一种基于神经网络模型的贷后风险传导预警方法

本发明公开了一种基于神经网络模型的贷后风险传导预警方法，所述预警方法包括：获取企业节点数据和企业关系边数据；对企业节点变量进行清洗、缺失值填充、类别变量编码和特征拼接；按照时间片构建企业产业链动态图；将图数据输入带边特征的异构图注意力神经网络，得到每一企业节点的多维风险预测值；根据不同风险变量对应阈值生成预警信号，并在需要时输出风险传导路径。能够把企业基本属性、产业链关联关系、制造业生产经营数据以及历史风险事件统一转化为图数据，并通过深度学习模型进行多任务风险预测和风险传导路径识别的贷后风险传导预警方法。