【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理領域，特別是涉及一種信用異常等級的獲取方法、裝置、介質及設備。
技術介紹
1、主體的信用異常等級評估可以對主體潛在的異常因素進行辨識、定性和定量分析，能夠幫助組織和個人了解可能面臨的各種風險，從而更好地進行異常規避和控制，也可以幫助組織和個人進行信用異常的排序和優先處理，對有限的資源進行合理配置，從而在金融和投資領域、企業管理領域、醫療和衛生領域、信息技術和網絡安全領域等多個領域中具有重要的意義。例如，在企業投資領域中，資管企業在給融資主體投資時需要對融資主體進行信用異常評估，基于信用異常等級的評估結果建立資管企業的可投資企業池，計算融資企業可投額度，確定信用風險壓力。
2、在現有的信用異常登記評估方法中，主要對主體在各個信用維度的異常概率進行衡量，結合各個信用維度對應的重要性權值，綜合多個信用維度的異常概率，獲取到主體的整體信用異常等級。但是，上述方法忽略了主體之間的關聯關系對主體異常的影響，導致難以對主體的信用異常等級進行合理評估。例如，在企業投資領域中，目前的信用異常等級評估方法重點關注融資主體的財務指標、行業地位、市場價值等風險因素，并未考慮融資主體所在的產業鏈供應鏈網絡、投融資網絡以及擔保圈等關聯主體對融資主體的信用影響，導致難以對融資主體所受關聯主體的信用影響進行定量計算評估，從而難以滿足資管公司對融資主體進行精準的風險評估的要求。
3、因此，在獲取主體的信用異常等級時，如何提高信用異常等級的準確性成為亟待解決的問題。
技術實現思路p>
1、針對上述技術問題，本專利技術采用的技術方案為一種信用異常等級的獲取方法，該信用異常等級的獲取方法包括如下步驟：
2、s1，獲取到n個待識別主體、每個待識別主體對應的主體規模數據和初始信用異常概率，以及待識別主體之間的關聯關系類型，其中，n為大于1的整數。
3、s2，針對任一待識別主體，將其他n-1個待識別主體確定為當前待識別主體的關聯主體。
4、s3，根據每個待識別主體對應的主體規模數據和待識別主體之間的關聯關系類型，確定當前待識別主體與對應的每個關聯主體之間的關聯級別和關聯程度。
5、s4，根據當前待識別主體與每個關聯主體之間的關聯級別和關聯程度，以及每個關聯主體對應的主體規模數據，獲取到每個關聯主體對當前待識別主體的影響程度。
6、s5，將每個待識別主體對應的初始信用異常概率作為對應的信用異常中間概率。
7、s6，根據每個待識別主體對應的主體規模數據和信用異常中間概率，獲取到n個待識別主體對應的第一優先級排序結果。
8、s7，針對第一優先級排序結果中的第i個待識別主體，根據前i-1個待識別主體對應的信用異常優化概率、第i+1個至第n個待識別主體對應的信用異常中間概率，以及每個關聯主體對第i個待識別主體的影響程度，優化第i個待識別主體的信用異常中間概率，獲取到第i個待識別主體對應的信用異常優化概率，其中，i＝1，2，……，n。
9、s8，遍歷n個待識別主體，將每個待識別主體對應的信用異常優化概率作為對應的信用異常中間概率，并返回執行步驟s6，直至所有待識別主體的信用異常優化概率或者重復次數滿足第一預設條件，獲取到每個待識別主體對應的信用異常目標概率。
10、s9，根據每個待識別主體對應的信用異常目標概率，獲取到每個待識別主體對應的信用異常等級。
11、本專利技術還提供了一種信用異常等級的獲取裝置，該信用異常等級的獲取裝置包括：
12、數據獲取模塊，用于獲取到n個待識別主體、每個待識別主體對應的主體規模數據和初始信用異常概率，以及待識別主體之間的關聯關系類型，其中，n為大于1的整數。
13、關聯主體確定模塊，用于針對任一待識別主體，將其他n-1個待識別主體確定為當前待識別主體的關聯主體。
14、關聯數據獲取模塊，用于根據每個待識別主體對應的主體規模數據和待識別主體之間的關聯關系類型，確定當前待識別主體與對應的每個關聯主體之間的關聯級別和關聯程度。
15、影響程度獲取模塊，用于根據當前待識別主體與每個關聯主體之間的關聯級別和關聯程度，以及每個關聯主體對應的主體規模數據，獲取到每個關聯主體對當前待識別主體的影響程度。
16、中間概率獲取模塊，用于將每個待識別主體對應的初始信用異常概率作為對應的信用異常中間概率。
17、優先級排序模塊，用于根據每個待識別主體對應的主體規模數據和信用異常中間概率，獲取到n個待識別主體對應的第一優先級排序結果。
18、概率優化模塊，用于針對第一優先級排序結果中的第i個待識別主體，根據前i-1個待識別主體對應的信用異常優化概率、第i+1個至第n個待識別主體對應的信用異常中間概率，以及每個關聯主體對第i個待識別主體的影響程度，優化第i個待識別主體的信用異常中間概率，獲取到第i個待識別主體對應的信用異常優化概率，其中，i＝1，2，……，n。
19、優化迭代模塊，用于遍歷n個待識別主體，將每個待識別主體對應的信用異常優化概率作為對應的信用異常中間概率，并返回執行優先級排序模塊，直至所有待識別主體的信用異常優化概率或者重復次數滿足第一預設條件，獲取到每個待識別主體對應的信用異常目標概率。
20、信用異常等級獲取模塊，用于根據每個待識別主體對應的信用異常目標概率，獲取到每個待識別主體對應的信用異常等級。
21、本專利技術還提供了一種非瞬時性計算機可讀存儲介質，非瞬時性計算機可讀存儲介質中存儲有至少一條指令或至少一段程序，至少一條指令或至少一段程序由處理器加載并執行以實現上述的信用異常等級的獲取方法。
22、本專利技術還提供了一種電子設備，包括處理器和上述的非瞬時性計算機可讀存儲介質。
23、本專利技術至少具有以下有益效果：根據每個待識別主體對應的主體規模數據和待識別主體之間的關聯關系類型，確定當前待識別主體與對應的每個關聯主體之間的關聯級別和關聯程度，來表征對應的待識別主體之間的關聯關系的緊密性，并結合當前待識別主體與每個關聯主體之間的關聯級別和關聯程度，以及每個關聯主體對應的主體規模數據，來表征每個關聯主體對當前待識別主體的影響程度，作為當前關聯主體的初始信用異常概率對當前待識別主體的異常概率進行影響時的評估基礎，進而根據每個待識別主體對應的主體規模數據和信用異常中間概率，獲取到n個待識別主體對應的第一優先級排序結果，根據第一優先級排序結果確定對待識別主體進行異常概率更新優化的順序，以基于待識別主體的信用異常中間概率，結合關聯主體與待識別主體對應的異常概率之間的差異，以及待識別主體之間的影響程度，對待識別主體的信用異常中間概率進行更新優化，并基于更新優化后的信用異常優化概率，返回優化優先級較低的待識別主體的信用異常中間概率，通過迭代上述概率的優化步驟，獲取到最終的信用異常目標概率，提高了異常概率的優化準確性，從而提高了信用異常等級的準確性。
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1.一種信用異常等級的獲取方法，其特征在于，所述信用異常等級的獲取方法包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的信用異常等級的獲取方法，其特征在于，S1還包括如下步驟：
3.根據權利要求2所述的信用異常等級的獲取方法，其特征在于，所述關聯關系類型包括產業鏈上下游關系、擔保關系、投資控股關系和間接關聯關系，S3還包括如下步驟：
4.根據權利要求3所述的信用異常等級的獲取方法，其特征在于，S32還包括如下步驟：
5.根據權利要求4所述的信用異常等級的獲取方法，其特征在于，S3還包括如下步驟：
6.根據權利要求1所述的信用異常等級的獲取方法，其特征在于，S4還包括如下步驟：
7.根據權利要求1所述的信用異常等級的獲取方法，其特征在于，S6還包括如下步驟：
8.根據權利要求1所述的信用異常等級的獲取方法，其特征在于，S7還包括如下步驟：
9.根據權利要求8所述的信用異常等級的獲取方法，其特征在于，S71還包括如下步驟：
10.一種信用異常等級的獲取裝置，其特征在于，所述信用異常等級的
11.一種非瞬時性計算機可讀存儲介質，所述非瞬時性計算機可讀存儲介質中存儲有至少一條指令或至少一段程序，其特征在于，所述至少一條指令或所述至少一段程序由處理器加載并執行以實現如權利要求1-9中任意一項所述的信用異常等級的獲取方法。
12.一種電子設備，其特征在于，包括處理器和權利要求11中所述的非瞬時性計算機可讀存儲介質。
...【技術特征摘要】
1.一種信用異常等級的獲取方法，其特征在于，所述信用異常等級的獲取方法包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的信用異常等級的獲取方法，其特征在于，s1還包括如下步驟：
3.根據權利要求2所述的信用異常等級的獲取方法，其特征在于，所述關聯關系類型包括產業鏈上下游關系、擔保關系、投資控股關系和間接關聯關系，s3還包括如下步驟：
4.根據權利要求3所述的信用異常等級的獲取方法，其特征在于，s32還包括如下步驟：
5.根據權利要求4所述的信用異常等級的獲取方法，其特征在于，s3還包括如下步驟：
6.根據權利要求1所述的信用異常等級的獲取方法，其特征在于，s4還包括如下步驟：
7.根據權利要求1所述的信用異常等...
【專利技術屬性】
技術研發人員：高斐，葛利濤，
申請(專利權)人：北銀理財有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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