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摘要：公开了一种基于联邦学习的企业风险预测方法和系统，包括将企业经营数据与第三方数据提交到联邦存储库中，其中，第三方数据包括咨询和审计数据；基于预设数据规范在联邦存储库中对企业经营数据和第三方数据进行自由样本的加工处理，加工处理包括同态加密和业务数据对齐；利用机器学习和深度学习模型训练分别构建企业和第三方算法模型，从各自模型中抽样获得样本数据，并将样本数据输入联邦学习技术平台进行联合建模，生成联合模型；利用联合模型进行联合预测，并将预测结果反馈至企业和第三方算法模型。本申请可用于明确当前企业的业务漏洞，预测未来企业中存在风险。

主权项：1.一种基于联邦学习的企业风险预测方法，其特征在于，包括：S1：将企业经营数据与第三方数据提交到联邦存储库中，其中，所述第三方数据包括咨询和审计数据；S2：基于预设数据规范在所述联邦存储库中对所述企业经营数据和所述第三方数据进行自由样本的加工处理，所述加工处理包括同态加密和业务数据对齐；S3：利用机器学习和深度学习模型训练分别构建企业和第三方算法模型，从各自模型中抽样获得样本数据，并将所述样本数据输入联邦学习技术平台进行联合建模，生成联合模型；以及S4：利用所述联合模型进行联合预测，并将预测结果反馈至所述企业和第三方算法模型；所述企业和第三方算法模型获取对应的分类数据、特征数据和核心业务数据，所述核心业务数据包括样本ID、业务特征变量和表现数据；所述步骤S3中的联合建模具体包括：对输入的所述企业和第三方的数据样本进行样本ID匹配，输出样本ID交集后进行模型的训练，生成所述联合模型；所述联合模型中的风险模型公式为Ris＝min150,F1+min150,F2+min150,F3+min150,F4+min150,F5，其中，Ris为风险分数，F1表示法人股东情况，F2表示经营情况，F3表示信用情况，F4表示竞争能力，F5表示行业趋势；定义根节点R1，子节点R2，行业排名T1，黑名单B1，对于非企业森林内企业：F1＝120；对于企业森林内企业：F1＝120-R1-R25*10；F1＝F1-10,T1≤10％；F1＝F1-5,10％T1≤50％；F1＝F1-5,B1≥10；F1＝F1-10,B1≥100；其中，与根距离进行扣减，5层以上扣减十分；平均注册资本排名，本树在本行业排名后10％扣十分，10％排名50％扣5分；树涉及黑名单，三年内合计10次以上扣5分，100次以上扣十分；经营情况F2的评价指标如下：其中，Z1表示缴税平均增长率，Z2表示职工基本医疗保险人数增长率，Z3表示近两年净资产收益率，Z4表示销售收入增长率，W22表示企业存在时间百分位排名，W23表示负债率百分位排名，W24表示有效行政许可个数百分位排名；信用情况F3视企业是否属于企业森林内具有不同的计算方式：对于非企业森林内企业： 其中，Oap:表示原始行政处罚分，Ode表示原始企业被告次数，Es表示规模指数，Rdh表示失信被执行数百分位排名；对于企业森林内企业：F3＝150+10a+10b+10c，其中，Ap5表示五年内行政处罚分值； De3表示三年内企业被告次数； Bl3表示三年内黑名单次数；竞争能力F4的评价指标计算公式为： 其中：Rt表示商标个数百分位排名；Rp表示专利个数百分位排名；Rw表示作品著作权个数百分位排名；Rs表示软件著作权个数百分位排名；Re表示注册资本百分位排名；Rc表示资质证书分值百分位排名；Rm表示职工基本医疗保险人数百分位排名；行业趋势F5的评价指标计算公式为：F5＝120+6A+4B+6C；其中： Riu表示行业代表性的大中型企业的营业收入增长率； Reu表示行业年度企业新增数； Rpu表示行业从业人员数增长率。

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