本技术涉及金融科技和人工智能，尤其涉及一种风险预警方法和装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、目前，通常通过神经网络(例如卷积神经网络(cnn)等)对标注好的风险数据样本进行风险预警。例如，在金融产品的风险预警过程中，债券的利率波动会对债券的市场价值产生影响，对于持有大量债券投资的企业，需要评估债券利率变化对债券投资的投资风险，便于企业基于投资风险调整投资策略。但是，这种方法在风险预警时，只分析了风险数据样本中之间的线性关系，难以分析风险数据样本存在复杂时间序列的非线性关系，导致风险预警的准确率较低，因此，如何提高风险预警的准确率成为了亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本技术实施例的主要目的在于提出一种风险预警方法和装置、电子设备及存储介质，旨在提高风险预警的准确率。
2、为实现上述目的，本技术实施例的第一方面提出了一种风险预警方法，所述方法包括：
3、获取初始风险数据；其中，所述初始风险数据是基于时序的数据，所述初始风险数据包括产品风险指标数据及产品风险价值数据；
4、根据所述产品风险价值数据从所述产品风险指标数据筛选出目标风险指标数据；其中，所述目标风险指标数据是对所述产品风险价值数据产生风险的数据；
5、获取预训练的风险预警模型；其中，所述风险预警模型包括状态检测门、遗忘门及激活门；
6、利用所述状态检测门对所述目标风险指标数据进行状态检测，得到指标风险状态；所述指标风险状态用于表示所述目标风险指标数据的风险程度；
7、利用所述遗忘门对所述目标风险指标数据进行异常指标过滤处理，得到风险指标正常数据；
8、利用所述激活门对所述指标风险状态及所述风险指标正常数据进行激活处理，得到所述产品风险价值样本的产品价值风险预警等级。
9、在一些实施例，所述利用所述激活门对所述指标风险状态及所述风险指标正常数据进行激活处理，得到所述产品风险价值样本的产品价值风险预警等级，包括：
10、根据所述风险指标正常数据对所述指标风险状态进行更新，得到更新指标风险状态；
11、获取所述激活门的输出权重矩阵及输出偏置项；
12、根据预设的激活函数、所述输出权重矩阵及所述输出偏置项对所述更新指标风险状态及所述风险指标正常数据进行激活处理，得到所述产品风险价值样本的产品价值风险预警等级。
13、在一些实施例，所述根据所述产品风险价值数据从所述产品风险指标数据筛选出目标风险指标数据，包括：
14、获取预设时刻的所述产品风险指标数据与所述预设时刻的所述产品风险价值数据之间的关联关系，得到产品风险数据关联关系；所述产品风险数据关联关系用于表示：所述产品风险指标数据对所述产品风险价值数据产生风险，所述产品风险价值数据对所述产品风险指标数据产生风险，所述产品风险指标数据及所述产品风险价值数据之间相互产生风险；
15、根据所述产品风险数据关联关系从所述产品风险指标数据筛选出所述目标风险指标数据。
16、在一些实施例，所述获取预设时刻的所述产品风险指标数据与所述预设时刻的所述产品风险价值数据之间的关联关系，得到产品风险数据关联关系，包括：
17、获取所述预设时刻的所述产品风险指标数据的时滞参数；
18、获取所述预设时刻的所述产品风险指标数据的第一滞后项，及所述第一滞后项的第一滞后参数；
19、获取所述预设时刻的所述产品风险价值数据的第二滞后项，及所述第二滞后项的第二滞后参数；
20、对所述时滞参数、第一滞后项、所述第一滞后参数、所述第二滞后项及所述第二滞后参数进行第一时序模型的构建，得到第一时序模型；
21、对所述时滞参数、第一滞后项、所述第一滞后参数、所述第二滞后项及所述第二滞后参数进行第二时序模型的构建，得到第二时序模型；
22、根据所述第一时序模型及所述第二时序模型获取所述预设时刻的所述产品风险指标数据与所述预设时刻的所述产品风险价值数据之间的关联关系，得到产品风险数据关联关系。
23、在一些实施例，所述根据所述第一时序模型及所述第二时序模型获取所述预设时刻的所述产品风险指标数据与所述预设时刻的所述产品风险价值数据之间的关联关系，得到产品风险数据关联关系之后，包括：
24、获取所述第一时序模型的第一残差数据，并获取所述第二时序模型的第二残差数据；
25、对于所述第一时序模型，在所述第二滞后参数不为零且所述第一残差数据发生变化时，所述产品风险数据关联关系为单向风险关联关系；
26、对于所述第二时序模型，在所述第一滞后参数不为零且所述第二残差数据发生变化时，所述产品风险数据关联关系为反向风险关联关系；
27、对于所述第一时序模型及所述第二时序模型，在所述第一滞后参数及所述第二滞后参数不为零且所述第一残差数据及所述第二残差数据发生变化时，所述产品风险数据关联关系为双向风险关联关系。
28、在一些实施例，所述获取预设时刻的所述产品风险指标数据与所述预设时刻的所述产品风险价值数据之间的关联关系，得到产品风险数据关联关系，还包括：
29、获取当前时间窗口，并根据所述当前时间窗口对所述产品风险价值数据进行时序波动幅度检测，得到当前窗口时序波动界限；
30、根据所述当前时间窗口，在所述当前窗口时序波动界限内获取所述预设时刻的所述产品风险指标数据与所述预设时刻的所述产品风险价值数据之间的关联关系，得到当前窗口关联关系；
31、获取所述当前时间窗口的相邻前向时间窗口，并根据所述相邻前向时间窗口对所述产品风险价值数据进行时序波动幅度检测，得到前向窗口时序波动界限；
32、根据所述相邻前向时间窗口，在所述前向窗口时序波动界限内获取所述预设时刻的所述产品风险指标数据与所述预设时刻的所述产品风险价值数据之间的关联关系，得到前向窗口关联关系；
33、获取所述当前时间窗口的相邻后向时间窗口，并根据所述相邻后向时间窗口对所述产品风险价值数据进行时序波动幅度检测，得到后向窗口时序波动界限；
34、根据所述相邻后向时间窗口，在所述后向窗口时序波动界限内获取所述预设时刻的所述产品风险指标数据与所述预设时刻的所述产品风险价值数据之间的关联关系，得到后向窗口关联关系；
35、将所述当前窗口关联关系、所述前向窗口关联关系及所述后向窗口关联关系进行融合，得到所述产品风险数据关联关系。
36、在一些实施例，所述获取初始风险数据之后，所述方法还包括：
37、对所述初始风险数据进行归一化处理，得到归一化风险数据；
38、对所述归一化风险数据进行时间趋势检验，得到平稳时间趋势风险数据；
39、对所述归一化风险数据进行单位根检验，得到平稳单位根风险数据；
40、将所述平稳时间趋势风险数据及所述平稳单位根风险数据进行融合，得到融合检验风险数据，并将所述融合检验风险数据作为所述初始风险数据。
41、为实现上述目的，本技术实施例的第二方面提出了一种风险预警装置，所述装置包括：
42、风险数据获取模块，用于获取初始风险数据；其中，所述初始风险数据是基于时序的数据，所述初始风险数据包括产品风险指标数据及产品风险价值数据；
43、指标数据筛选模块，用于根据所述产品风险价值数据从所述产品风险指标数据筛选出目标风险指标数据；其中，所述目标风险指标数据是对所述产品风险价值数据产生风险的数据；
44、预警模型获取模块，用于获取预训练的风险预警模型；其中，所述风险预警模型包括状态检测门、遗忘门及激活门；
45、状态检测模块，用于利用所述状态检测门对所述目标风险指标数据进行状态检测，得到指标风险状态；
46、异常指标过滤模块，用于利用所述遗忘门对所述目标风险指标数据进行异常指标过滤处理，得到风险指标正常数据；
47、风险预警模块，用于利用所述激活门对所述指标风险状态及所述风险指标正常数据进行激活处理，得到所述产品风险价值样本的产品价值风险预警等级。
48、为实现上述目的，本技术实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法。
49、为实现上述目的，本技术实施例的第四方面提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。
50、本技术提出的风险预警方法和装置、电子设备及存储介质，其通过获取初始风险数据；其中，初始风险数据是基于时序的数据，初始风险数据包括产品风险指标数据及产品风险价值数据；根据产品风险价值数据从产品风险指标数据筛选出目标风险指标数据；其中，目标风险指标数据是对产品风险价值数据产生风险的数据；获取预训练的风险预警模型；其中，风险预警模型包括状态检测门、遗忘门及激活门；利用状态检测门对目标风险指标数据进行状态检测，得到指标风险状态；指标风险状态用于表示目标风险指标数据的风险程度；利用遗忘门对目标风险指标数据进行异常指标过滤处理，得到风险指标正常数据；利用激活门对指标风险状态及风险指标正常数据进行激活处理，得到产品风险价值样本的产品价值风险预警等级。本技术首先根据产品风险价值数据从产品风险指标数据筛选出目标风险指标数据，能够将与产品风险价值数据无关的产品风险指标数据去除，有助于提高后续风险预警的准确率；其次，利用风险预警模型的状态检测门对目标风险指标数据进行状态检测，能够初步识别出风险指标的风险程度，并利用遗忘门对目标风险指标数据进行异常指标过滤处理，进一步提高风险指标的数据质量；最后，利用激活门对指标风险状态及风险指标正常数据进行激活处理，能够针对风险数据中复杂时间序列之间的非线性关系进行风险预警，提高了风险预警的准确率。
1.一种风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述激活门对所述指标风险状态及所述风险指标正常数据进行激活处理，得到所述产品风险价值样本的产品价值风险预警等级，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述产品风险价值数据从所述产品风险指标数据筛选出目标风险指标数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取预设时刻的所述产品风险指标数据与所述预设时刻的所述产品风险价值数据之间的关联关系，得到产品风险数据关联关系，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一时序模型及所述第二时序模型获取所述预设时刻的所述产品风险指标数据与所述预设时刻的所述产品风险价值数据之间的关联关系，得到产品风险数据关联关系之后，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取预设时刻的所述产品风险指标数据与所述预设时刻的所述产品风险价值数据之间的关联关系，得到产品风险数据关联关系，还包括：
7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取初始风险数据之后，所述方法还包括：
8.一种风险预警装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的风险预警方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的风险预警方法。
