(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 20221015143 5.0 (22)申请日 2022.02.18 (71)申请人 平安国际智慧城市科技股份有限公 司 地址 518000 广东省深圳市前海深港合作 区妈湾兴海 大道3048号前海自贸大厦 1-34层 (72)发明人 马旋　 (74)专利代理 机构 北京鸿元知识产权代理有限 公司 11327 专利代理师 付丽丽　袁文婷 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06F 16/36(2019.01) (54)发明名称 基于知识图谱的企业风险预警方法、 装置及 存储介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术， 揭露一种基于知 识图谱的企业风险预警方法， 包括： 构建目标企 业与关联企业之间的关系图谱； 根据关系图谱， 收集目标企业的新闻事件和关联企业的新闻事 件， 得到新闻事件集； 通过预设风险事件类型识 别模型对新闻事件集中存在风险的新闻事件进 行风险类型标记处理， 得到风险事件集； 通过预 设企业风险等级评估模型对目标企业进行风险 等级评估， 生成对目标企业的风险等级评估信 息； 按照预设风险等级预警规则生成对目标企业 的预警信息。 本发明还涉及区块链技术， 关系图 谱存储于区块链中。 本发明能够解决现有技术 中， 对待预警企业的风险评估不够全面， 以至于 导致风险评估的局限性； 并且很容易造成风险评 估的滞后等问题。 权利要求书3页 说明书13页 附图3页 CN 114519524 A 2022.05.20 CN 114519524 A 1.一种基于知识图谱的企业风险预警方法， 应用于电子装置， 其特征在于， 所述方法包 括： 基于预设的图谱构建规则， 构建目标企业与关联企业之间的关系图谱； 其中， 所述关联 企业为与所述目标企业存在联系的企业； 根据所述关系图谱， 通过预设的搜索引擎收集所述目标企业的新闻事件和所述关联企 业的新闻事 件， 得到新闻事 件集； 通过预设风险事件类型识别模型， 对所述新闻事件集中存在风险的新闻事件进行风险 类型标记处理， 得到风险事件集； 其中， 所述风险事件集中的每个风险事件均标记有相应的 风险类型和对应的企业名称； 基于所述风险事件集和所述关系图谱， 通过预设企业风险等级评估模型对所述目标企 业进行风险等级评估， 生成对所述目标企业的风险等级评估信息； 根据所述目标企业的风险等级评估信 息， 按照预设风险等级预警规则生成对所述目标 企业的预警信息 。 2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的企业风险预警方法， 其特征在于， 所述关系图 谱存储于区块链中， 所述基于预设的图谱构建规则， 构建目标企业与关联企业之间的关系 图谱包括： 收集与所述目标企业有关系的企业名称， 作为关联企业的名称； 基于所述关联企业与所述目标企业之间的关联关系， 以所述目标企业的名称为核心， 建立所述关联企业的名称与所述目标企业的名称的关联关系， 得到所述目标企业与所述关 联企业之间的关系图谱。 3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的企业风险预警方法， 其特征在于， 所述根据 所 述关系图谱， 通过预设的搜索引擎收集所述目标企业的新闻事件和所述关联企业的新闻事 件， 得到新闻事 件集包括： 根据所述关系图谱， 确定所述目标企业的名称和与所述目标企业的名称相关的关联企 业的名称， 作为待收集 新闻事件的企业名称； 按照预设时间间隔， 更新与所述待收集新闻事件的企业名称对应的新闻事件， 得到新 闻事件集。 4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的企业风险预警方法， 其特征在于， 所述预设风 险事件类型识别模型包括： 用于输入新闻事件的事件输入层、 用于对所述新闻事件进行分词处理的分词层、 用于 筛除所述分词层中得到的分词集中无意义词语的分词筛选层、 用于对所述分词筛选层得到 的待识别词语进 行风险词识别处理的风险词识别 层、 用于对所述风险词识别 层中得到的风 险词语进 行出现次数 统计处理的风险词统计层、 用于根据所述风险词统计层中得到的风险 词出现次数统计结果对所述新闻事件进行风险类型标记处理的风险事件类别标记层和用 于将所述 风险事件类别标记层所 标记的风险事 件进行输出的风险事 件输出层。 5.根据权利要求4所述的基于知识图谱的企业风险预警方法， 其特征在于， 所述通过预 设风险事件类型识别模型， 对所述新闻事件集中存在风险的新闻事件进 行风险类型标记处 理， 得到风险事 件集包括： 将所述新闻事件集中的新闻事 件输入所述预设风险事 件类型识别模型；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114519524 A 2对所述新闻事件进行分词处 理， 得到新闻事 件分词集； 根据预设无意义词汇表， 剔除所述新闻事件分词集中无意义的词语， 得到待识别词语 集； 根据预设风险词汇 表， 从所述待识别词语集中识别出风险词语， 得到风险词语集； 按照预设风险类型词语表， 对所述风险词语集中的每种风险类型的风险词语的出现次 数进行统计处理， 得到每种风险类型 的风险词语的出现次数， 作为风险词 出现次数统计结 果； 根据预设风险类型阈值和所述风险词出现次数统计结果， 对所述新闻事件进行风险事 件类别标记处 理， 得到带有风险类别的风险事 件； 汇总所述新闻事件集中所有带有风险类别的风险事件， 并将所述风险事件与对应的企 业进行关联， 得到风险事 件集。 6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的企业风险预警方法， 其特征在于， 所述预设企 业风险等级评估 模型的训练方法包括： 采集样本目标企业与样本关联企业的风险事件集的历史数据以及与所述历史数据对 应的历史风险等级标记数据； 将所述风险事件集的历史数据作为输入， 将所述历史数据对应的历史风险等级标记数 据作为输出结果对预设神经网络基础模型进 行模型深度学习训练， 得到初级风险等级评估 模型； 对所述初级风险等级评估模型的准确率进行检验， 当所述初级风险等级评估模型的准 确率大于等于预设准确 率阈值时， 完成模型深度学习训练， 得到预设企业风险等级评估模 型。 7.根据权利要求6所述的基于知识图谱的企业风险预警方法， 其特征在于， 所述对所述 初级风险等级评估模型的准确率进行检验， 当所述初级风险等级评估模型的准确率大于等 于预设准确率阈值时， 完成模型深度学习训练， 得到预设企业 风险等级评估 模型包括： 将样本目标企业与样本关联企业的风险事件集的历史数据作为验证输入数据， 将与 所 述风险事件集的历史数据对应的历史风险等级标记数据作为验证结果数据； 将所述验证输入数据输入所述初级风险等级评估模型中， 通过所述初级风险等级评估 模型对所述验证输入数据进行风险等级评估预测， 得到预测结果数据； 根据所述验证结果数据， 从所述预测结果数据中筛 选出预测结果 为准确的数据； 根据所述风险等级评估预测的预测次数和所述预测结果为准确的数据， 通过模型预测 准确率公式计算出所述初级企业风险预警模型 的准确率； 其中， 所述模型预测准确 率公式 为： 准确率 ＝预测结果 为准确的数据/预测次数； 初级风险等级评估模型的准确率大于等于预设准确率阈值时， 完成模型深度学习训 练， 得到预设企业 风险等级评估 模型。 8.一种基于知识图谱的企业 风险预警装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 关系图谱构建模块， 用于基于预设的图谱构建规则， 构建目标企业与关联企业之间的 关系图谱； 其中， 所述关联企业 为与所述目标企业存在联系的企业； 新闻事件集收集模块， 用于根据所述关系图谱， 通过预设的搜索引擎收集所述目标企 业的新闻事 件和所述关联企业的新闻事 件， 得到新闻事 件集；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114519524 A 3