摘要
本发明涉及金融风险预测技术领域,具体涉及一种金融风险预测方法、装置、存储介质及设备。方法包括:获取金融数据,提取多模态特征;基于多模态特征,采用基于约束的因果发现算法生成因果图,并采用结构方程模型量化因果强度;采用量化后的因果图作为反事实生成对抗网络的约束,生成反事实场景并分析风险传导路径;基于多模态特征、因果图以及风险传导路径对因果图神经网络模型进行训练;并进行可解释性分析以及风险监控。本发明的技术方案,可精准构建金融风险因果关联,生成反事实场景明晰传导路径,经可解释分析与监控,提升风险预测准确性、可解释性,助力及时防控金融风险,增强金融系统稳定性与风险应对能力。