(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 202210824656.X (22)申请日 2022.07.13 (71)申请人 深圳壹账通智能科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市前海深港合作 区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市 前海商务秘书 有限公司) (72)发明人 王强　 (74)专利代理 机构 深圳市沃德知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44347 专利代理师 高杰　于志光 (51)Int.Cl. G06Q 40/04(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06K 9/62(2022.01)G06F 40/30(2020.01) G06F 16/36(2019.01) (54)发明名称 元宇宙中IPO发行风险预测方法、 装置、 设备 及介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术， 揭露了一种元宇 宙中IPO发行风险预测方法， 包括： 在其他元宇宙 子系统中， 根据目标企业的ID获取关联 企业的数 据信息集； 通过联邦学习方式， 利用预设语义分 析模型及利用预设可解性风险预测模型分别对 关联企业数据信息集进行分析得到关联企业的 纳税及控股文本摘要及资产风险结果； 从第一元 宇宙子系统中获取目标 企业的企业数据信息， 对 企业数据信息、 关联企业的纳税及控股文本摘要 及资产风险结果进行风险预测， 得到预测结果。 此外， 本发明还涉及区块链技术， 数据信息集可 存储于区块链的节点。 本发明还提出一种IPO发 行风险预测装置、 电子设备 以及存储介质。 本发 明可以提高元宇宙中IPO发行时风险预测效率及 准确性。 权利要求书3页 说明书11页 附图4页 CN 115222533 A 2022.10.21 CN 115222533 A 1.一种元宇宙中IPO发行风险预测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 从预构建的元宇宙系统的第一元宇宙子系统中获取目标企业的IPO发行请求； 在其他元宇宙子系统中， 根据所述目标企业的ID获取关联企业的关联企业数据信息 集， 并将所述关联企业数据信息集分类为纳税 控股信息集、 资产信息集； 在其他元宇宙子系统中， 通过联邦学习方式， 利用预设语义分析模型， 从所述关联企业 数据信息中提取 所述纳税 控股信息集的纳税及控股文本摘要； 在其他元宇宙子系统中， 通过联邦学习方式， 根据 所述关联企业数据信息， 利用预设可 解性风险预测模型对所述资产信息集分析， 得到所述关联企业的资产风险结果； 从预设模型 数据库中选取与目标企业类型匹配的IPO发行风险预测模型； 根据所述IPO发行请求， 从第一元宇宙子系统中获取所述目标企业的企业数据信息， 根 据所述企业数据信息、 所述关联企业的纳税及 控股文本摘要及资产风险结果， 利用所述IPO 发行风险预测模型对所述目标企业的IPO发行请求进行风险预测， 得到预测结果。 2.如权利要求1所述的元宇宙中IPO发行风险预测方法， 其特征在于， 所述从预构建的 元宇宙系统的第一元宇宙子系统中获取目标企业的IPO发行请求之前， 所述方法还 包括： 基于区块链， 由多个元宇宙子系统及元宇宙监管机构构建元宇宙系统， 其中所述元宇 宙子系统连接一个或多个用户。 3.如权利要求1所述的元宇宙中IPO发行风险预测方法， 其特征在于， 所述根据所述目 标企业的ID获取关联企业的关联企业数据信息， 包括： 利用所述目标企业的ID,查询所述目标企业的股权投资信息； 根据所述股权投资信息， 利用知识图谱分析 所述目标企业的企业实际控制人； 利用所述目标企业的ID及所述企业实际控制人， 从预设企业数据库中获取所述关联企 业的关联企业数据信息 。 4.如权利要求1所述的元宇宙中IPO发行风险预测方法， 其特征在于， 所述通过联邦学 习方式， 利用预设语义分析模型， 从所述关联企业数据信息中提取所述纳税控股信息集的 纳税及控股文本摘要， 包括： 从预设的联邦学习框架中获取 预设语义分析模型； 对所述纳税 控股信息集进行分词量 化处理得到纳税 控股信息向量 集； 对所述纳税 控股信息向量 集进行遮蔽操作， 得到遮蔽纳税 控股信息向量 集； 利用所述预设语义分析模型中的编码器， 对所述纳税控股信 息向量集及遮蔽纳税控股 信息向量 集执行特征提取操作， 得到纳税 控股特征集； 利用所述预设语义分析模型中的解码器， 预测所述纳税控股特征集的纳税及控股文本 摘要。 5.如权利要求1所述的元宇宙中IPO发行风险预测方法， 其特征在于， 所述通过联邦学 习方式， 根据所述关联企业数据信息， 利用预设可解性风险预测模型对所述资产信息集分 析， 得到所述关联企业的资产风险结果， 包括： 从预设的联邦学习框架中获取 预设可解释性 风险预测模型； 将所述资产信息集分类为 流动资产信息集及股票型资产信息集； 利用所述预设可解性风险预测模型中第 一随机森林模型， 对所述流动资产信 息集进行 分类， 得到流动资产风险等级；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115222533 A 2利用所述预设可解性风险预测模型中第 二随机森林模型， 对所述股票型资产信 息集进 行分类， 得到股票型资产风险等级； 利用可解释性算法， 计算所述资产信 息集中各个特征对所述流动资产风险等级及所述 股票型资产风险等级的贡献度； 综合所述流动资产风险等级、 所述股票型资产风险等级及 贡献度得到所述关联企业的 资产风险结果。 6.如权利要求1所述的元宇宙中IPO发行风险预测方法， 其特征在于， 所述根据所述企 业数据信息、 所述关联企业的纳税及 控股文本摘要及资产风险结果， 利用所述IPO发行风险 预测模型对所述目标企业的IPO发行请求进行风险预测， 得到预测结果， 包括： 对所述企业数据信 息、 所述关联企业的纳税及控股文本摘要及资产风险结果进行整理 及分类， 得到标准企业数据信息集； 利用所述IPO发行风险预测模型分析根据 所述标准企业数据信 息集中各项指标信 息是 否满足预设的标准， 得到预测结果。 7.如权利要求1至6中任一项所述的元宇宙中IPO发行风险预测方法， 其特征在于， 所述 利用所述IPO发行风险预测模 型对所述目标企业的IPO发行请求进 行风险预测， 得到预测结 果之后， 所述方法还 包括： 利用所述元宇宙监管机构对所述预测结果进行最终评估， 得到评估结果； 其中所述最 终评估结果包 含批准或驳回所述目标企业在所述元宇宙系统中的IPO发行请求。 8.一种IPO发行风险预测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 发行请求模块， 用于从预构建的元宇宙系统的第一元宇宙子系统中获取目标企业的 IPO发行请求； 数据信息采集模块， 用于在其他元宇宙子系统中， 根据所述目标企业的ID获取关联企 业的关联企业数据信息集， 并将所述关联企业数据信息集分类为纳税控股信息集、 资产信 息集； 文本摘要提取模块， 用于在其他元宇宙子系统中， 通过联邦学习方式， 利用预设语义分 析模型， 从所述关联企业数据信息中提取 所述纳税 控股信息集的纳税及控股文本摘要； 资产风险分析模块， 用于在其他元宇宙子系统中， 通过联邦学习方式， 根据所述关联企 业数据信息， 利用预设可解性风险预测模型对所述资产信息集分析， 得到所述关联企业的 资产风险结果； 风险预测模块， 用于从预设模型数据库中选取与目标企业类型匹配的IPO发行风险预 测模型； 根据所述IPO发行请求， 从第一元宇宙子系统中获取所述目标企业的企业数据信 息， 根据所述 企业数据信息、 所述关联企业的纳 税及控股文本摘要及资产风险结果， 利用所 述IPO发行风险预测模型对所述目标企业的IPO发行请求进行风险预测， 得到预测结果。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程序被所 述至少一个处理器执行， 以使 所述至少一个处理器能够执行如权利要求 1至7中任意一项 所 述的元宇宙中IPO发行风险预测方法。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115222533 A 3