(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210593670.3 (22)申请日 2022.05.27 (71)申请人 中国建设银行股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街25号 (72)发明人 闫拴　刘本农　杨洲清　冯瑜　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 贾磊　李辉 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 30/00(2012.01) (54)发明名称 一种上市公司风险识别方法及装置 (57)摘要 本文涉及金融科技领域， 提供了一种上市公 司风险识别方法及装置， 方法包括： 获取所有上 市公司的风险影 响参数的变动信息； 按照资产维 度及行业维度分别对所有上市公司进行分类； 按 照各风险影响参数的各变动因子从小到大的顺 序对各分类中上市公司进行排序， 根据各分类下 各风险影响参数的各变动因子对应的上市公司 排序结果， 确定各分类下各风险影 响参数对应的 上市公司综合排序结果； 根据各分类相关的综合 排序结果确定疑似风险上市公司； 由同属于资产 维度及行业维度的疑似风险上市公司组成风险 预警名单， 对风险预警名单中的上市公司进行风 险预警。 本文能够提高因风险影 响参数的变动信 息对上市公司风险影响识别的全面 性及准确性。 权利要求书3页 说明书11页 附图5页 CN 115018626 A 2022.09.06 CN 115018626 A 1.一种上市公司风险识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取所有上市公司的风险影响参数的变动信息， 所述变动信息包括多个 变动因子； 按照资产维度及行业维度分别对所有上市公司进行分类； 按照各风险影响参数的各变动因子从小到大的顺序对各分类中上市公司进行排序， 根 据各分类下各风险影响参数的各变动因子对应的上市公司排序结果， 确定各分类下各风险 影响参数对应的上市公司综合 排序结果； 将各分类下所有风险影响参数对应的上市公司综合排序 结果作为一综合排序 结果组， 从各综合排序结果组的每一综合排序结果中筛选出满足排序后预定占比的上市公司， 并对 其取交集处 理， 将取交集得到的上市公司作为疑似风险上市公司； 由同属于资产维度及行业维度的疑似风险上市公司组成风险预警名单， 对风险预警名 单中的上市公司进行风险预警。 2.如权利要求1所述的上市公司风险识别方法， 其特征在于， 风险影响参数至少包括高 管人员， 变动信息 至少包括： 基础变动因子及衍 生变动因子； 所述基础变动因子包括： 最近预定时间段的变动率及净变动量； 所述衍生变动因子包括： 历史n个预定时间段的累计变动率、 最近预定时间段的变动率 与累计变动率的占比、 历史n个预定时间段的累计净变动量、 最近预定时间段的净变动量与 累计净变动量的占比， 其中， n 为正整数。 3.如权利要求1所述的上市公司风险识别方法， 其特征在于， 根据 各分类下各风险影响 参数的各变动因子对应的上市公司排序结果， 确定各分类下各风险影响参数对应的上市公 司综合排序结果， 包括： 利用如下公式计算各分类下 各风险影响参数对应的上市公司综合 排序值： 其中， sik为风险影响参数i下分类k中上市公司的综合排序值， m为变动因子总量， aj为 第j个变动因子的权重， xijk为风险影响参数i的第j个变动因子下分类k中上市公司的排序 值； 按照各分类下各风险影响参数对应的上市公司综合排序值从小到大的顺序排序， 得到 各分类下 各风险影响参数对应的上市公司综合 排序结果。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述资产维度中的分类区间按照所有上市公 司的市值聚类结果确定 。 5.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 根据上市公司的风险影响参数的变动信息， 计算上市公司的综合变动量； 在每一分类中， 根据该分类中各上市公司的综合变动量， 分析该分类中综合变动量的 稳定区间； 根据各分类中综合变动量的稳定区间对待分析 上市公司风险进行 预测。 6.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 根据各分类中综合变动 量的稳定区间对待分 析上市公司风险进行 预测， 包括： 确定待分析 上市公司所属的资产分类及行业分类； 根据待分析 上市公司风险影响参数的变动信息， 计算待分析 上市公司的综合变动量；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115018626 A 2比较待分析上市公司的综合变动量及待分析上市公司所属资产分类及行业分类的综 合变动量的稳定区间， 若 所述待分析上市公司的综合变动量不在待分析上市公司所属资产 分类及行业分类的综合变动量的稳定区间内， 则对所述待分析 上市公司进行风险预警。 7.如权利要求1所述的上市公司风险识别方法， 其特 征在于， 还 包括： 根据风险预警名单中上市公司的风险影响参数的变动信 息， 计算风险预警名单中上市 公司的综合变动量； 确定待分析 上市公司所属的资产分类及行业分类； 根据待分析 上市公司风险影响参数的变动信息， 计算待分析 上市公司的综合变动量； 比较待分析上市公司的综合变动 量与风险预警名单中上市公司的综合变动 量， 若待分 析上市公司的综合变动量大于或等于风险预警名单中上市公司的综合变动量， 则对所述待 分析上市公司进行风险预警。 8.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取疑似风险上市公司历史n个预定时间段内收支比信息； 根据疑似风险上市公司历史n个预定时间段内收支比信息， 计算疑似风险上市公司的 收支比偏离程度； 比较疑似风险上市公司的收支比偏离程度与预设阈值， 若疑似风险上市公司的收支比 偏离程度小于或等于预设阈值， 则从所述 风险预警名单中删除疑似风险上市公司； 其中， 所述预设阈值 根据所有上市公司的历史n个预定时间段内收支比计算得到 。 9.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取疑似风险上市公司的财报信息、 新闻信息及舆论信息； 根据疑似风险上市公司的财报信息、 新闻信息及舆论信息， 确定上市公司是否存在违 规违法信息； 若存在， 则保留所述疑似风险上市公司， 若不存在， 则发送所述疑似风险上市公司至专 业人员分析。 10.一种上市公司风险识别装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取所有上市公司的风险影响参数的变动信息， 所述变动信息包括多 个变动因子； 分类单元， 用于按照资产维度及行业维度分别对所有上市公司进行分类； 计算单元， 用于按照各风险影响参数的各变动因子从小到大的顺序对各分类中上市公 司进行排序， 根据各分类下各风险影响参数 的各变动因子对应的上市公司排序结果， 确定 各分类下 各风险影响参数对应的上市公司综合 排序结果； 识别单元， 用于将各分类下所有风险影响参数对应的上市公司综合排序 结果作为一综 合排序结果组， 从各综合排序结果组的每一综合排序结果中筛选出满足排序后预定占比的 上市公司， 并对其取交集处 理， 将取交集得到的上市公司作为疑似风险上市公司； 预警单元， 用于由同属于资产维度及行业维度的疑似风险上市公司组成风险预警名 单， 对风险预警名单中的上市公司进行风险预警。 11.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可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9任一所述方 法。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115018626 A 3