基于金融应用的风险监测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及金融科技技术领域，公开了一种基于金融应用的风险监测方法及系统，所述方法包括：从获取到的金融应用程序文件中提取金融原始数据，对金融原始数据进行数据标准化处理，获得金融标准数据，基于金融标准数据构建金融知识图谱，对金融知识图谱进行特征提取，获得金融特征数据，将金融特征数据输入至预设风险监测模型中，以获得风险监测结果。通过基于获取到金融应用程序文件的金融原始数据构建金融知识图谱以提高金融原始数据的可视化程度和基于金融知识图谱进行风险监测的监测准确度，并通过结合预设风险监测模型对基于金额知识图谱获得金融特征数据进行风险监测，以实现安全快捷对金融应用进行风险监测，并提高金融应用的风险监测精度。

【技术实现步骤摘要】
基于金融应用的风险监测方法及系统
本专利技术涉及金融科技
，尤其涉及一种基于金融应用的风险监测方法及系统。
技术介绍
随着金融科技技术的快速发展，市场上涌现了各类金融应用，各类金融应用在给人们带来便捷的创新型金融服务的同时，也带来了各种金融风险，因此，各开发商纷纷加强自己开发的金融应用的风控能力，但现有技术中，多是采用第三方应用对金融应用进行风险监测或采用统一的风险监测模型对金融应用进行风险监测，带来了不必要的安全隐患的同时，也影响了金融应用的风险监测精度和风险监测速度，因此，如何安全快捷对金融应用进行风险监测，并提高金融应用的风险监测精度，成为一个亟待解决的问题。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供了一种基于金融应用的风险监测方法及系统，旨在解决如何安全快捷对金融应用进行风险监测，并提高金融应用的风险监测精度的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于金融应用的风险监测方法，所述方法包括以下步骤：根据获取到的应用监测请求匹配对应的金融应用程序文件，并从所述金融应用程序文件中提取金融原始数据；对所述金融原始数据进行数据标准化处理，获得金融标准数据，并基于所述金融标准数据构建金融知识图谱；对所述金融知识图谱进行特征提取，获得金融特征数据；将所述金融特征数据输入至预设风险监测模型中，以获得风险监测结果。可选地，所述对所述金融原始数据进行数据标准化处理，获得金融标准数据的步骤，具体包括：对所述金融原始数据进行数据清洗，获得金融过滤数据；对所述金融过滤数据进行数据自适应填充，获得金融补全数据；对所述金融补全数据进行知识抽取，获得金融标准数据。可选地，所述基于所述金融标准数据构建金融知识图谱的步骤，具体包括：从所述金融标准数据中按照预设金融知识图谱框架提取三元组；将所述三元组嵌入至所述预设金融知识图谱框架中，获得金融知识图谱。可选地，所述将所述金融特征数据输入至预设风险监测模型中，以获得风险监测结果的步骤之前，还包括：从预设风险数据库中提取金融样本数据，并根据所述金融样本数据提取样本风险指标项；根据预设评分规则计算所述样本风险指标项的样本风险评分结果；将所述金融样本数据作为预设训练模型的输入结果，将所述样本风险评分结果作为所述预设训练模型的输出结果；根据所述输入结果和所述输出结果对所述预设训练模型进行训练，以获得预设风险监测模型。可选地，所述将所述金融特征数据输入至预设风险监测模型中，以获得风险监测结果的步骤，具体包括：将所述金融特征数据输入至预设风险监测模型中进行评分处理，获得风险评价结果；获取所述风险评价结果中各评分指标项的风险分值，并标记所述风险分值中小于预设风险分值的目标评分指标项；基于所述目标评分指标项生成风险监测结果。此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种基于金融应用的风险监测系统，所述系统包括：数据获取模块，用于根据获取到的应用监测请求匹配对应的金融应用程序文件，并从所述金融应用程序文件中提取金融原始数据；图谱构建模块，用于对所述金融原始数据进行数据标准化处理，获得金融标准数据，并基于所述金融标准数据构建金融知识图谱；特征提取模块，用于对所述金融知识图谱进行特征提取，获得金融特征数据；风险监测模块，用于将所述金融特征数据输入至预设风险监测模型中，以获得风险监测结果。所述图谱构建模块，还用于对所述金融原始数据进行数据清洗，获得金融过滤数据；所述图谱构建模块，还用于对所述金融过滤数据进行数据自适应填充，获得金融补全数据；所述图谱构建模块，还用于对所述金融补全数据进行知识抽取，获得金融标准数据。所述图谱构建模块，还用于从所述金融标准数据中按照预设金融知识图谱框架提取三元组；所述图谱构建模块，还用于将所述三元组嵌入至所述预设金融知识图谱框架中，获得金融知识图谱。所述风险监测模块，还用于从预设风险数据库中提取金融样本数据，并根据所述金融样本数据提取样本风险指标项；所述风险监测模块，还用于根据预设评分规则计算所述样本风险指标项的样本风险评分结果；所述风险监测模块，还用于将所述金融样本数据作为预设训练模型的输入结果，将所述样本风险评分结果作为所述预设训练模型的输出结果；所述风险监测模块，还用于根据所述输入结果和所述输出结果对所述预设训练模型进行训练，以获得预设风险监测模型。所述风险监测模块，还用于将所述金融特征数据输入至预设风险监测模型中进行评分处理，获得风险评价结果；所述风险监测模块，还用于获取所述风险评价结果中各评分指标项的风险分值，标记所述风险分值中小于预设风险分值的目标评分指标项；所述风险监测模块，还用于基于所述目标评分指标项生成风险监测结果。本专利技术中，根据获取到的应用监测请求匹配对应的金融应用程序文件，并从所述金融应用程序文件中提取金融原始数据，对所述金融原始数据进行数据标准化处理，获得金融标准数据，并基于所述金融标准数据构建金融知识图谱，对所述金融知识图谱进行特征提取，获得金融特征数据，将所述金融特征数据输入至预设风险监测模型中，以获得风险监测结果，有别于现有技术中，采用第三方应用对金融应用进行风险监测或采用统一的风险监测模型对金融应用进行风险监测所带来的不必要的安全隐患和在金融应用的风险监测精度和风险监测速度上的影响，本专利技术通过基于获取到金融应用程序文件的金融原始数据构建金融知识图谱以提高金融原始数据的可视化程度和基于所述金融知识图谱进行风险监测的监测准确度，并通过结合预设风险监测模型对基于所述金额知识图谱获得金融特征数据进行风险监测，以实现安全快捷对金融应用进行风险监测，并提高金融应用的风险监测精度。附图说明图1为本专利技术基于金融应用的风险监测方法第一实施例的流程示意图；图2为本专利技术基于金融应用的风险监测方法第二实施例的流程示意图；图3为本专利技术基于金融应用的风险监测方法第三实施例的流程示意图；图4为本专利技术基于金融应用的风险监测系统第一实施例的结构框图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术实施例提供了一种基于金融应用的风险监测方法，参照图1，图1为本专利技术基于金融应用的风险监测方法第一实施例的流程示意图。本实施例中，所述基于金融应用的风险监测方法包括以下步骤：步骤S10：根据获取到的应用监测请求匹配对应的金融应用程序文件，并从所述金融应用程序文件中提取金融原始数据；易于理解的是，为了减少不需要的后台资源占用，本实施例中，是在接收到应用监测请求时，才根据获取到的应用监测请求匹配对应的金融应用程序文件，所述应用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于金融应用的风险监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n根据获取到的应用监测请求匹配对应的金融应用程序文件，并从所述金融应用程序文件中提取金融原始数据；/n对所述金融原始数据进行数据标准化处理，获得金融标准数据，并基于所述金融标准数据构建金融知识图谱；/n对所述金融知识图谱进行特征提取，获得金融特征数据；/n将所述金融特征数据输入至预设风险监测模型中，以获得风险监测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于金融应用的风险监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
根据获取到的应用监测请求匹配对应的金融应用程序文件，并从所述金融应用程序文件中提取金融原始数据；
对所述金融原始数据进行数据标准化处理，获得金融标准数据，并基于所述金融标准数据构建金融知识图谱；
对所述金融知识图谱进行特征提取，获得金融特征数据；
将所述金融特征数据输入至预设风险监测模型中，以获得风险监测结果。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述金融原始数据进行数据标准化处理，获得金融标准数据的步骤，具体包括：
对所述金融原始数据进行数据清洗，获得金融过滤数据；
对所述金融过滤数据进行数据自适应填充，获得金融补全数据；
对所述金融补全数据进行知识抽取，获得金融标准数据。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述金融标准数据构建金融知识图谱的步骤，具体包括：
从所述金融标准数据中按照预设金融知识图谱框架提取三元组；
将所述三元组嵌入至所述预设金融知识图谱框架中，获得金融知识图谱。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述金融特征数据输入至预设风险监测模型中，以获得风险监测结果的步骤之前，还包括：
从预设风险数据库中提取金融样本数据，并根据所述金融样本数据提取样本风险指标项；
根据预设评分规则计算所述样本风险指标项的样本风险评分结果；
将所述金融样本数据作为预设训练模型的输入结果，将所述样本风险评分结果作为所述预设训练模型的输出结果；
根据所述输入结果和所述输出结果对所述预设训练模型进行训练，以获得预设风险监测模型。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述金融特征数据输入至预设风险监测模型中，以获得风险监测结果的步骤，具体包括：
将所述金融特征数据输入至预设风险监测模型中进行评分处理，获得风险评价结果；
获取所述风险评价结果中各评分指标项的风险分值，并标记所述风险分值中小于预设风险分值的目标评分指标项；
基于所述目标评分指标项生成风险监测结果。

【专利技术属性】
技术研发人员：刘芳明，王邵林，秦欣，夏志强，
申请(专利权)人：深圳市快付通金融网络科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44