(19)中华 人民共和国 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 202111439173.X (22)申请日 2021.11.30 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦2层 (72)发明人 崔壮壮　李敏　万碧佳　 (74)专利代理 机构 北京博浩百 睿知识产权代理 有限责任公司 1 1134 代理人 宫传芝 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 40/04(2012.01) G06F 16/9535(2019.01) (54)发明名称 企业风险预测方法、 装置及电子设备 (57)摘要 本公开提供了一种企业风险预测方法、 装置 及电子设备， 涉及数据处理领域， 尤其涉及人工 智能领域。 具体实现方案为： 获取预定企业的企 业数据， 其中， 所述企业数据包括搜索数据， 所述 搜索数据包括采用预定搜索引擎对所述预定企 业进行搜索获得的数据； 对所述企业数据进行特 征提取， 得到多维特征， 其中， 所述多维特征包 括： 基于所述搜索数据得到的搜索特征； 基于所 述多维特征对 所述预定企业的风险进行预测， 得 到所述预定企业的风险预测结果。 通过本公开， 能够准确预测企业 风险， 而且成本低。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 114139798 A 2022.03.04 CN 114139798 A 1.一种企业 风险预测方法， 包括： 获取预定企业的企业数据， 其中， 所述企业数据包括搜索数据， 所述搜索数据包括采用 预定搜索引擎对所述预定企业进行搜索获得的数据； 对所述企业数据进行特征提取， 得到多维特征， 其中， 所述多维特征包括： 基于所述搜 索数据得到的搜索特 征； 基于所述多维特征对所述预定企业的风险进行预测， 得到所述预定企业的风险预测结 果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述多维特征还包括： 财务特征和股价特征， 其 中， 所述财务特征包括用于表征所述预定企业的财务状况 的至少一个财务指标， 以及基于 所述至少一个财务指标得到的指标波动趋势， 所述股价特征包括所述预定企业的股价指 数， 以及基于所述股价指数 得到的在预定时间内的股价变换趋势。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述基于所述多维特征对所述预定企业的风险进 行预测， 得到所述预定企业的风险预测结果包括： 将所述多维特征输入风险预测模型， 得出所述预定企业的风险预测结果， 其中， 所述风 险预测模 型采用多组样本数据训练得到， 所述多组样本数据包括： 样 本企业数据， 以及所述 样本企业数据对应的企业的风险预测结果。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述将所述多维特征输入风险预测模型， 得出所 述预定企业的风险预测结果包括： 在所述风险预测模型为多个的情况下， 将所述多维特征分别输入多个风险预测模型， 得出多个风险预测结果； 对所述多个风险预测结果进行加权求和， 得到所述预定企业的风险预测结果。 5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法， 其中， 所述搜索特征包括以下至少之一： 基 础统计搜索量， 专用词包搜索量， 其中， 所述基础统计搜索量为基于所述预定企业的基础信 息进行搜索的搜索数量， 所述专用词包搜索量为基于所述预定企业的业务特征的关键词进 行搜索的搜索量。 6.根据权利要求5所述的方法， 其中， 所述基础统计搜索量包括以下维度至少之一的特 征： 搜索情感特征， 搜索类型特征， 其中， 所述搜索情感特征用于标识搜索对所述预定企业 的情感的积极性， 所述搜索类型 特征用于标识搜索所包括的所述预定企业的代号类型。 7.一种企业 风险预测装置， 包括： 获取模块， 用于获取预定企业的企业数据， 其中， 所述企业数据包括搜索数据， 所述搜 索数据包括采用预定 搜索引擎对所述预定企业进行搜索获得的数据； 提取模块， 用于对所述企业数据进行特征提取， 得到多维特征， 其中， 所述多维特征包 括： 基于所述搜索数据得到的搜索特 征； 预测模块， 用于基于所述多维特征对所述预定企业的风险进行预测， 得到所述预定企 业的风险预测结果。 8.根据权利要求7所述的装置， 其中， 所述多维特征还包括： 财务特征和股价特征， 其 中， 所述财务特征包括用于表征所述预定企业的财务状况 的至少一个财务指标， 以及基于 所述至少一个财务指标得到的指标波动趋势， 所述股价特征包括所述预定企业的股价指 数， 以及基于所述股价指数 得到的在预定时间内的股价变换趋势。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114139798 A 29.根据权利要求7 所述的装置， 其中， 所述预测模块包括： 处理单元， 用于将所述多维特征输入风险预测模型， 得出所述预定企业的风险预测结 果， 其中， 所述风险预测模型采用多组样本数据训练得到， 所述多组样本数据包括： 样本企 业数据， 以及所述样本企业数据对应的企业的风险预测结果。 10.根据权利要求9所述的装置， 其中， 所述处 理单元包括： 第一处理子单元， 用于在所述风险预测模型为多个的情况下， 将所述多维特征分别输 入多个风险预测模型， 得 出多个风险预测结果； 第二处理子单元， 用于对所述多个风险预测结果进行加权求和， 得到所述预定企业的 风险预测结果。 11.根据权利要求7至10中任一项所述的装置， 其中， 所述搜索特征包括以下至少之一： 基础统计搜索量， 专用词包搜索量， 其中， 所述基础统计搜索量为基于所述预定企业的基础 信息进行搜索的搜索数量， 所述专用词包搜索量为基于所述预定企业的业务特征的关键词 进行搜索的搜索量。 12.根据权利要求11所述的装置， 其中， 所述基础统计搜索量包括以下维度至少之一的 特征： 搜索情感特征， 搜索类型特征， 其中， 所述搜索情感特征用于标识搜索对所述预定企 业的情感的积极性， 所述搜索类型 特征用于标识搜索所包括的所述预定企业的代号类型。 13.一种电子设备， 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指令， 所述指令被所述至少一个处 理器执行， 以使所述至少一个处理器能够执行权利要求 1至6中任一项 所述的企业风险预测 方法。 14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质， 其中， 所述计算机指令用于 使所述计算机执 行根据权利要求1至 6中任一项所述的企业 风险预测方法。 15.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 所述计算机程序在被处理器执行时实现根 据权利要求1至 6中任一项所述的企业 风险预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114139798 A 3