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申请/专利权人：威海蓝海银行股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于多源数据融合的企业财务风险预测方法，其预测方法包括，选择所关联企业集Vc，收集选定企业的相关信息，进行数据预处理，构建企业间的关联关系，进行企业属性特征提取，对企业属性特征进行拼接，生成综合特征，完成企业节点特征的融合，用于财务风险的预测，从而实现利用多种特征信息来提升风险预测的精度。其解决了现有的财务风险预测方法往往依赖于单一的数据源，无法全面捕捉到企业在实际经营中面临的多维度风险，并且，财务风险预测时，往往忽略了企业间的复杂关联关系，难以快速准确地提取到新闻文本中有价值的信息，大大降低财务风险预测的准确性和可靠性的技术问题。本发明可广泛应用于企业财务风险的预测。

主权项：1.一种基于多源数据融合的企业财务风险预测方法，其特征是：包括如下步骤：步骤1：选择所关联企业集Vc；步骤2：收集选定企业的相关信息，包括：高管IM、股东Is、财务指标IF以及最近三天的新闻IN；步骤3：进行数据预处理，对高管IM、股东IS信息进行去重处理；对财务指标IF信息进行空值补充处理；对于新闻数据IN则采用大语言模型进行企业实体信息抽取，然后将抽取出的实体信息进行成对关联；步骤4：构建企业间的关联关系，分别对任意两家企业的IM和IS进行相互交集，当交集结果存在至少一个共同属性，则认为两家企业之间存在关联关系，并建立连接，最终构建企业间关联图谱；步骤5：进行企业属性特征提取，包括：新闻文本特征、时序股票特征、关联网络特征，其中，关于新闻文本特征的提取，采用步骤2中所提取的最近三天的新闻IN；关于时序股票特征的提取，采用提取每家企业近30日的日行情交易数据；关于关联网络特征的提取，通过分析步骤4中所构建的企业间关联图谱的统计结果，采用两层图卷积神经网络进行关联网络特征提取；步骤6：通过自注意力特征融合机制对新闻文本特征、时序股票特征特征和关联网络特征进行拼接，生成综合特征，完成企业节点特征的融合，用于财务风险的预测，从而实现利用多种特征信息来提升风险预测的精度，最终得到融合特征向量Ffusion；步骤7：从融合特征向量Ffusion中，随机选择多个正常实例作为训练数据集，确保模型能够学习到正常行为的特征分布，剩余的数据用于模型的测试和验证；步骤8：构建LOF模型，将LOF模型作为分类模型，设定模型的关键参数k值，用于计算局部密度的邻居数量，k值的范围在10-30之间；使用训练数据集对LOF模型进行训练，LOF模型会计算出每个数据点p的局部可达密度lrd以及局部异常因子lof，并与其邻居的密度进行比较，确定异常分数，最终完成财务风险检测器的构建；步骤9：通过训练好的LOF模型实施风险检测，对每个输入样本进行风险判定。

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