(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210983442.7 (22)申请日 2022.08.16 (71)申请人 中国工商银行股份有限公司 地址 100140 北京市西城区复兴门内大街 55号 (72)发明人 戴耀　周震亚　杨力行　胡天协　 (74)专利代理 机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1 1240 专利代理师 周春枚 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 风险的预测方法、 装置及电子设备 (57)摘要 本发明公开了一种风险的预测方法、 装置及 电子设备。 涉及金融科技领域或其他相关领域， 该方法包括： 获取待预测对象的对象信息， 其中， 对象信息至少包括待预测对象的征信数据、 财产 数据、 交易数据； 基于目标模型对待预测对象的 对象信息进行处理， 得到预测结果， 其中， 预测结 果表征待预测对象在当前时间段以及当前时间 段的下一时间段的信贷风险等级， 目标模型为根 据N个对象的对象信息所生成的， 对象信息中至 少包括结构特征数据， 结构特征数据为表征N个 对象之间的关联关系的数据。 本发 明解决了现有 技术中风险等级的预测效率低的技 术问题。 权利要求书2页 说明书13页 附图2页 CN 115526700 A 2022.12.27 CN 115526700 A 1.一种风险的预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待预测对象的对象信息， 其中， 所述对象信息至少包括所述待预测对象的征信数 据、 财产数据、 交易数据； 基于目标模型对所述待预测对象的对象信 息进行处理， 得到预测结果， 其中， 所述预测 结果表征所述待预测对象在当前时间段以及所述当前时间段 的下一时间段 的信贷风险等 级， 所述目标模型为根据N个对象的对象信息所生成的， 所述对象信息中至少包括结构特征 数据， 所述结构特 征数据为表征 所述N个对象之间的关联关系的数据。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述目标模型通过以下 方式生成： 获取所述N个对象的对象信息； 对所述N个对象的对象信息进行特征提取， 得到特征数据， 其中， 所述特征数据至少包 括所述结构特征数据、 基础特征数据以及风险特征数据， 所述基础特征数据表征了所述待 预测对象所具有的固有属 性特征， 所述风险特征数据表征了评价所述N个对 象是否具有风 险的指标； 基于所述特 征数据对预设模型进行训练， 生成所述目标模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在获取所述N个对象的对象信息之后， 所述 方法还包括： 基于所述对象信息确定所述 N个对象中与每 个对象相对应的关联对象； 基于所述 N个对象以及所述关联对象生成关联关系表。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 对所述N个对象的对象信 息进行特征提取， 得到特征数据， 包括： 基于所述关联关系表确定关系 网络， 其中， 所述关系 网络中至少包括表征所述每个对 象与所述关联对象之间关联关系的权值， 不同的关联关系对应不同的权值； 对所述关系网络进行 特征提取， 得到所述结构特 征数据。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 对所述N个对象的对象信 息进行特征提取， 得到特征数据， 包括： 基于预设风险预警模型所包含的预警规则对所述对象信 息进行处理， 生成所述风险特 征数据。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 通过如下至少一种方式生成所述风险特征 数据： 基于第一类型的对象所对应的货物周转率、 账款周转率以及 收入信息， 确定所述第一 类型的对象在第一预设周期内所需的周转资金， 在所述第一预设周期内所需的周转资金小 于所述第一类型的对象 的未结清贷款金额时， 生成所述风险特征数据， 其中， 所述第一类型 的对象表征销售货物的对象； 基于第二类型的对象的未结清贷款金额以及所述第二类型的对象在第二预设周期内 的收入金额， 确定所述第二类型 的对象所对应的贷款总额， 在所述贷款总额大于所述第二 类型的对象在所述第二预设周期内的收入金额时， 生成所述风险特征数据， 其中， 所述第二 类型的对象表征交易 不动产物品的对象； 基于所述N个对象所对应的目标股东的股东信息以及所述目标股东对应的征信数据， 确定所述 目标股东的贷款信息， 在所述 目标股东的贷款信息存在异常时， 生成所述风险特权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115526700 A 2征数据， 其中， 所述目标股东 为M个股东中股份占比最多的股东。 7.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 基于所述特征数据对预设模型进行训练， 生成所述目标模型， 包括： 获取所述N个对象在第三方风险评级机构的特 征数据； 基于所述第三方风险评级机构的特 征数据与所述特 征数据， 得到风险等级样本数据； 基于所述 风险等级样本数据对所述预设模型进行训练， 生成所述目标模型。 8.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 在基于预设风险预警模型所包含的预警规 则对所述对象信息进行处 理， 生成所述 风险特征数据之后， 所述方法还 包括： 基于所述 风险特征数据生成预警记录； 基于所述预警记录确定所述N个对象对应的风险等级以及对象属性， 其中， 不同的对象 属性对应不同类别的对象； 基于所述风险等级以及所述对象属性确定风险检测流程， 其中， 不同的对象属性对应 不同的风险检测流 程； 基于所述 风险检测流 程对所述预警记录进行检测， 得到检测结果。 9.一种风险的预测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取待预测对象的对象信 息， 其中， 所述对象信 息至少包括所述待预测 对象的征信数据、 财产数据、 交易数据； 处理模块， 用于基于目标模型对所述待预测对象的对象信 息进行处理， 得到预测结果， 其中， 所述预测结果表征所述待 预测对象在当前时间段以及所述当前时间段的下一时间段 的信贷风险等级， 所述目标模型为根据N个对象的对象信息所生成的， 所述对象信息中至少 包括结构特 征数据， 所述结构特 征数据为表征 所述N个对象之间的关联关系的数据。 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中存储有计算机 程序， 其中， 所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1至8任一项中所述的风险的预 测方法。 11.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括一个或多个处理器； 存储器， 用于存 储一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时， 使得所述一 个或多个处理器实现用于运行程序， 其中， 所述程序被设置为运行时执行权利要求1至8任 一项中所述的风险的预测方法。 12.一种计算机程序产品， 包括计算机程序/指令， 其特征在于， 所述计算机程序/指令 被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的风险的预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115526700 A 3