一种企业非法吸储金融风险预测方法和系统与流程

本发明属于数据处理，具体涉及一种企业非法吸储金融风险预测方法和系统。

背景技术：

1、企业非法吸储是指一些企业或组织通过非法手段，以虚假的承诺或欺诈手段向公众募集资金，而后挪用或卷款跑路，导致投资者或参与者遭受经济损失的行为，这种行为通常是以高额回报或利息为诱饵，吸引投资者投入资金，然后利用资金链条维持一段时间，最终以各种理由潜逃或破产，使得投资者无法追回投入的资金。为了防范企业非法吸储，投资者和公众应当提高风险意识，警惕过高回报率的投资项目，同时关注政府的相关监管信息，避免参与没有经过监管或合法机构认可的投资活动，此外，加强金融监管、提高法律法规的制定和执行力度也是防范这类犯罪的重要手段。

2、随着经济的持续发展，企业实体数量持续增多，随之而来的是企业实体卷款跑路的事件持续增多，对国家和人民造成巨大的损失，其中暴露的问题的是目前的金融监管策略不足，现有技术难以对金融实体进行实时的有区别性的监管，耗费大量人力物力，监管效果差，而且目前金融监管存在着人为介入因素过多的情况，导致主观不可控因素增加，非法吸储监管难度增加，不能及时的发现非法吸储的企业实体。

技术实现思路

1、为了解决现有技术存在的难以对金融实体进行实时的有区别性的监管，耗费大量人力物力，监管效果差，而且目前金融监管存在着人为介入因素过多的情况，导致主观不可控因素增加，非法吸储监管难度增加，不能及时的发现非法吸储的企业实体的技术问题，本发明提供一种企业非法吸储金融风险预测方法和系统。

2、第一方面

3、本发明提供了一种企业非法吸储金融风险预测方法，包括：

4、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；

5、s102：获取企业实体的交易信息和企业信息；

6、s103：以企业实体、金融机构集合和个体储户集合均单独作为节点，企业信息作为相对应的企业实体的属性值，交易信息作为边建立知识图谱；

7、s104：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；

8、s105：计算动态子图谱中各个节点的网络中心性指标，并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；

9、s106：在初始传播节点为企业实体的情况下，将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算法对初始传播节点进行风险传播，获取风险传播路径，其中，风险传播路径包括多个两两节点之间的子路径；

10、s107：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，结合交易信息和企业信息，计算融合风险传播路径中各个子路径的预测风险概率；

11、s108：设置风险概率阈值，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。

12、第二方面

13、本发明提供了一种企业非法吸储金融风险预测系统，包括处理器和用于存储处理器可执行指令的存储器；处理器被配置为调用存储器存储的指令，用于执行第一方面中的企业非法吸储金融风险预测方法。

14、与现有技术相比，本发明至少具有以下有益技术效果：

15、(1)在本发明中，将企业实体作为重点监测对象，将金融机构集合和个体储户集合分别作为单独的节点，构建简化的知识图谱，知识图谱整合了金融机构、个体储户和企业实体的信息，建立了一个计算机可识别的全面而关联的数据结构，直观可解释的反应节点之间的关系、交易和风险传播路径，提升监测过程中的全面性，并为计算机自动化的完成金融监管提供数据基础，避免人工监管介入过多导致的不可控因素增加和非法吸储监管难度增加的问题。

16、(2)在对知识图谱的分析过程中，使用高阶图神经网络提取知识图谱的动态子图谱，使得风险分析不仅仅基于静态的数据，还能够考虑随时间变化的关系和交易，先考虑交易信息即动态的交易信息确定动态子图谱，确定初始传播节点，之后结合静态的企业信息，并将基于动态交易信息获取的动态子图谱与基于静态企业信息获取的风险传播路径进行合并，同时考虑交易信息的实时性和企业信息扩散随机性的影响，防止监测漏洞，增加实时性监测能力和监测准确度，而且避免了对知识图谱进行循环遍历导致的数据风暴，确保大量节点监测可行性。

17、(3)在本发明中，将企业信息作为传播变量对sir算法进行改进，在sir算法中引入由于企业信息导致的不确定性，考虑实体的属性信息，有助于更准确地模拟风险的传播过程，增加基于改进sir算法确定的风险传播路径的准确性，进而提升最终的非法吸储准确性，有助于精确定位可能产生非法吸储的企业实体。

技术特征：

1.一种企业非法吸储金融风险预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的企业非法吸储金融风险预测方法，其特征在于，所述交易信息包括交易对象、交易金额、交易时间、交易类型、交易状态和交易方式，其中，所述交易状态包括交易完成、交易进行中和交易取消，所述企业信息包括企业名称、企业类型、注册地点、成立日期、行业分类、注册资本、员工人数、股权结构、企业关联关系、企业历史和统一社会信用代码，其中，所述企业关联关系包括合作关系、子公司关系和控股关系。

3.根据权利要求2所述的企业非法吸储金融风险预测方法，其特征在于，所述s103具体包括：

4.根据权利要求1所述的企业非法吸储金融风险预测方法，其特征在于，所述s104具体包括：

5.根据权利要求1所述的企业非法吸储金融风险预测方法，其特征在于，所述网络中心性指标包括度中心性指标、介数中心性指标和紧密度中心性指标，所述s105具体包括：

6.根据权利要求1所述的企业非法吸储金融风险预测方法，其特征在于，所述s106具体包括：

7.根据权利要求1所述的企业非法吸储金融风险预测方法，其特征在于，在所述s106之后还包括：

8.根据权利要求1所述的企业非法吸储金融风险预测方法，其特征在于，所述s107具体包括：

9.根据权利要求1所述的企业非法吸储金融风险预测方法，其特征在于，所述企业非法吸储金融风险预测方法还包括：

10.一种企业非法吸储金融风险预测系统，其特征在于，包括处理器和用于存储处理器可执行指令的存储器；所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至9中任一项所述的企业非法吸储金融风险预测方法。

技术总结
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。

技术研发人员：李响,唐嘉成,陈晓旭,仇斌杰,王江华,唐艺
受保护的技术使用者：浙江浙里信征信有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/31