(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 202210856132.9 (22)申请日 2022.07.21 (71)申请人 天津金城银行股份有限公司 地址 300452 天津市滨 海新区响螺湾迎宾 大道旷世国际大厦B座 (72)发明人 刘书华　周小玲　闫旭　温树海　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 安卫静 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 一种企业融资风险的评估方法和装置 (57)摘要 本发明提供了一种企业融资风险的评估方 法和装置， 涉及金融风控的技术领域， 包括： 获取 已融资企业的企业数据， 并对已融资企业的企业 数据进行预处理， 得到已融资企业的目标企业数 据； 基于目标 企业数据和目标 企业数据对应的定 义标签， 构建准入要求规则集和还款风险预警规 则集； 基于预设机器学习算法和已融资企业的目 标企业数据， 构建经营风险评估模 型和信用风险 评估模型； 在获取到待评估企业的企业数据之 后， 基于待评估企业的企业数据、 准入要求规则 集或还款风险预警规则集 以及经营风险评估模 型和信用风险评估模型， 得到待评估企业的贷前 评估结果 或待评估企业的贷中风险预警结果， 解 决了现有的企业融资风险的评估方法的效率和 准确度较低的技 术问题。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 115082225 A 2022.09.20 CN 115082225 A 1.一种企业融资风险的评估方法， 其特 征在于， 包括： 获取已融资企业的企业数据， 并对所述已融资企业的企业数据进行预处理， 得到所述 已融资企业的目标企业数据； 基于所述目标企业数据和所述目标企业数据对应的定义标签， 构建准入要求规则集和 还款风险预警规则集， 其中， 所述定义标签用于所述已融资企业的经 营能力； 基于预设机器学习算法和所述已融资企业的目标企业数据， 构建经营风险评估模型和 信用风险评估 模型； 在获取到待评估企业的企业数据之后， 基于所述待评估企业的企业数据， 所述准入要 求规则集或所述还款风险预警规则集， 以及所述经营风险评估模型和所述信用风险评估模 型， 得到所述待评估企业的贷 前评估结果或所述待评估企业的贷中风险预警结果， 其中， 所 述贷前评估结果包括： 授信结果和融资授信额度， 所述贷中风险预警结果： 风险等级和所述 风险等级对应的处 理措施。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述企业数据包括： 涉税经营数据， 发票数据， 工商注册登记数据， 司法涉诉数据和人 行征信数据  ； 所述预处理包括： 完整性校验处理， 结构化处理， 可用性校验处理和特征变量衍生处 理。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 若所述待评估企业为未融资企业， 则基于 所述待评估企业的企业数据， 所述准入要求规则集或所述还款风险预警规则集， 以及所述 经营风险评估 模型和所述信用风险评估 模型， 包括： 对所述待评估企业的企业数据进行 预处理， 得到所述待评估企业的目标企业数据； 基于所述待评估企业的目标企业数据和所述准入要求规则集， 确定出所述待评估企业 的初始授信结果； 若所述初始授信结果为通过， 则基于所述待评估企业的目标企业数据， 所述经营风险 评估模型和所述信用风险评估模型， 确定出所述待评估企业的经营风险等级和信用风险等 级； 基于所述经营风险等级和所述信用风险等级， 构建交叉矩阵， 并基于所述交叉矩阵， 确 定出所述待评估企业的授信结果； 若所述待评估企业的授信结果为通过， 则基于所述待评估企业的目标企业数据， 确定 出所述待评估企业的授信额度。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于，  若所述待评估企业为已融资企业， 则基于 所述待评估企业的企业数据， 所述准入要求规则集或所述还款风险预警规则集， 以及所述 经营风险评估 模型和所述信用风险评估 模型， 包括： 对所述待评估企业的企业数据进行 预处理， 得到所述待评估企业的目标企业数据； 基于所述待评估企业的目标企业数据， 所述经营风险评估模型和所述信用风险评估模 型， 确定出 所述待评估企业的经 营风险等级和信用风险等级； 基于所述经 营风险等级和信用风险等级， 确定出 所述待评估企业的风险等级； 基于所述待评估企业的风险等级和所述还款风险预警规则集， 确定出所述待评估企业 的风险等级对应的处 理措施。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115082225 A 25.一种企业融资风险的评估装置， 其特征在于， 包括： 获取单元， 第一构建单元， 第二构 建单元和评估单 元， 其中， 所述获取单元， 用于获取已融资企业的企业数据， 并对所述已融资企业的企业数据进 行预处理， 得到所述已融资企业的目标企业数据； 所述第一构建单元， 用于基于所述目标企业数据和所述目标企业数据对应的定义标 签， 构建准入要求规则集和还款风险预警规则集， 其中， 所述定义标签用于所述已融资企业 的经营能力； 所述第二构建单元， 用于基于预设机器学习算法和所述已融资企业的目标企业数据， 构建经营风险评估 模型和信用风险评估 模型； 所述评估单元， 用于在获取到待评估企业的企业数据之后， 基于所述待评估企业的企 业数据， 所述准入要求规则集或所述还款风险预警规则集， 以及所述经营风险评估模型和 所述信用风险评估模型， 得到所述待评估企业的贷前评估结果或所述待评估企业的贷中风 险预警结果， 其中， 所述贷前评估结果包括： 授信结果和融资授信额度， 所述贷中风险预警 结果： 风险等级和所述 风险等级对应的处 理措施。 6.根据权利要求5所述的装置， 其特 征在于， 所述企业数据包括： 涉税经营数据， 发票数据， 工商注册登记数据， 司法涉诉数据和人 行征信数据  ； 所述预处理包括： 完整性校验处理， 结构化处理， 可用性校验处理和特征变量衍生处 理。 7.根据权利要求5所述的装置， 其特征在于， 若所述待评估企业为未融资企业， 则所述 评估单元， 用于： 对所述待评估企业的企业数据进行 预处理， 得到所述待评估企业的目标企业数据； 基于所述待评估企业的目标企业数据和所述准入要求规则集， 确定出所述待评估企业 的初始授信结果； 若所述初始授信结果为通过， 则基于所述待评估企业的目标企业数据， 所述经营风险 评估模型和所述信用风险评估模型， 确定出所述待评估企业的经营风险等级和信用风险等 级； 基于所述经营风险等级和所述信用风险等级， 构建交叉矩阵， 并基于所述交叉矩阵， 确 定出所述待评估企业的授信结果； 若所述待评估企业的授信结果为通过， 则基于所述待评估企业的目标企业数据， 确定 出所述待评估企业的授信额度。 8.根据权利要求5所述的装置， 其特征在于，  若所述待评估企业为已融资企业， 则所述 评估单元， 用于： 对所述待评估企业的企业数据进行 预处理， 得到所述待评估企业的目标企业数据； 基于所述待评估企业的目标企业数据， 所述经营风险评估模型和所述信用风险评估模 型， 确定出 所述待评估企业的经 营风险等级和信用风险等级； 基于所述经 营风险等级和信用风险等级， 确定出 所述待评估企业的风险等级； 基于所述待评估企业的风险等级和所述还款风险预警规则集， 确定出所述待评估企业 的风险等级对应的处 理措施。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115082225 A 3