【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能授信风险管理，具体涉及一种基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法及系统。
技术介绍
1、在现代金融体系中，企业的授信评估是银行进行风险控制和信贷决策的重要环节。传统的授信方法通常以企业自身的财务数据和历史信用记录为核心，通过对企业的盈利能力、偿债能力和流动性等指标进行分析，量化其信用风险水平。然而，传统方法在数据挖掘和风险预测方面存在局限性，仅依赖静态单调的财务数据，难以捕捉企业面临的复杂、动态风险环境。
2、近年来，结合人工智能技术进行风险评估的方法被逐步应用于企业授信评估这一应用场景。然而，现有技术通常聚焦于企业的个体数据特征，这种单一维度的授信模式逐渐暴露出以下不足：授信风险难以全面量化、授信额度测算缺乏动态适应性。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术提出一种基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法及系统，以改善现有技术中存在的：授信风险难以全面量化、授信额度测算缺乏动态适应性的技术问题。
2、本专利技术采用的技术方案如下：
3、第一方面，提供了一种基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，包括以下步骤：
4、构建包括关键指标数据和关键风险因子数据的产业链多维数据集，关键指标数据包括产值规模、资金流向、链主数量和公司财务业绩；根据不同产业链的公司财务业绩数据，将产业链划分为四个等级，对于每个等级的产业链赋予不同权重；对各等级的产业链企业分别计算综合财务表现得分，对产业链内企业的产值
5、进一步的，根据不同产业链的公司财务业绩数据，将产业链划分为四个等级，对于每个等级的产业链赋予不同权重，包括：
6、从产业链多维数据集中获取多个产业链的公司财务业绩数据；所述公司财务业绩数据包括：营收、净利润、净资产收益率、复合年均增长率、负债率、流动资产比例；根据公司财务业绩数据将产业链分为一级产业链、二级产业链三级产业链和四级产业链。
7、进一步的，划分产业链时，根据是否盈利，业务增长情况划分一级产业链链；当不满足一级产业链时，根据业务是否稳定、是否已有还款压力、短期偿还债务能力是否足够来划分二级产业链；当不满足二级产业链时，根据产业链地位高低来划分三级产业链；余下产业链，被划分为四级产业链。
8、进一步的，对各等级的产业链企业分别计算综合财务表现得分，对产业链内企业的产值规模、资金流向、链主数量进行分析，得出同一等级内各产业链的产业链评分，包括：根据产业链内企业的净资产收益率、营收复合年均增长率和净利润复合年均增长率，计算产业链的综合财务表现得分；根据产业链内企业的产值规模，计算产业链的产值规模得分；根据产业链内企业的资金流向，计算产业链的产业资金配置效率得分；根据产业链内的链主数量，计算链主系数得分；根据产业链的综合财务表现得分、产值规模得分、产业资金配置效率得分、链主系数得分计算同一等级内各产业链的产业链评分。
9、进一步的，关键风险因子数据包括产值规模、链主数量、历史违约率和人均产出。
10、进一步的，融合多维特征的风控模型，构建方法如下：从产业链多维数据集提取关键风险因子数据，进行数据预处理；构建广义线性模型，使用关键风险因子数据进行训练，输出第一评分；构建非线性特征交互模型，使用关键风险因子数据进行训练，输出第二评分；基于语义分割模型进行低阶和高阶特征交互训练，链接第一评分和第二评分，得到融合多维特征的风控模型。
11、进一步的，根据产业链评分和风险评分采用加权方式计算企业的预授信额度。
12、进一步的，基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，还包括：通过实时监控实际放款与授信表现，收集业务反馈数据，对产业链多维数据集、产业链评分和风险评分进行迭代优化。
13、进一步的，通过实时监控实际放款与授信表现，收集业务反馈数据，对产业链多维数据集、产业链评分和风险评分进行迭代优化，包括：定期动态更新产业链多维数据集中的关键指标；扩充数据维度，引入新的关键风险因子；利用最新的数据集，更新分级的参考维度，并对融合多维特征的风控模型进行重训练；结合最新模型评分结果，调整授信策略。
14、第二方面，提供了一种基于产业链多维特征的企业预授信额度测算系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述计算机程序时，实现第一方面提供的基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法。
15、由上述技术方案可知，本专利技术的有益技术效果如下：
16、1.基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，通过集成多维产业链数据与智能风险评估技术，实现了高效、精准的信用风险预测与授信额度测算。该方法能够全面量化产业链的层级关系及市场动态，深入分析企业的财务数据、结合银行的历史放款与违约数据，挖掘隐藏在数据中的复杂关联性，从而提高了风险预测的精准性和授信额度的科学性。
17、2.在模型训练中分别使用广义线性模型和深度因子分解机，广义线性模型能够快速捕捉和量化线性关系，为模型提供易解释的基础风险评分，而深度因子分解机则用于挖掘高阶非线性特征交互，例如资金流向与链主数量之间的潜在关系。后续模型训练时采用组合训练策略。广义线性模型通过最大似然估计法优化参数，高效地处理线性特征关系；与此同时，深度因子分解机在非线性特征交互建模中通过深层神经网络捕获更复杂的模式。两者通过语义分割模型相结合，既保证了模型的高效性和可解释性，又显著提升了预测能力。
18、3.通过实时检测，能够动态调整风险评估策略，并生成符合企业实际情况的精准预授信额度，使授信额度测算具备动态适应性，从而降低借贷风险，提高信贷管理的安全性。
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1.一种基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，其特征在于，根据不同产业链的公司财务业绩数据，将产业链划分为四个等级，对于每个等级的产业链赋予不同权重，包括：
3.根据权利要求2所述的基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，其特征在于，划分产业链时，根据是否盈利，业务增长情况划分一级产业链链；
4.根据权利要求1所述的基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，其特征在于，对各等级的产业链企业分别计算综合财务表现得分，对产业链内企业的产值规模、资金流向、链主数量进行分析，得出同一等级内各产业链的产业链评分，包括：
5.根据权利要求1所述的基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，其特征在于，所述关键风险因子数据包括产值规模、链主数量、历史违约率和人均产出。
6.根据权利要求5所述的基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，其特征在于，所述融合多维特征的风控模型，构建方法如下：
7.根据权利要求1所述的基
8.根据权利要求1所述的基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，其特征在于，还包括：
9.根据权利要求8所述的基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，其特征在于，通过实时监控实际放款与授信表现，收集业务反馈数据，对产业链多维数据集、产业链评分和风险评分进行迭代优化，包括：
10.一种基于产业链多维特征的企业预授信额度测算系统，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-9任一项所述的基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，其特征在于，根据不同产业链的公司财务业绩数据，将产业链划分为四个等级，对于每个等级的产业链赋予不同权重，包括：
3.根据权利要求2所述的基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，其特征在于，划分产业链时，根据是否盈利，业务增长情况划分一级产业链链；
4.根据权利要求1所述的基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，其特征在于，对各等级的产业链企业分别计算综合财务表现得分，对产业链内企业的产值规模、资金流向、链主数量进行分析，得出同一等级内各产业链的产业链评分，包括：
5.根据权利要求1所述的基于产业链多维特征的企业预授信额度测算方法，其特征在于，所述关键风险因子数据包括产值规模、链主数量、历史违约率和人均产出。
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【专利技术属性】
技术研发人员：蒲丹，叶茂，冉家欣，吴炳辉，陈雨夏，刘相，何沂娟，王钊，
申请(专利权)人：成都交子数栖科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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