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供应链金融中基于图神经网络的关联企业风险识别1

供应链金融中基于图神经网络的关联企业风险识别

摘要

本报告系统研究了基于图神经网络（GNN）技术在供应链金融场景下关联企业风险

识别的应用方案。随着供应链金融规模的不断扩大，传统风险识别方法已难以应对复杂

的企业关联网络带来的挑战。本文首先分析了供应链金融的发展现状及风险识别痛点，

指出企业间复杂的股权、交易、担保等关联关系导致风险传导路径隐蔽且难以识别。随

后，报告详细阐述了图神经网络技术的理论基础，包括图卷积网络（GCN）、图注意力

网络（GAT）等核心算法的原理及适用性分析。研究提出了一个多维度企业风险识别框

架，整合了财务数据、交易数据、舆情数据等异构信息源，构建了动态更新的企业关系

图谱。技术路线部分详细描述了数据采集与预处理、图结构构建、特征工程、模型训练

与优化的完整流程。实施方案设计了分阶段推进计划，包括试点验证、系统开发和全面

推广三个阶段。预期成果显示，该方案可提升风险识别准确率1520%，缩短风险预警时

间至72小时内。报告还全面分析了技术、数据、合规等潜在风险及应对措施，并提出

了组织、人才、资金等方面的保障机制。研究表明，图神经网络技术能有效挖掘企业网

络中的潜在风险传导路径，为供应链金融机构提供更精准的风险管理工具，对促进供应

链金融健康发展具有重要意义。

引言与背景

供应链金融的发展历程与重要性

供应链金融作为一种创新的金融服务模式，自20世纪80年代萌芽以来，经历了从

简单贸易融资到复杂生态化服务的演变过程。根据中国供应链金融年鉴数据显示，2022

年我国供应链金融市场规模已突破20万亿元，年复合增长率保持在15%以上。供应链

金融通过将核心企业信用延伸至上下游中小企业，有效解决了传统金融中信息不对称

导致的融资难问题。国家”十四五”规划明确提出要”深化供应链金融服务创新”，中国人

民银行等八部委联合发布的《关于规范发展供应链金融支持供应链产业链稳定循环和

优化升级的意见》进一步为行业发展提供了政策指引。供应链金融的重要性体现在三个

方面：一是促进产业链协同发展，通过金融活水优化资源配置；二是缓解中小企业融资

约束，据统计，供应链金融服务的中小企业融资成本平均降低23个百分点；三是增强

产业链韧性，特别是在疫情等突发事件中发挥了关键作用。然而，随着业务规模扩大和

参与主体增多，供应链金融面临的风险管理挑战也日益凸显，特别是关联企业间的风险

传导问题已成为制约行业健康发展的关键瓶颈。

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风险识别在供应链金融中的核心地位

风险识别是供应链金融风险管理的第一道防线，其准确性和时效性直接影响金融

机构的资产质量。传统供应链金融风险识别主要依赖财务报表分析、主体信用评级和交

易背景真实性核查等方法，存在明显的局限性。中国银行业协会发布的《中国银行业供

应链金融发展报告》指出，2021年供应链金融不良贷款率中，超过60%的案例与企业

关联风险传导有关。关联企业风险具有隐蔽性、传染性和放大性三大特征：隐蔽性体现

在关联关系可能通过多层股权代持、交叉担保等方式隐藏；传染性表现为单个企业风险

通过资金链、担保链快速扩散；放大性则源于关联企业间的共振效应可能导致系统性风

险。近年来，多家商业银行因未能有效识别关联企业风险而遭受重大损失的案例频发，

如某城商行因对同一实际控制人控制的10余家企业过度授信导致5亿元贷款损失。这

些案例凸显了创新风险识别技术的迫切性。随着大数据、人工智能技术的发展，基于企

业关系网络的风险识别方法逐渐成为研究热点，为解决传统方法的局限性提供了新的

思路。

图神经网络技术的研究进展与应用潜力

图神经网络作为深度学习在图结构数据上的重要分支，自2009年首次提出以来经

历了快速发展。根据谷歌学术统计年GNN相关论文数量年均增长率超过

80%，已成为人工智能领域最活跃的研究方向之一。GNN的核心优势在于能够有效捕

捉节点间的依赖关系和结构信息，特别适合处理企业关联网络这类非欧几里得数据。在

金融领域，GNN已成功应用于反洗钱、欺诈检测和信用风险等场景。国际货币基金组

织（IMF）2022年工作报告显示，采用GNN技术的金融风险识别模型相比传统机器学

习方法准确率提升1218%