基于大数据与Inception V3深度网络模型的金融风控系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据与Inception V3深度网络模型的金融风控系统，包括目标数据采集模块，基于风控指标调用对应的数据挖掘模块进行目标数据的采集；数据特征提取模块，基于CCIPCA算法实现数据特征的提取；风险评估模块，基于所述数据特征采用Inception V3深度神经网络模型实现目标数据的风险评估。本发明专利技术实现了外部数据和内部数据的整合，大大提高了了金融风控系统的数据处理效率，基于不同Inception V3深度神经网络模型，实现了各种(如信用风险，市场风险)金融风险的自动高效评估，从而在实际操作中可以灵活多变地采取不同的应对策略，保证金融交易的安全。

Financial risk control system based on big data and perception V3 deep network model

【技术实现步骤摘要】
基于大数据与InceptionV3深度网络模型的金融风控系统
本专利技术涉及金融安全领域，具体涉及一种基于大数据与InceptionV3深度网络模型的金融风控系统。
技术介绍
互联网金融作为金融和科技相结合的产物，在日常生活中扮演着越来越重要的角色。用户可以通过互联网实现账目管理、网上支付、购买金融产品等各种操作，因此如何制定快速有效的金融风控策略，提高客户信息数据处理效率，及时预测防范业务中信用及欺诈风险，已成为金融企业亟待解决的问题。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供了基于大数据与InceptionV3深度网络模型的金融风控系统，利用该系统能够提高风险管控效率。为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：基于大数据与InceptionV3深度网络模型的金融风控系统，包括：目标数据采集模块，基于风控指标调用对应的数据挖掘模块对目标数据集进行采集；数据特征提取模块，基于CCIPCA算法实现数据特征的提取；风险评估模块，基于上述的数据特征，采用InceptionV3深度神经网本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于大数据与Inception V3深度网络模型的金融风控系统，其特征在于，包括：/n目标数据采集模块，基于风控指标调用对应的数据挖掘模块对目标数据集进行采集；/n数据特征提取模块，基于CCIPCA算法实现数据特征的提取；/n风险评估模块，基于上述的数据特征，采用Inception V3深度神经网络模型实现目标数据的风险评估。/n

【技术特征摘要】
1.基于大数据与InceptionV3深度网络模型的金融风控系统，其特征在于，包括：
目标数据采集模块，基于风控指标调用对应的数据挖掘模块对目标数据集进行采集；
数据特征提取模块，基于CCIPCA算法实现数据特征的提取；
风险评估模块，基于上述的数据特征，采用InceptionV3深度神经网络模型实现目标数据的风险评估。


2.如权利要求1所述的基于大数据与InceptionV3深度网络模型的金融风控系统，其特征在于，还包括：
数据预处理模块，采用基于属性重要度的属性约简算法和基于类间区分度的属性约简方法实现数据的约简操作。


3.如权利要求1所述的基于大数据与InceptionV3深度网络模型的金融风控系统，其特征在于，还包括：
目标数据分类模块，基于LSSVM方法基于数据特征实现目标数据的分类；所述风险评估模块根据目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆朝阳，杨健全，朱倩倩，赵小曼，
申请(专利权)人：西安交通大学城市学院，
类型：发明
国别省市：陕西;61