对象关联网络。
105.s404：根据所述资源信息、所述若干关联对象的资源信息以及所述对象关联网络，评估所述待评估对象是否存在风险。
106.具体的，首先，该服务器可根据该对象关联网络中各关联对象与该待评估对象的关联关系以及预设的影响条件，确定与该待评估对象的关联关系满足该影响条件的若干关联对象，为影响对象。
107.其中，该影响条件可以为依存评分大于预设的评分阈值，且资源流动总额大于预设的资源阈值。于是，该服务器可针对每个关联对象，判断该关联对象与该待评估对象之间的依存评分是否大于该评分阈值，且该关联对象与该待评估对象之间的资源流动总额是否大于该资源阈值，若判断结果均为是，则确定该关联对象为影响对象。若任一判断结果为否，则确定该关联对象不是影响对象。
108.其次，该服务器可获取若干影响对象的资源信息，并根据该待评估对象的资源信息，确定该待评估对象的运行分数，根据若干影响对象的资源信息，分别确定各影响对象的资源分数。当该服务器确定该待评估对象或若干影响对象的运营分数中存在任一运营分数小于预设的风险阈值，即确定该待评估对象存在风险，当该服务器确定该待评估对象或若干影响对象的运营分数均不小于该风险阈值，则确定该待评估对象不存在风险。
109.其中，关于如何根据资源信息确定运营分数，由于现有技术中已存在较为成熟的
技术，因此，本技术在此不再赘述。
110.s401以及s403上述实施例中s101至s103相同，为了简要起见，在此不再详细描述。
111.采用上述方式，该服务器可根据预先训练完成的评分卡模型以及该待评估对象的资源流动总额，从该待评估对象的若干关联对象中确定对该待评估对象影响较大的若干影响对象，从而更准确的对该待评估对象进行风险评估。
112.另外，为了更准确的对该待评估对象进行风险评估，作为本技术的另一种实现方式，本技术还提供了该风险评估方法的另一种实现方式，具体参见以下实施例。
113.如图3所示，本技术提供的风险评估方法的另一种实现方式包括以下步骤：
114.s501：获取待评估对象的资源信息。
115.s502：根据所述资源信息，确定所述待评估对象的若干关联对象，并确定所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系。
116.s503：针对所述待评估对象的每个关联对象，获取该关联对象的资源信息，并根据所述资源信息，确定该关联对象对应的若干关联对象，再将各关联对象分别对应的若干关联对象，均作为所述待评估对象的关联对象；针对所述待评估对象的每个关联对象，继续重复上述步骤，直至所述待评估对象的关联对象数量大于预设的数量阈值为止。
117.由于不同企业之间的金融关系可能非常复杂。例如，企业a将1000元发送给企业b，并委托企业b完成第一业务，企业b将该第一业务委托至企业c，并将800元发送给企业c。虽然企业a并未与企业c产生资金、业务往来，但实质上，企业a与企业c存在依存关系，如果企业c出现生产经营危机，无法准时完成企业b委托的业务，会对企业a造成影响。因此，在该待评估对象以及该待评估对象的若干关联对象中，该服务器可确定各关联对象的若干关联对象，并将确定出的各关联对象的若干关联对象，均作为该待评估对象的关联对象。
118.具体的，在本技术的一个或多个实施例中，首先，该服务器可获取该待评估对象的各关联对象的资源信息，并针对该待评估对象的每个关联对象，根据该关联对象的资源信息，确定该关联对象对应的若干关联对象。
119.其次，该服务器可将确定出的各关联对象对应的若干关联对象，均作为该待评估对象的关联对象。
120.再次，该服务器可获取该待评估对象的各关联对象的资源信息，采用上述方式，确定各关联对象对应的若干关联对象，并将确定出的各关联对象的若干关联对象均作为该待评估对象的关联对象，直至该待评估对象的关联对象数量大于预设的数量阈值为止。
121.最后，该服务器可获取该待评估对象的各关联对象的资源信息，并根据该待评估对象的资源信息以及各关联对象的关联信息，确定该待评估对象与各关联对象的关联关系。其中，确定关联关系的过程上述步骤s102、s302以及s402中确定关联关系的过程相同，为了简要起见，在此不再详细描述。
122.s504：根据所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系，确定对象关联网络；
123.s505：根据所述资源信息、所述若干关联对象的资源信息以及所述对象关联网络，评估所述待评估对象是否存在风险。
124.s501～s502以及s504～s505与上述实施例中s101至s104相同，为了简要起见，在此不再详细描述。
125.采用上述方式，该服务器可更准确的确定该待评估对象的关联对象，从而更准确的对该待评估对象进行风险评估。
126.另外，本技术技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
127.基于上述实施例提供的风险评估方法，相应地，本技术还提供了风险评估装置的具体实现方式。请参见以下实施例。
128.首先参见图4，本技术实施例提供的风险评估装置包括以下单元：
129.获取单元601，获取待评估对象的资源信息；
130.确定单元602，根据所述资源信息，确定所述待评估对象的若干关联对象，并确定所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系；
131.网络单元603，根据所述待评估对象以及所述若干关联对象之间的关联关系，确定对象关联网络；
132.评估单元604，根据所述资源信息、所述若干关联对象的资源信息以及所述对象关联网络，评估所述待评估对象是否存在风险。
133.上述装置中，确定单元602可根据获取单元601获取的该待评估对象的资源信息，确定该待评估对象的若干关联对象，评估单元604可从与该待评估对象存在关联的若干关联对象中，确定对该待评估对象影响较大的若干影响对象，并根据该待评估对象以及若干影响对象的资源信息，对该待评估对象进行风险评估，提高了风险评估的准确率。
134.作为本技术的一种实现方式，为了更准确的对该待评估对象进行风险评估，上述装置还可以包括：确定单元602，根据所述资源信息，确定所述待评估对象的若干资源流入对象以及若干资源流出对象，并确定所述若干资源流入对象以及所述若干资源流出对象为所述待评估对象的若干关联对象。
135.作为本技术的一种实现方式，为了更准确的对该待评估对象进行风险评估，上述装置还可以包括：确定单元602，针对每个关联对象，根据所述资源信息，确定所述待评估对象与该关联对象之间的资源流动总额，为所述待评估对象与该关联对象的关联关系。
136.作为本技术的一种实现方式，为了更准确的对该待评估对象进行风险评估，上述装置还可以包括：确定单元602，针对每个关联对象，根据所述待评估对象的资源信息以及该关联对象的资源信息，确定所述待评估对象与该关联对象的关联特征，所述关联特征至少包括交易金额以及交易数量，将所述关联特征输入到训练完成的评分卡模型中，确定所述评分卡模型输出的依存评分为所述待评估对象与该关联对象之间的关联关系。
137.作为本技术的一种实现方式，为了更准确的对该待评估对象进行风险评估，上述装置还可以包括：评估单元604，根据所述对象关联网络以及预设的影响条件，从所述若干关联对象中，确定与所述待评估对象的关联关系满足所述影响条件的若干关联对象，作为影响对象，根据所述待评估对象以及所述若干影响对象的资源信息，分别确定所述待评估对象以及所述若干影响对象的运营分数，当确定所述任一运营分数小于预设的风险阈值时，确定所述待评估对象存在风险，当确定所述各运营分数均不小于所述风险阈值时，确定所述待评估对象不存在风险。
138.作为本技术的一种实现方式，为了更准确的对该待评估对象进行风险评估，上述装置还可以包括：网络单元603，从所述对象关联网络中，确定与所述待评估对象之间的资
源流动总额大于预设的资源阈值的关联对象，作为影响对象。
139.作为本技术的一种实现方式，为了更准确的对该待评估对象进行风险评估，上述装置还可以包括：网络单元603，从所述对象关联网络中，确定与所述待评估对象之间的依存评分大于预设的评估阈值的若干关联对象，作为影响对象。
140.作为本技术的一种实现方式，为了更准确的对该待评估对象进行风险评估，上述装置还可以包括：网络单元603，从所述对象关联网络中，确定与所述待评估对象之间的资源流动总额大于预设的资源阈值的关联对象，且与所述待评估对象之间的依存评分大于预设的评估阈值的若干关联对象，作为影响对象。
141.图5示出了本技术实施例提供的风险评估设备的硬件结构示意图。
142.在风险评估设备可以包括处理器701以及存储有计算机程序指令的存储器702。
143.具体地，上述处理器701可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者可以被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
144.存储器702可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器702可包括硬盘驱动器(hard disk drive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universal serial bus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器702可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器702可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器702是非易失性固态存储器。
145.在特定实施例中，存储器702包括只读存储器(rom)。在合适的情况下，该rom可以是掩模编程的rom、可编程rom(prom)、可擦除prom(eprom)、电可擦除prom(eeprom)、电可改写rom(earom)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
146.存储器可包括只读存储器(rom)，随机存取存储器(ram)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本技术的一方面的方法所描述的操作。
147.处理器701通过读取并执行存储器702中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种风险评估方法。
148.在一个示例中，风险评估设备还可包括通信接口703和总线710。其中，如图5所示，处理器701、存储器702、通信接口703通过总线710连接并完成相互间的通信。
149.通信接口703，主要用于实现本技术实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
150.总线710包括硬件、软件或两者，将风险评估设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(eisa)总线、前端总线(fsb)、超传输(ht)互连、工业标准架构(isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(lpc)总线、存储器总线、微信道架构(mca)总线、外围组件互连(pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(sata)总线、视频电子标准协会局部(vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线710可包括一个或多个
总线。尽管本技术实施例描述和示出了特定的总线，但本技术考虑任何合适的总线或互连。
151.该风险评估设备可以基于当前已拦截的垃圾短信以及用户举报的短信执行本技术实施例中的风险评估方法，从而实现结合图1和图4描述的风险评估方法和装置。
152.另外，结合上述实施例中的风险评估方法，本技术实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种风险评估方法。
153.需要明确的是，本技术并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本技术的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本技术的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
154.以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(asic)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本技术的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
155.还需要说明的是，本技术中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本技术不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
156.上面参考根据本技术的实施例的方法、装置和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本技术的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
157.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本技术的保护范围之内。