金融风险的评估方法、装置、电子设备及计算机存储介质与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，特别涉及一种金融风险的评估方法、装置、电子设备及计算机存储介质。


背景技术：

2.目前，绿色金融正扮演着日趋重要的角色。绿色金融的信息披露是金融市场高效运作和功能发挥的重要工具，各大金融机构纷纷响应号召积极参与。妥善利用这些信息，可以及时识别绿色金融高风险客户，有助于银行的高质量发展。
3.但是，现有系统无法评估待授信客户的绿色金融风险，只能人工控制授信额度的审核，存在安全隐患且效率低。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术提供一种金融风险的评估方法、装置、电子设备及计算机存储介质，有效的提升对非授信客户的绿色金融风险评估的效率。
5.本技术第一方面提供了一种金融风险的评估方法，包括：
6.针对每一个存量授信客户，实时抓取所述存量授信客户的目标信息；其中，所述目标信息为有关第一预设关键字的信息；
7.根据所述存量授信客户的目标信息，确定所述存量授信客户的当前绿色金融风险值；
8.根据所有的存量授信客户的当前绿色金融风险值，确定当前绿色风险评估标准值；
9.当有非授信客户需要进行风险评估时，确定所述非授信客户的当前绿色金融风险值；
10.若所述非授信客户的当前绿色金融风险值大于所述当前绿色风险评估标准值，则将所述非授信客户标记为绿色金额高风险客户。
11.可选的，所述针对每一个存量授信客户，实时抓取所述存量授信客户的目标信息，包括：
12.以存量授信客户清单为索引，对接内外部可用指标库或相关信息公开平台，实时抓取以所述存量授信客户清单为索引中每一个存量授信客户在全网有关于第一预设关键字的信息。
13.可选的，所述根据所述存量授信客户的目标信息，确定所述存量授信客户的当前绿色金融风险值，包括：
14.针对每一个所述目标信息，在所述目标信息中按照第二预设关键字进行提取，根据提取结果生成至少一个标签；
15.针对每一种标签类别，统计所述标签类别的标签出现的次数；
16.根据所述标签类别的标签出现的次数，确定所述标签类别的标签的权重；
17.根据每一个标签类别的标签的权重以及每一个标签类别的标签出现的次数，确定所述存量授信客户的当前绿色金融风险值。
18.可选的，所述根据所述标签类别的标签出现的次数，确定所述标签类别的标签的权重，包括：
19.将所述标签类别的标签出现的次数与所有标签出现的总次数的商，作为所述标签类别的标签的权重。
20.可选的，所述根据每一个标签类别的标签的权重以及每一个标签类别的标签出现的次数，确定所述存量授信客户的当前绿色金融风险值，包括：
21.将所述标签类别的标签出现的次数和所述标签类别的标签的权重的积，作为所述标签类别的风险分值；
22.将所有标签类别的风险分值的和，作为所述存量授信客户的当前绿色金融风险值。
23.本技术第二方面提供了一种金融风险的评估装置，包括：
24.抓取单元，用于针对每一个存量授信客户，实时抓取所述存量授信客户的目标信息；其中，所述目标信息为有关第一预设关键字的信息；
25.第一确定单元，用于根据所述存量授信客户的目标信息，确定所述存量授信客户的当前绿色金融风险值；
26.第二确定单元，用于根据所有的存量授信客户的当前绿色金融风险值，确定当前绿色风险评估标准值；
27.第三确定单元，用于当有非授信客户需要进行风险评估时，确定所述非授信客户的当前绿色金融风险值；
28.标记单元，用于若所述非授信客户的当前绿色金融风险值大于所述当前绿色风险评估标准值，则将所述非授信客户标记为绿色金额高风险客户。
29.可选的，所述抓取单元，包括：
30.抓取子单元，用于以存量授信客户清单为索引，对接内外部可用指标库或相关信息公开平台，实时抓取以所述存量授信客户清单为索引中每一个存量授信客户在全网有关于第一预设关键字的信息。
31.可选的，所述第一确定单元，包括：
32.提取单元，用于针对每一个所述目标信息，在所述目标信息中按照第二预设关键字进行提取，根据提取结果生成至少一个标签；
33.统计单元，用于针对每一种标签类别，统计所述标签类别的标签出现的次数；
34.第四确定单元，用于根据所述标签类别的标签出现的次数，确定所述标签类别的标签的权重；
35.第一确定子单元，用于根据每一个标签类别的标签的权重以及每一个标签类别的标签出现的次数，确定所述存量授信客户的当前绿色金融风险值。
36.可选的，所述第四确定单元，包括：
37.第一计算单元，用于将所述标签类别的标签出现的次数与所有标签出现的总次数的商，作为所述标签类别的标签的权重。
38.可选的，所述第一确定子单元，包括：
是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
56.需要注意，本技术中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
57.需要注意，本技术中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
58.本技术实施例提供了一种金融风险的评估方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
59.s101、针对每一个存量授信客户，实时抓取存量授信客户的目标信息。
60.其中，目标信息为有关第一预设关键字的信息。
61.需要说明的是，第一预设关键字由技术人员、相关有权限的工作人员等，预先设置、更改，包括但不限于“环境”、“治理”、“社会”、“气候”等关键字，此处不做限定。
62.可选的，在本技术的另一实施例中，步骤s101的一种实施方式，包括：
63.以存量授信客户清单为索引，对接内外部可用指标库或相关信息公开平台，实时抓取以存量授信客户清单为索引中每一个存量授信客户在全网有关于第一预设关键字的信息。
64.s102、根据存量授信客户的目标信息，确定存量授信客户的当前绿色金融风险值。
65.可选的，在本技术的另一实施例中，步骤s102的一种实施方式，如图2所示，包括：
66.s201、针对每一个目标信息，在目标信息中按照第二预设关键字进行提取，根据提取结果生成至少一个标签。
67.其中，第二预设关键字由技术人员、相关有权限的工作人员等，预先设置、更改，包括但不限于停工停产、行政处罚、负面舆情、环境污染、群体事件、内控失控等，此处不做限定。
68.需要说明的是，第二预设关键字和第一预设关键字之间可以没有相应的关系，可以独立进行预先设置；当然也可以按照相应的关系进行对应设置、更改，此处同样不做限定。
69.具体的，若目标信息为abcdefg，第二预设关键字为c和f，可以将c和f分别作为一个标签，也可以将c和f组合作为一个标签，此处不做限定。
70.s202、针对每一种标签类别，统计标签类别的标签出现的次数。
71.s203、根据标签类别的标签出现的次数，确定标签类别的标签的权重。
72.需要说明的是，在申请的具体实现过程中，可以预设一个周期，定期对每一个标签类别的标签出现的次数，从而定期更新每一个标签类别的标签的权重。
73.可选的，在本技术的另一实施例中，步骤s203的一种实施方式，包括：
74.将标签类别的标签出现的次数与所有标签出现的总次数的商，作为标签类别的标签的权重。
75.例如：所有标签出现的总次数为200，其中标签“停工停产”出现10次，此时标签“停工停产”的权重为10/200＝0.05。
76.s204、根据每一个标签类别的标签的权重以及每一个标签类别的标签出现的次数，确定存量授信客户的当前绿色金融风险值。
77.可选的，在本技术的另一实施例中，步骤s204的一种实施方式，如图3所示，包括：
78.s301、将标签类别的标签出现的次数和标签类别的标签的权重的积，作为标签类别的风险分值。
79.例如：所有标签出现的总次数为200，其中标签“停工停产”出现10次，此时标签“停工停产”的权重为10/200＝0.05，那么标签“停工停产”的风险分值为0.05*10＝0.5。
80.s302、将所有标签类别的风险分值的和，作为存量授信客户的当前绿色金融风险值。
81.续接上述事例，存量授信客户的当前绿色金融风险值＝标签类别1的风险分值+标签类别2的风险分值+
…
+标签类别n的风险分值。
82.s103、根据所有存量授信客户的当前绿色金融风险值，确定当前绿色风险评估标准值。
83.需要说明的是，在本技术的具体实现过程中，可以将所有存量授信客户的当前绿色金融风险值的平均值作为当前绿色风险评估标准值，也可以通过标准差的方式进行计算得到当前绿色风险评估标准值，此处不做限定。
84.s104、当有非授信客户需要进行风险评估时，确定非授信客户的当前绿色金融风险值。
85.需要说明的是，当有非授信客户需要进行风险评估时，确定非授信客户的当前绿色金融风险值的方式可以参见对确定存量授信客户的当前绿色金融风险值的方式，此处不做赘述。
86.s105、若非授信客户的当前绿色金融风险值大于当前绿色风险评估标准值，则将非授信客户标记为绿色金额高风险客户。
87.由以上方案可知，本技术提供一种金融风险的评估方法，通过自动实时抓取每一个存量授信客户的目标信息，并针对每一个存量授信客户，根据其目标信息确定存量授信客户的当前绿色金融风险值，再根据所有存量授信客户的当前绿色金融风险值，确定当前绿色风险评估标准值，当有非授信客户需要进行风险评估时，确定所述非授信客户的当前绿色金融风险值，若所述非授信客户的当前绿色金融风险值大于所述当前绿色风险评估标准值，则将所述非授信客户标记为绿色金额高风险客户。不再需要人工控制授信额度的审核，有效的提升对非授信客户的绿色金融风险评估的安全及效率。
88.本技术另一实施例提供了一种金融风险的评估装置，如图4所示，具体包括：
89.抓取单元401，用于针对每一个存量授信客户，实时抓取存量授信客户的目标信息。
90.其中，目标信息为有关第一预设关键字的信息。
91.可选的，在本技术的另一实施例中，抓取单元401的一种实施方式，包括：
92.抓取子单元，用于以存量授信客户清单为索引，对接内外部可用指标库或相关信息公开平台，实时抓取以存量授信客户清单为索引中每一个存量授信客户在全网有关于第一预设关键字的信息。
93.本技术上述实施例公开的单元的具体工作过程，可参见对应的方法实施例内容，此处不再赘述。
94.第一确定单元402，用于根据存量授信客户的目标信息，确定存量授信客户的当前
绿色金融风险值。
95.可选的，在本技术的另一实施例中，第一确定单元402的一种实施方式，如图5所示，包括：
96.提取单元501，用于针对每一个目标信息，在目标信息中按照第二预设关键字进行提取，根据提取结果生成至少一个标签。
97.统计单元502，用于针对每一种标签类别，统计标签类别的标签出现的次数。
98.第四确定单元503，用于根据标签类别的标签出现的次数，确定标签类别的标签的权重。
99.可选的，在本技术的另一实施例中，第四确定单元503的一种实施方式，包括：
100.第一计算单元，用于将标签类别的标签出现的次数与所有标签出现的总次数的商，作为标签类别的标签的权重。
101.本技术上述实施例公开的单元的具体工作过程，可参见对应的方法实施例内容，此处不再赘述。
102.第一确定子单元504，用于根据每一个标签类别的标签的权重以及每一个标签类别的标签出现的次数，确定存量授信客户的当前绿色金融风险值。
103.本技术上述实施例公开的单元的具体工作过程，可参见对应的方法实施例内容，如图2所示，此处不再赘述。
104.可选的，在本技术的另一实施例中，第一确定子单元504的一种实施方式，包括：
105.第二计算单元，用于将标签类别的标签出现的次数和标签类别的标签的权重的积，作为标签类别的风险分值。
106.第三计算单元，用于将所有标签类别的风险分值的和，作为存量授信客户的当前绿色金融风险值。
107.本技术上述实施例公开的单元的具体工作过程，可参见对应的方法实施例内容，如图3所示，此处不再赘述。
108.第二确定单元403，用于根据所有存量授信客户的当前绿色金融风险值，确定当前绿色风险评估标准值。
109.第三确定单元404，用于当有非授信客户需要进行风险评估时，确定非授信客户的当前绿色金融风险值。
110.标记单元405，用于若非授信客户的当前绿色金融风险值大于当前绿色风险评估标准值，则将非授信客户标记为绿色金额高风险客户。
111.本技术上述实施例公开的单元的具体工作过程，可参见对应的方法实施例内容，如图1所示，此处不再赘述。
112.由以上方案可知，本技术提供一种金融风险的评估装置，包括：抓取单元401针对每一个存量授信客户，实时抓取存量授信客户的目标信息；其中，目标信息为有关第一预设关键字的信息；然后，第一确定单元402根据存量授信客户的目标信息，确定存量授信客户的当前绿色金融风险值；第二确定单元403根据所有存量授信客户的当前绿色金融风险值，确定当前绿色风险评估标准值；当有非授信客户需要进行风险评估时，第三确定单元404确定非授信客户的当前绿色金融风险值；若非授信客户的当前绿色金融风险值大于当前绿色风险评估标准值，则标记单元405将非授信客户标记为绿色金额高风险客户。通过自动实时
抓取每一个存量授信客户的目标信息，并针对每一个存量授信客户，根据其目标信息确定存量授信客户的当前绿色金融风险值，再根据所有存量授信客户的当前绿色金融风险值，确定当前绿色风险评估标准值，当有非授信客户需要进行风险评估时，确定所述非授信客户的当前绿色金融风险值，若所述非授信客户的当前绿色金融风险值大于所述当前绿色风险评估标准值，则将所述非授信客户标记为绿色金额高风险客户。不再需要人工控制授信额度的审核，有效的提升对非授信客户的绿色金融风险评估的安全及效率。
113.本技术提供的一种金融风险的评估方法、装置、电子设备及计算机存储介质可用于金融领域或其他领域，例如，可用于风险评估场景。其他领域为除金融领域之外的任意领域，例如，移动互联领域。上述仅为示例，并不对本技术提供的一种金融风险的评估方法、装置、电子设备及计算机存储介质的应用领域进行限定。
114.本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。
115.本技术另一实施例提供了一种电子设备，如图6所示，包括：
116.一个或多个处理器601。
117.存储装置602，其上存储有一个或多个程序。
118.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器601执行时，使得所述一个或多个处理器601实现如上述实施例中任意一项所述的金融风险的评估方法。
119.本技术另一实施例提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中任意一项所述的金融风险的评估方法。
120.在本技术的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
121.需要说明的是，本技术上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本技术中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、
光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
122.上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
123.本技术另一实施例提供了一种计算机程序产品，当该计算机程序产品被执行时，其用于执行上述任一项的金融风险的评估方法。
124.特别地，根据本技术的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置被安装，或者从rom被安装。在该计算机程序被处理装置执行时，执行本技术实施例的方法中限定的上述功能。
125.尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。
126.虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本技术的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
127.以上描述仅为本技术的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本技术中所涉及的申请范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述申请构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本技术中申请的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

技术特征：
1.一种金融风险的评估方法，其特征在于，包括：针对每一个存量授信客户，实时抓取所述存量授信客户的目标信息；其中，所述目标信息为有关第一预设关键字的信息；根据所述存量授信客户的目标信息，确定所述存量授信客户的当前绿色金融风险值；根据所有存量授信客户的当前绿色金融风险值，确定当前绿色风险评估标准值；当有非授信客户需要进行风险评估时，确定所述非授信客户的当前绿色金融风险值；若所述非授信客户的当前绿色金融风险值大于所述当前绿色风险评估标准值，则将所述非授信客户标记为绿色金额高风险客户。2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述针对每一个存量授信客户，实时抓取所述存量授信客户的目标信息，包括：以存量授信客户清单为索引，对接内外部可用指标库或相关信息公开平台，实时抓取以所述存量授信客户清单为索引中每一个存量授信客户在全网有关于第一预设关键字的信息。3.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述根据所述存量授信客户的目标信息，确定所述存量授信客户的当前绿色金融风险值，包括：针对每一个所述目标信息，在所述目标信息中按照第二预设关键字进行提取，根据提取结果生成至少一个标签；针对每一种标签类别，统计所述标签类别的标签出现的次数；根据所述标签类别的标签出现的次数，确定所述标签类别的标签的权重；根据每一个标签类别的标签的权重以及每一个标签类别的标签出现的次数，确定所述存量授信客户的当前绿色金融风险值。4.根据权利要求3所述的评估方法，其特征在于，所述根据所述标签类别的标签出现的次数，确定所述标签类别的标签的权重，包括：将所述标签类别的标签出现的次数与所有标签出现的总次数的商，作为所述标签类别的标签的权重。5.根据权利要求3所述的评估方法，其特征在于，所述根据每一个标签类别的标签的权重以及每一个标签类别的标签出现的次数，确定所述存量授信客户的当前绿色金融风险值，包括：将所述标签类别的标签出现的次数和所述标签类别的标签的权重的积，作为所述标签类别的风险分值；将所有标签类别的风险分值的和，作为所述存量授信客户的当前绿色金融风险值。6.一种金融风险的评估装置，其特征在于，包括：抓取单元，用于针对每一个存量授信客户，实时抓取所述存量授信客户的目标信息；其中，所述目标信息为有关第一预设关键字的信息；第一确定单元，用于根据所述存量授信客户的目标信息，确定所述存量授信客户的当前绿色金融风险值；第二确定单元，用于根据所有存量授信客户的当前绿色金融风险值，确定当前绿色风险评估标准值；第三确定单元，用于当有非授信客户需要进行风险评估时，确定所述非授信客户的当
前绿色金融风险值；标记单元，用于若所述非授信客户的当前绿色金融风险值大于所述当前绿色风险评估标准值，则将所述非授信客户标记为绿色金额高风险客户。7.根据权利要求6所述的评估装置，其特征在于，所述抓取单元，包括：抓取子单元，用于以存量授信客户清单为索引，对接内外部可用指标库或相关信息公开平台，实时抓取以所述存量授信客户清单为索引中每一个存量授信客户在全网有关于第一预设关键字的信息。8.根据权利要求6所述的评估装置，其特征在于，所述第一确定单元，包括：提取单元，用于针对每一个所述目标信息，在所述目标信息中按照第二预设关键字进行提取，根据提取结果生成至少一个标签；统计单元，用于针对每一种标签类别，统计所述标签类别的标签出现的次数；第四确定单元，用于根据所述标签类别的标签出现的次数，确定所述标签类别的标签的权重；第一确定子单元，用于根据每一个标签类别的标签的权重以及每一个标签类别的标签出现的次数，确定所述存量授信客户的当前绿色金融风险值。9.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至5中任一所述的金融风险的评估方法。10.一种计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一所述的金融风险的评估方法。

技术总结
本申请提供一种金融风险的评估方法、装置、电子设备及计算机存储介质，可应用于金融领域或其他领域，该方法包括：针对每一个存量授信客户，实时抓取所述存量授信客户的目标信息；所述目标信息为有关第一预设关键字的信息；然后，根据所述存量授信客户的目标信息，确定所述存量授信客户的当前绿色金融风险值；再根据所有存量授信客户的当前绿色金融风险值，确定当前绿色风险评估标准值；当有非授信客户需要进行风险评估时，确定所述非授信客户的当前绿色金融风险值；若所述非授信客户的当前绿色金融风险值大于所述当前绿色风险评估标准值，则将所述非授信客户标记为绿色金额高风险客户。从而有效的提升对非授信客户的绿色金融风险评估的效率。风险评估的效率。风险评估的效率。


技术研发人员：彭梦娅
受保护的技术使用者：中国银行股份有限公司
技术研发日：2023.05.29
技术公布日：2023/8/28