2月3日，工商银行一项名为“企业风险预警方法、装置，电子设备、介质和程序产品”的专利公布，其申请于2022年3月16日，可用于人工智能技术领域。

摘要显示，获取企业的舆情数据，其中包括文本信息；根据文本信息，确定舆情数据的客户名称、风险标签及情感值；根据客户名称，获取对应企业的交易数据；根据情感值和交易数据，计算对应的企业风险值；以及根据企业风险值，返回企业风险预警结果。

更具体的，在根据文本信息确定客户名称、风险标签方面，包括：分别将文本信息与预先构建的企业名称库、风险标签库进行匹配，得到舆情数据对应的客户名称、风险标签。

而根据文本信息确定舆情数据的情感值，则包括：确定文本信息中的关键词集合；根据关联程度确定关键词集合的关联词集合；根据关键词集合和关联词集合，计算情感取向概率，从而确定情感值。

其中，情感取向概率分为正向情感概率值和负向情感概率值，比较这些数值的大小，将最大的情感概率值作为情感值。

最后，根据交易数据计算交易风险值；根据情感值和交易风险值计算企业风险值；将企业风险值与预先设置的风险阈值比较；当企业风险值大于或等于风险阈值时，返回企业风险预警结果。

该发明的背景为，银行传统的信贷风险评估大多依赖于企业的资产负债表、利润表、现金流量表及纳税情况等信息，但现实中，不少中小微企业普遍缺失这些信息，只能依赖对企业的贷前、贷中、贷后的经营流水进行评估、监控或通过征信数据、工商信息等第三方接入方式获取，信息具有时滞性。

而在数据缺失严重的情况下，通常采取人工在互联网上搜索客户负面信息的方式作为数据搜集手段。在大数据发展迅速的当下，中小微企业在互联网留下的舆情痕迹增多，通过人工智能手段对互联网上的舆情文本数据进行分析，可更为便捷和及时地获取客户风险信息，提高信用风险监测效率，且综合企业经营信息可增加企业风险评估的准确性。