基于链路预测的小微授信客户隐性关联关系识别研究

作者：程广华

来源：江苏工程职业技术学院学报, 2018, 18(03): 5-9.

DOI：10.19315/j.issn.2096-0425.2018.03.002

• 商业银行
• 小微企业
• 关联关系
• 复杂网络
• 链路预测
• Python

商业银行在小微业务信贷风险管理实践中的核心问题是:如何识别小微企业客户间的隐性关联关系,全面准确地评估风险,做好资产质量管控。从风险管理的实践看,小微企业是以人为核心的微观经济主体,企业的日常管理、资金运作等紧紧掌握在一些核心人员手中,除显性的股权、任职、上下游关系外,核心人员在银行不同渠道留存的信息也构成了复杂网络。基于此类信息,采用链路预测算法,使用Python的net-workx库,识别不同人员之间存在链接的可能性,进而识别不同人员控制的企业间的隐性关联关系。