[發明專利]企業風險預測方法、裝置以及存儲介質

在審

• 申請號: 202211515217.7
• 申請日: 2022-11-29
• 公開（公告）號: CN116090600A
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: 湯鑫;陳凌云;李寧;劉棟;徐彬;金博昊;李文婷;張文琰;張書琪;陳旭;沈國成;歐陽魯;馬馳;李宛哲
• 申請（專利權）人: 德邦證券股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/0635
• 代理公司: 北京萬思博知識產權代理有限公司 11694
• 代理人: 徐敏

1.一種企業風險預測方法，其特征在于，包括：

通過自然語言處理模型確定與目標企業相關的輿情的情感性偏向、重要性和相關標的的關聯度；

根據所述情感性偏向、重要性和相關標的的關聯度計算輿情分，其中所述輿情分根據歷史輿情分所調整；以及

通過預設的風險預測模型根據所述輿情分對所述目標企業進行風險預測。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，通過自然語言處理模型確定與目標企業相關的輿情的情感性偏向、重要性和相關標的的關聯度的操作，包括：

通過關聯程度模型根據與所述目標企業相關的數據，確定所述輿情的相關標的的關聯度；

通過情感分值偏向模型根據與所述目標企業相關的數據，確定所述輿情的情感性偏向；以及

通過重要程度模型根據與所述目標企業相關的數據，確定所述輿情的重要性。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取預設時間內的歷史輿情分；

利用加權求和的方式對所述歷史輿情分進行計算，得到歷史輿情分序列；以及

根據所述歷史輿情分序列對所述輿情分進行調整。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，還包括：

根據所述歷史輿情分序列確定回退值序列；以及

根據所述回退值序列對所述目標企業進行風險預測。

5.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質包括存儲的程序，其中，在所述程序運行時由處理器執行權利要求1至4中任意一項所述的方法。

6.一種企業風險預測裝置，其特征在于，包括：

第一確定模塊，用于通過自然語言處理模型確定與目標企業相關的輿情的情感性偏向、重要性和相關標的的關聯度；

第一計算模塊，用于根據所述情感性偏向、重要性和相關標的的關聯度計算輿情分，其中所述輿情分根據歷史輿情分所調整；以及

風險預測模塊，用于通過預設的風險預測模型根據所述輿情分對所述目標企業進行風險預測。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，通過自然語言處理模型確定與目標企業相關的輿情的情感性偏向、重要性和相關標的的關聯度的操作，包括：

第一確定子模塊，用于通過關聯程度模型根據與所述目標企業相關的數據，確定所述輿情的相關標的的關聯度；

第二確定子模塊，用于通過情感分值偏向模型根據與所述目標企業相關的數據，確定所述輿情的情感性偏向；以及

第三確定子模塊，用于通過重要程度模型根據與所述目標企業相關的數據，確定所述輿情的重要性。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，還包括：

第一獲取子模塊，用于獲取預設時間內的歷史輿情分；

第一計算子模塊，用于利用加權求和的方式對所述歷史輿情分進行計算，得到歷史輿情分序列；以及

分值調整子模塊，用于根據所述歷史輿情分序列對所述輿情分進行調整。

9.根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，還包括：

第四確定子模塊，用于根據所述歷史輿情分序列確定回退值序列；以及

風險預測子模塊，用于根據所述回退值序列對所述目標企業進行風險預測。

10.一種企業風險預測裝置，其特征在于，包括：

處理器；以及

存儲器，與所述處理器連接，用于為所述處理器提供處理以下處理步驟的指令：

通過自然語言處理模型確定與目標企業相關的輿情的情感性偏向、重要性和相關標的的關聯度；

根據所述情感性偏向、重要性和相關標的的關聯度計算輿情分，其中所述輿情分根據歷史輿情分所調整；以及

通過預設的風險預測模型根據所述輿情分對所述目標企業進行風險預測。