空壳企业识别方法及装置与流程

1.本发明涉及人工智能技术领域，具体地，涉及一种空壳企业识别方法及装置。


背景技术：

2.由于空壳企业本身并不违规并具有与普通企业相同的法律权利和义务，因此被不法分子钻了空子。一方面，不法分子操纵空壳企业为自己公司进行担保，通过伪造银行流水、交易对手等手段违规获取贷款的案件屡屡发生，给银行的信贷反欺诈工作带来了极大挑战。另一方面，借款人能够利用空壳企业成功取得银行贷款，也经常与银行内部的风控管理瑕疵有关，空壳企业的“中性”概念导致银行难以准确识别出上述恶意企业，易导致操作风险。目前银行缺乏系统性的预防空壳监测系统，难以全方位实施有力管控。
3.基于大数据的空壳企业识别技术已逐渐成熟，但该类技术仅能初步判断空壳类别，并未提供如何应用空壳企业识别技术来实现信贷风险防控的技术方案，导致未能发挥其作用。


技术实现要素：

4.本发明实施例的主要目的在于提供一种空壳企业识别方法及装置，以构建一套及时、高效、精准的空壳企业识别机制，封堵管理疏漏，维护银行利益。
5.为了实现上述目的，本发明实施例提供一种空壳企业识别方法，包括：
6.根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据；
7.根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据；
8.根据当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据，根据当前紧密度目标数据更新当前分类数据和当前企业关联数据后进行对应迭代计算；
9.根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据；
10.根据当前紧密度差值目标数据和历史紧密度差值目标数据的比较结果对待识别企业进行空壳企业识别。
11.本发明实施例还提供一种空壳企业识别装置，包括：
12.历史紧密度差值模块，用于根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据；
13.当前企业关联数据模块，用于根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据；
14.迭代模块，用于根据当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据，根据当前紧密度目标数据更新当前分类数据和当前企业关联数据后进行对应迭代计算；
15.当前紧密度差值模块，用于根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据；
16.空壳企业识别模块，用于根据当前紧密度差值目标数据和历史紧密度差值目标数
据的比较结果对待识别企业进行空壳企业识别。
17.本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现所述的空壳企业识别方法的步骤。
18.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现所述的空壳企业识别方法的步骤。
19.本发明实施例的空壳企业识别方法及装置先根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据，再根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据，然后根据当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据，根据当前紧密度目标数据更新当前分类数据和当前企业关联数据以进行对应迭代计算，最后根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据以结合历史紧密度差值目标数据对待识别企业进行空壳企业识别，可以构建一套及时、高效、精准的空壳企业识别机制，封堵管理疏漏，维护银行利益。
附图说明
20.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1是本发明实施例中空壳企业识别方法的流程图；
22.图2是本发明实施例中空壳企业识别方法的流程示意图；
23.图3是本发明实施例中确定历史企业关联数据的流程图；
24.图4是本发明实施例中确定当前紧密度目标数据的流程图；
25.图5是本发明实施例中空壳企业识别装置的结构框图；
26.图6是本发明实施例中计算机设备的结构框图。
具体实施方式
27.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
28.本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
29.鉴于现有技术难以准确识别出空壳企业，易导致操作风险，难以全方位实施有力管控，本发明实施例提供一种空壳企业识别方法，对企业及相关联的主体进行实时监测，构建一套及时、高效、精准的空壳企业识别机制，封堵内部管理疏漏，维护银行利益。空壳企业造成信贷风险的根本原因在于银行难以进一步跟踪信贷资金的流向。因此，对空壳企业进行预警的本质在于信贷资金“失控”的预警。为了监测银行信贷资金的受控情况，本发明采
用图团体检测算法来对信贷资金是否“失控”进行判断，并定义“失控”信贷资金的所属企业为“空壳风险企业”，可以在不借助外购数据的情况下仅采用银行自有数据实现有效的风险预警。根据业务实际，本发明可以针对借款企业、借款企业提供的银行流水交易对手、担保企业和受托支付交易对手进行空壳识别。
30.图1是本发明实施例中空壳企业识别方法的流程图。图2是本发明实施例中空壳企业识别方法的流程示意图。如图2所示，数据被送入数据存储模块，计算模块通过提取数据存储模块的数据进行循环迭代计算，一方面构建现有客户的图团体，另一方面进行待识别客户是否为空壳企业的判别，判断结果传回数据存储模块后可用于前台展示以及后续新客户的再次判断。如图1和图2所示，空壳企业识别方法包括：
31.s101：根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据。
32.图3是本发明实施例中确定历史企业关联数据的流程图。如图3所示，在执行s101之前，还包括：
33.s201：根据企业基本信息筛选初始企业数据。
34.表1
[0035][0036]
表2
[0037][0038]
表1是法人企业基本信息样表(corp_base)；表2是个人企业基本信息样表(ind_base)。如表1和表2所示，法人企业基本信息样表和个人企业基本信息样表的数据常驻在数据库中，按照季度进行批量更新，将法人企业基本信息样表和个人企业基本信息样表的注册地址、实际经营地和所属分行三个字段中的至少有两个为本发明所在地区的编号时，将该企业的基本信息作为初始企业数据。
[0039]
s202：根据初始企业数据中的各企业交易信息确定历史企业数据。
[0040]
具体实施时，获取企业的交易信息和账户余额，将近三个月内有交易记录且账户余额大于预设金额(如100人民币)的企业的数据作为历史企业数据。其中，法人企业取实际
控制人字段，若该字段为空，取法人代表字段。
[0041]
s203：根据历史企业数据确定历史企业关联数据。
[0042]
表3
[0043][0044][0045]
表4
[0046]
agtagt1(客户1)agt2...agt_n(客户n)agt10boolboolboolagt2 0boolbool...boolbool0boolagt_nboolboolbool0
[0047]
表3是交易对手信息样表(trade_base)；表4是图团体信息样表(com)。表3常驻在数据库中，其中客户或者交易对手为法人企业的，第一顺位取法人企业基本信息表中的实际控制人编码字段，如该字段为空，取法人代表编码字段；对于交易类型字段，如果业务类型为银行流水关系，则为1；担保关系为2；受托支付交易为3。表4以月度为批量进行更新，每次更新取基本信息表最新一期的数据。
[0048]
如表3-表4所示，将历史企业数据在表3中进行匹配，得到表4：当两个客户企业之间近三个月内存在交易记录时，对应的bool＝1，否则bool＝0。例如，客户企业1和客户企业2之间存在交易，则客户企业1和客户企业2对应的bool(位于表4中第三行第二列和第二行第三列)等于1。历史企业关联数据为各企业与其他企业存在交易关系的数量。例如，企业1与k个企业之间存在交易，则企业1的历史企业关联数据为k。遍历图团体信息样表确定每列数据的和可以得到该列企业的历史企业关联数据。
[0049]
一实施例中，s101包括：
[0050]
根据历史企业关联数据和历史分类数据确定历史紧密度目标数据，根据历史紧密度目标数据更新历史分类数据和历史企业关联数据后进行对应迭代计算；根据各历史紧密度目标数据确定历史紧密度差值目标数据。
[0051]
其中，历史紧密度差值目标数据mt为相邻迭代中的各历史紧密度目标数据的差值的最小值。
[0052]
s102：根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据。
[0053]
具体实施时，确定当前企业关联数据的方法与确定历史企业关联数据的方法相似，将待识别企业数据加入表1至表4中，当前企业关联数据包括历史企业关联数据和待识别企业与其他企业存在交易关系的数量。
[0054]
s103：根据当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据，根据当前紧密度目标数据更新当前分类数据和当前企业关联数据后进行对应迭代计算。
[0055]
图4是本发明实施例中确定当前紧密度目标数据的流程图。如图2和图4所示，确定当前紧密度目标数据的执行主体为图2中的m计算组件；根据当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据包括：
[0056]
s301：根据当前企业关联数据和当前分类数据的各分类组合数据确定各当前紧密度数据。
[0057]
具体实施时，可以通过如下公式确定当前紧密度数据：
[0058][0059]
其中，m为当前紧密度数据，l为全部企业关联数据的和，为图团体信息样表中的全部数据求和后的一半；ki为第i个企业的当前企业关联数据，kj为第j个企业的当前企业关联数据，n为企业总数量；a
ij
为当前分类数据中第i个企业与第j个企业的同类数据；每次迭代都将其中两个企业组合，当第i个企业与第j个企业在分类组合数据中处于同一组时，a
ij
＝1，第i个企业与第j个企业视为同类客户；当第i个企业与第j个企业在分类组合数据中不处于同一组时，a
ij
＝0，第i个企业与第j个企业视为非同类客户。
[0060]
例如，设企业总数量为三，第一个分类组合数据对应的分类组合中第一个企业与第二个企业处于同一组合，则第一个分类组合数据包括：a
12
＝1，a
13
＝0，a
21
＝1，a
23
＝0，a
31
＝0，a
32
＝0；第二个分类组合数据对应的分类组合中第一个企业与第三个企业处于同一组合，则第二个分类组合数据包括：a
12
＝0，a
13
＝1，a
21
＝0，a
23
＝0，a
31
＝1，a
32
＝0；第三个分类组合数据对应的分类组合中第二个企业与第三个企业处于同一组合，则第三个分类组合数据包括：a
12
＝0，a
13
＝0，a
21
＝0，a
23
＝1，a
31
＝0，a
32
＝1。分别计算上述三个分类组合数据对应的当前紧密度数据。
[0061]
其中，初始迭代中未对客户进行分类处理，此时全部客户均为非同类客户，a
ij
恒等于零。
[0062]
表5
[0063][0064][0065]
表6
[0066]
agtagt1agt2...agt_nagt10boolboolboolagt2 0boolbool
...boolbool0boolagt_nboolboolbool0
[0067]
表5是过程数据样表(cal_rec)；表6是临时图团体样表(tem_com)。如表5-表6所示，表5和表6均为临时数据表，表5在开始迭代计算时生成，在计算出结果之后自动删除。每更新一次，num字段+1。若为图2中的判别组件生成的记录，则p字段为1，否则为0。表6由图2中的迭代组件在计算过程中生成并更新，在计算出结果之后自动删除。
[0068]
s302：根据各当前紧密度数据确定当前紧密度目标数据。
[0069]
其中，当前紧密度目标数据mm为各当前紧密度数据的最大值。
[0070]
一实施例中，根据当前紧密度目标数据更新当前分类数据包括：确定当前紧密度目标数据对应的分类组合数据；对分类组合数据对应的分类组合进行分类处理得到更新后的当前分类数据。
[0071]
例如，当前紧密度目标数据对应的分类组合数据的分类组合中第一个企业与第二个企业处于同一组合，第三个企业和第四个企业为不在一个组合的非同类客户，则将第一个企业与第二个企业视为一个新企业，企业总数量减一，将组合后的企业进行分类处理，(即令组合后的其中两个企业处于同一组合)，得到更新后的当前分类数据的各分类组合数据。
[0072]
一实施例中，根据当前紧密度目标数据更新当前企业关联数据包括：确定当前紧密度目标数据对应的分类组合数据；根据分类组合数据对应的分类组合确定更新后的当前企业关联数据。
[0073]
例如，当前紧密度目标数据对应的分类组合数据的分类组合中第一个企业与第二个企业处于同一组合，第三个企业和第四个企业为不在一个组合的非同类客户，则将第一个企业与第二个企业组合为一个新企业，企业总数量减一，确定组合后各企业与其他企业存在交易关系的数量。
[0074]
具体实施时，迭代计算的执行主体为图2中的迭代组件；当企业总数量为1时，停止迭代计算。
[0075]
s104：根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据。
[0076]
一实施例中，s104包括：根据相邻迭代中的当前紧密度目标数据确定各当前紧密度差值数据；根据各当前紧密度差值数据确定当前紧密度差值目标数据。
[0077]
其中，当前紧密度差值目标数据dm为各当前紧密度差值数据的最小值。例如，共有三次迭代计算，则第一当前紧密度差值数据为第二次迭代中的当前紧密度目标数据与第一次迭代中的当前紧密度目标数据的差值，第二当前紧密度差值数据为第三次迭代中的当前紧密度目标数据与第二次迭代中的当前紧密度目标数据的差值，当前紧密度差值目标数据dm为第一当前紧密度差值数据与第二当前紧密度差值数据的最小值。
[0078]
具体实施时，本技术的筛选逻辑为在将第c次迭代中的当前紧密度目标数据与第c-1次迭代中的当前紧密度目标数据相减，得到dm0，将dm0与当前的dm进行比较，当dm0《dm时，表明存在更小的差值，将dm替换为dm0，直至全部当前紧密度目标数据均与dm进行比较替换；初始dm0为第二次迭代中的当前紧密度目标数据与第一次迭代中的当前紧密度目标数据的差值。
[0079]
s105：根据当前紧密度差值目标数据和历史紧密度差值目标数据的比较结果对待
识别企业进行空壳企业识别。
[0080]
表7
[0081][0082]
s105的执行主体为判别组件。表7是结果记录样表(res_rec)，属于基本信息表，常驻在数据库中，更新逻辑为每次系统运行结果出来后触发更新。每更新一次，num字段+1。具体实施时，当当前紧密度差值目标数据dm小于或等于历史紧密度差值目标数据mt时，确定待识别企业为空壳企业。
[0083]
图1所示的空壳企业识别方法的执行主体可以为计算机。由图1所示的流程可知，本发明实施例的空壳企业识别方法先根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据，再根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据，然后根据当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据，根据当前紧密度目标数据更新当前分类数据和当前企业关联数据以进行对应迭代计算，最后根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据以结合历史紧密度差值目标数据对待识别企业进行空壳企业识别，可以构建一套及时、高效、精准的空壳企业识别机制，封堵管理疏漏，维护银行利益。
[0084]
本发明实施例的具体流程如下：
[0085]
1、根据企业基本信息筛选初始企业数据，根据初始企业数据中的各企业交易信息确定历史企业数据。
[0086]
2、根据历史企业数据确定历史企业关联数据。
[0087]
3、根据历史企业关联数据和历史分类数据确定历史紧密度目标数据，根据历史紧密度目标数据更新历史分类数据和历史企业关联数据后进行对应迭代计算。
[0088]
4、根据各历史紧密度目标数据确定历史紧密度差值目标数据。
[0089]
5、根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据。
[0090]
6、根据当前企业关联数据和当前分类数据的各分类组合数据确定各当前紧密度数据，根据各当前紧密度数据确定当前紧密度目标数据。
[0091]
7、确定当前紧密度目标数据对应的分类组合数据。
[0092]
8、对分类组合数据对应的分类组合进行分类处理得到更新后的当前分类数据，根据分类组合数据对应的分类组合确定更新后的当前企业关联数据。
[0093]
9、根据更新后的当前分类数据更新当前分类数据，根据更新后的当前企业关联数据更新当前企业关联数据后进行对应迭代计算。
[0094]
10、根据相邻迭代中的当前紧密度目标数据确定各当前紧密度差值数据，根据各当前紧密度差值数据确定当前紧密度差值目标数据。
[0095]
11、根据当前紧密度差值目标数据和历史紧密度差值目标数据的比较结果对待识别企业进行空壳企业识别。
[0096]
综上所述，本发明实施例提供的空壳企业识别方法具有以下有益效果：
[0097]
(1)提供了一种多场景、多主体、全链条的防止空壳风险企业的预警监控系统，全链条监控空壳企业。
[0098]
(2)在不借助外购数据的情况下仅采用银行自有数据实现有效的空壳企业识别。
[0099]
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种空壳企业识别装置，由于该装置解决问题的原理与空壳企业识别方法相似，因此该装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
[0100]
图5是本发明实施例中空壳企业识别装置的结构框图。如图5所示，空壳企业识别装置包括：
[0101]
历史紧密度差值模块，包括m计算组件和迭代组件，用于根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据；
[0102]
当前企业关联数据模块，包括数据存储模块，用于根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据；
[0103]
迭代模块，包括m计算组件和迭代组件，用于根据当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据，根据当前紧密度目标数据更新当前分类数据和当前企业关联数据后进行对应迭代计算；
[0104]
当前紧密度差值模块，包括筛选逻辑，用于根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据；
[0105]
空壳企业识别模块，包括判别组件，用于根据当前紧密度差值目标数据和历史紧密度差值目标数据的比较结果对待识别企业进行空壳企业识别。
[0106]
一实施例中，迭代模块包括：
[0107]
当前紧密度数据单元，用于根据当前企业关联数据和当前分类数据的各分类组合数据确定各当前紧密度数据；
[0108]
当前紧密度目标数据单元，用于根据各当前紧密度数据确定所述当前紧密度目标数据。
[0109]
一实施例中，迭代模块还包括：
[0110]
分类组合数据单元，用于确定当前紧密度目标数据对应的分类组合数据；
[0111]
分类单元，用于对分类组合数据对应的分类组合进行分类处理得到更新后的当前分类数据。
[0112]
一实施例中，迭代模块还包括：
[0113]
分类组合数据单元，用于确定当前紧密度目标数据对应的分类组合数据；
[0114]
当前企业关联数据单元，用于根据分类组合数据对应的分类组合确定更新后的当前企业关联数据。
[0115]
一实施例中，当前紧密度差值模块包括：
[0116]
当前紧密度差值单元，用于根据相邻迭代中的当前紧密度目标数据确定各当前紧密度差值数据；
[0117]
当前紧密度差值目标单元，用于根据各当前紧密度差值数据确定当前紧密度差值目标数据。
[0118]
一实施例中，历史紧密度差值模块包括：
[0119]
迭代单元，用于根据历史企业关联数据和历史分类数据确定历史紧密度目标数据，根据历史紧密度目标数据更新历史分类数据和历史企业关联数据后进行对应迭代计算；
[0120]
历史紧密度差值单元，用于根据各历史紧密度目标数据确定历史紧密度差值目标数据。
[0121]
一实施例中，还包括：
[0122]
筛选模块，用于根据企业基本信息筛选初始企业数据；
[0123]
历史企业数据模块，用于根据初始企业数据中的各企业交易信息确定历史企业数据；
[0124]
历史企业关联数据模块，用于根据历史企业数据确定所述历史企业关联数据。
[0125]
综上，本发明实施例的空壳企业识别装置先根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据，再根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据，然后根据当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据，根据当前紧密度目标数据更新当前分类数据和当前企业关联数据以进行对应迭代计算，最后根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据以结合历史紧密度差值目标数据对待识别企业进行空壳企业识别，可以构建一套及时、高效、精准的空壳企业识别机制，封堵管理疏漏，维护银行利益。
[0126]
本发明实施例还提供能够实现上述实施例中的空壳企业识别方法中全部步骤的一种计算机设备的具体实施方式。图6是本发明实施例中计算机设备的结构框图，参见图6，所述计算机设备具体包括如下内容：
[0127]
处理器(processor)601和存储器(memory)602。
[0128]
所述处理器601用于调用所述存储器602中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中的空壳企业识别方法中的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
[0129]
根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据；
[0130]
根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据；
[0131]
根据当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据，根据当前紧密度目标数据更新当前分类数据和当前企业关联数据后进行对应迭代计算；
[0132]
根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据；
[0133]
根据当前紧密度差值目标数据和历史紧密度差值目标数据的比较结果对待识别企业进行空壳企业识别。
[0134]
综上，本发明实施例的计算机设备先根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据，再根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据，然后根据当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据，根据当前紧密度目标数据更新当前分类数据和当前企业关联数据以进行对应迭代计算，最后根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据以结合历史紧密度差值目标数据对待识别企业进行空壳企业识别，可以构建一套及时、高效、精准的空壳企业识别机制，封堵管理疏漏，维护银行利益。
[0135]
本发明实施例还提供能够实现上述实施例中的空壳企业识别方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序
被处理器执行时实现上述实施例中的空壳企业识别方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
[0136]
根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据；
[0137]
根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据；
[0138]
根据当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据，根据当前紧密度目标数据更新当前分类数据和当前企业关联数据后进行对应迭代计算；
[0139]
根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据；
[0140]
根据当前紧密度差值目标数据和历史紧密度差值目标数据的比较结果对待识别企业进行空壳企业识别。
[0141]
综上，本发明实施例的计算机可读存储介质先根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据，再根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据，然后根据当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据，根据当前紧密度目标数据更新当前分类数据和当前企业关联数据以进行对应迭代计算，最后根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据以结合历史紧密度差值目标数据对待识别企业进行空壳企业识别，可以构建一套及时、高效、精准的空壳企业识别机制，封堵管理疏漏，维护银行利益。
[0142]
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
[0143]
本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种说明性逻辑块(illustrative logical block)，单元，和步骤可以通过电子硬件、电脑软件，或两者的结合进行实现。为清楚展示硬件和软件的可替换性(interchangeability)，上述的各种说明性部件(illustrative components)，单元和步骤已经通用地描述了它们的功能。这样的功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。
[0144]
本发明实施例中所描述的各种说明性的逻辑块，或单元，或装置都可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(asic)，现场可编程门阵列或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。
[0145]
本发明实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件模块、或者这两者的结合。软件模块可以存储于ram存储器、闪存、rom存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可
以设置于asic中，asic可以设置于用户终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于用户终端中的不同的部件中。
[0146]
在一个或多个示例性的设计中，本发明实施例所描述的上述功能可以在硬件、软件、固件或这三者的任意组合来实现。如果在软件中实现，这些功能可以存储与电脑可读的媒介上，或以一个或多个指令或代码形式传输于电脑可读的媒介上。电脑可读媒介包括电脑存储媒介和便于使得让电脑程序从一个地方转移到其它地方的通信媒介。存储媒介可以是任何通用或特殊电脑可以接入访问的可用媒体。例如，这样的电脑可读媒体可以包括但不限于ram、rom、eeprom、cd-rom或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁性存储装置，或其它任何可以用于承载或存储以指令或数据结构和其它可被通用或特殊电脑、或通用或特殊处理器读取形式的程序代码的媒介。此外，任何连接都可以被适当地定义为电脑可读媒介，例如，如果软件是从一个网站站点、服务器或其它远程资源通过一个同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(dsl)或以例如红外、无线和微波等无线方式传输的也被包含在所定义的电脑可读媒介中。所述的碟片(disk)和磁盘(disc)包括压缩磁盘、镭射盘、光盘、dvd、软盘和蓝光光盘，磁盘通常以磁性复制数据，而碟片通常以激光进行光学复制数据。上述的组合也可以包含在电脑可读媒介中。

技术特征：
1.一种空壳企业识别方法，其特征在于，包括：根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据；根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据；根据所述当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据，根据所述当前紧密度目标数据更新所述当前分类数据和所述当前企业关联数据后进行对应迭代计算；根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据；根据所述当前紧密度差值目标数据和所述历史紧密度差值目标数据的比较结果对所述待识别企业进行空壳企业识别。2.根据权利要求1所述的空壳企业识别方法，其特征在于，根据当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据包括：根据当前企业关联数据和当前分类数据的各分类组合数据确定各当前紧密度数据；根据各当前紧密度数据确定所述当前紧密度目标数据。3.根据权利要求2所述的空壳企业识别方法，其特征在于，根据所述当前紧密度目标数据更新所述当前分类数据包括：确定所述当前紧密度目标数据对应的分类组合数据；对所述分类组合数据对应的分类组合进行分类处理得到更新后的当前分类数据。4.根据权利要求2所述的空壳企业识别方法，其特征在于，根据所述当前紧密度目标数据更新所述当前企业关联数据包括：确定所述当前紧密度目标数据对应的分类组合数据；根据所述分类组合数据对应的分类组合确定更新后的当前企业关联数据。5.根据权利要求1所述的空壳企业识别方法，其特征在于，根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据包括：根据相邻迭代中的当前紧密度目标数据确定各当前紧密度差值数据；根据各当前紧密度差值数据确定所述当前紧密度差值目标数据。6.根据权利要求1所述的空壳企业识别方法，其特征在于，根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据包括：根据所述历史企业关联数据和历史分类数据确定历史紧密度目标数据，根据所述历史紧密度目标数据更新所述历史分类数据和所述历史企业关联数据后进行对应迭代计算；根据各历史紧密度目标数据确定所述历史紧密度差值目标数据。7.根据权利要求5所述的空壳企业识别方法，其特征在于，还包括：根据企业基本信息筛选初始企业数据；根据所述初始企业数据中的各企业交易信息确定历史企业数据；根据所述历史企业数据确定所述历史企业关联数据。8.一种空壳企业识别装置，其特征在于，包括：历史紧密度差值模块，用于根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据；当前企业关联数据模块，用于根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据；迭代模块，用于根据所述当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据，根据所述当前紧密度目标数据更新所述当前分类数据和所述当前企业关联数据后进行
对应迭代计算；当前紧密度差值模块，用于根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据；空壳企业识别模块，用于根据所述当前紧密度差值目标数据和所述历史紧密度差值目标数据的比较结果对所述待识别企业进行空壳企业识别。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的空壳企业识别方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的空壳企业识别方法的步骤。

技术总结
本发明提供一种空壳企业识别方法及装置，属于人工智能技术领域，可应用于金融领域或其他领域。该空壳企业识别方法包括：根据历史企业关联数据确定历史紧密度差值目标数据；根据历史企业数据和待识别企业数据确定当前企业关联数据；根据当前企业关联数据和当前分类数据确定当前紧密度目标数据，根据当前紧密度目标数据更新当前分类数据和当前企业关联数据后进行对应迭代计算；根据各当前紧密度目标数据确定当前紧密度差值目标数据；根据当前紧密度差值目标数据和历史紧密度差值目标数据的比较结果对待识别企业进行空壳企业识别。本发明可以构建一套及时、高效、精准的空壳企业识别机制，封堵管理疏漏，维护银行利益。维护银行利益。维护银行利益。


技术研发人员：王佳匀 张家玮 马宇清
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：2022.02.11
技术公布日：2022/5/25