[發(fā)明專利]一種基于知識圖譜的企業(yè)風(fēng)險預(yù)測方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810271489.4
• 申請日: 2018-03-29
• 公開（公告）號: CN108596439A
• 公開（公告）日: 2018-09-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李鵬飛;徐俊剛;董航
• 申請（專利權(quán)）人: 北京中興通網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06F17/30
• 代理公司: 北京君尚知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11200
• 代理人: 司立彬

本發(fā)明公開了一種基于知識圖譜的企業(yè)風(fēng)險預(yù)測方法及系統(tǒng)，本方法步驟包括：1)構(gòu)建企業(yè)知識圖譜的實(shí)體并建立實(shí)體與實(shí)體間的關(guān)系，從各設(shè)定數(shù)據(jù)源中進(jìn)行知識提取，形成企業(yè)知識圖譜；2)對各類與企業(yè)及與之相關(guān)實(shí)體的新聞信息進(jìn)行抓取，并基于企業(yè)知識圖譜對抓取的新聞信息進(jìn)行處理，標(biāo)注相關(guān)實(shí)體與事件的關(guān)系；將標(biāo)注信息存儲到結(jié)構(gòu)化的知識庫中，形成企業(yè)新聞資訊知識圖譜；3)基于企業(yè)知識圖譜與企業(yè)新聞資訊知識圖譜進(jìn)行企業(yè)風(fēng)險預(yù)測。本發(fā)明填補(bǔ)了目前知識圖譜在企業(yè)風(fēng)險分析領(lǐng)域的空白，構(gòu)建的企業(yè)知識圖譜和企業(yè)新聞資訊知識圖譜具有較高實(shí)用性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及知識圖譜在企業(yè)風(fēng)險預(yù)警分析領(lǐng)域的應(yīng)用，具體是通過知識圖譜對企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營數(shù)據(jù)以及實(shí)時事件進(jìn)行抽取和分析的一種自身及關(guān)聯(lián)企業(yè)風(fēng)險發(fā)現(xiàn)和預(yù)警分析的方法。

背景技術(shù)

隨著人工智能(Artificial Intelligence，AI)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)作為AI的基礎(chǔ)越來越被企業(yè)所重視，通過算法挖掘分析可以使得數(shù)據(jù)形成可觀價值，而AI的核心是研究怎樣用計算機(jī)易于處理的方式表示各種各樣的知識，這就導(dǎo)致了自2017年開始“知識”或者“知識圖譜”的吸引力已經(jīng)大大超過了“數(shù)據(jù)”本身。

知識圖譜(Knowledge Graph)又稱為科學(xué)知識圖譜，是顯示知識發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。

知識圖譜的概念演化經(jīng)過了語義網(wǎng)絡(luò)、本體論、Web、語義網(wǎng)、鏈接數(shù)據(jù)等階段，并由Google在2012年提出的，Google希望通過知識圖譜構(gòu)建下一代的搜索引擎，從而優(yōu)化搜索結(jié)果。在通用意義上，知識圖譜主要的目標(biāo)是用來描述真實(shí)世界中存在的各種實(shí)體和概念，以及它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。然而，知識圖譜并不是一個全新的東西，而是在以前的技術(shù)或者理論基礎(chǔ)上進(jìn)行的一個重新定義。知識圖譜可以看成是在本體的基礎(chǔ)上做了一個豐富和擴(kuò)充，本體描述了知識圖譜的數(shù)據(jù)模式，本體的動態(tài)特性賦予了知識圖譜動態(tài)數(shù)據(jù)模式支持的能力。知識圖譜得益于Web的發(fā)展，有著來源于知識表示、自然語言處理、Web、AI多個方面的基因。知識圖譜是人工智能的基石，理論上來說每一個AI場景都是知識圖譜的場景，包括搜索、聊天機(jī)器人、問答、決策支持、穿戴設(shè)備等。知識圖譜不是一門單一的學(xué)科，而是包括知識抽取、知識表示、知識融合、知識眾包、知識推理、知識鏈接、可視化、語義搜索、知識問答等相關(guān)技術(shù)的綜合體。知識圖譜在數(shù)據(jù)與人工智能之間起到了橋梁的作用，可以更好的將各類數(shù)據(jù)(文本數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、眾包數(shù)據(jù)等)通過知識融合形成機(jī)器可以理解的知識，從而使得人工智能更加智能。

目前，企業(yè)已經(jīng)成為了國家經(jīng)濟(jì)的重要支柱，成為了推動國家發(fā)展的強(qiáng)大力量。國家對于各個行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的改革和優(yōu)化政策在不斷更新，企業(yè)在響應(yīng)和配合實(shí)施這些政策的同時，需要根據(jù)企業(yè)自身的發(fā)展及時發(fā)現(xiàn)新的政策可能帶來的機(jī)遇和風(fēng)險，因?yàn)榘踩⒏咝У倪M(jìn)行生產(chǎn)收益是每一家企業(yè)的基礎(chǔ)。但是由于企業(yè)規(guī)模、性質(zhì)、所處行業(yè)等方面的不同，企業(yè)自身都會存在一些風(fēng)險問題，而國家政策和相關(guān)規(guī)定更新較快，這就使得企業(yè)在處理相關(guān)問題時會有一定的漏洞和誤差，而這些漏洞和誤差很可能對企業(yè)的正常經(jīng)營造成不良甚至惡劣的影響，這對于企業(yè)自身和國家都是不想發(fā)生的。企業(yè)風(fēng)險主要依托于企業(yè)自身相關(guān)數(shù)據(jù)及其關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)具有一定的特殊性和專業(yè)性，只有依靠專業(yè)的理論和實(shí)踐知識才能對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)可能存在風(fēng)險，這就需要及時掌握企業(yè)原始數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)及政策規(guī)定等信息，而這對于企業(yè)管理人員來說較為困難，同時也使得企業(yè)自身的成本會大大提高，這對于一些創(chuàng)業(yè)公司或者中小企業(yè)來說是較為困難的。但是能夠高效的實(shí)現(xiàn)企業(yè)風(fēng)險的預(yù)警分析對于企業(yè)自身運(yùn)營有著較高的意義，這對于企業(yè)的健康發(fā)展起到了一定的保護(hù)作用。

由于專業(yè)知識欠缺、企業(yè)數(shù)據(jù)維度高以及企業(yè)數(shù)據(jù)量大等問題，目前還沒有較好的方法實(shí)現(xiàn)對企業(yè)風(fēng)險進(jìn)行有效的預(yù)測分析，對于企業(yè)自身、企業(yè)關(guān)聯(lián)企業(yè)存在的潛在風(fēng)險無法提前預(yù)警，企業(yè)無法做到有效風(fēng)險規(guī)避，這可能會造成企業(yè)的不良發(fā)展。