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2月3日，工商銀行一項名為“企業風險預警方法、裝置，電子設備、介質和程序產品”的專利公布，其申請于2022年3月16日，可用于人工智能技術領域。

摘要顯示，獲取企業的輿情數據，其中包括文本信息；根據文本信息，確定輿情數據的客戶名稱、風險標簽及情感值；根據客戶名稱，獲取對應企業的交易數據；根據情感值和交易數據，計算對應的企業風險值；以及根據企業風險值，返回企業風險預警結果。

更具體的，在根據文本信息確定客戶名稱、風險標簽方面，包括：分別將文本信息與預先構建的企業名稱庫、風險標簽庫進行匹配，得到輿情數據對應的客戶名稱、風險標簽。

而根據文本信息確定輿情數據的情感值，則包括：確定文本信息中的關鍵詞集合；根據關聯程度確定關鍵詞集合的關聯詞集合；根據關鍵詞集合和關聯詞集合，計算情感取向概率，從而確定情感值。

其中，情感取向概率分為正向情感概率值和負向情感概率值，比較這些數值的大小，將最大的情感概率值作為情感值。

最后，根據交易數據計算交易風險值；根據情感值和交易風險值計算企業風險值；將企業風險值與預先設置的風險閾值比較；當企業風險值大于或等于風險閾值時，返回企業風險預警結果。

該發明的背景為，銀行傳統的信貸風險評估大多依賴于企業的資產負債表、利潤表、現金流量表及納稅情況等信息，但現實中，不少中小微企業普遍缺失這些信息，只能依賴對企業的貸前、貸中、貸后的經營流水進行評估、監控或通過征信數據、工商信息等第三方接入方式獲取，信息具有時滯性。

而在數據缺失嚴重的情況下，通常采取人工在互聯網上搜索客戶負面信息的方式作為數據搜集手段。在大數據發展迅速的當下，中小微企業在互聯網留下的輿情痕跡增多，通過人工智能手段對互聯網上的輿情文本數據進行分析，可更為便捷和及時地獲取客戶風險信息，提高信用風險監測效率，且綜合企業經營信息可增加企業風險評估的準確性。

關鍵詞： 風險預警 小微企業 大于或等于