【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据分析的金融风控管理系统
[0001]本专利技术涉及大数据
，特别涉及一种基于大数据分析的金融风控管理系统。
技术介绍
[0002]随着经济高速发展，金融行业在作出巨大贡献的同时自身也得到了跨越式扩容，进而随着发展规模的壮大迎来了全新发展机遇，同时也面临着一系列挑战。金融与风险本就是相伴而生的，且在社会现代化发展水平不断提高以及科学技术能力不断增强的背景下，大数据技术的应用成为了各行各业转型升级的基础。因此，通过基于大数据分析搭建金融风险管理的信息系统，推动金融风险管理嵌入业务全流程，主动实现风险管理的数字化转型，显得尤为必要。总体来说，现有方法的缺陷在于，金融风控管理信息化程度低，对金融风险管控过程中出现的问题无法及时、有效的解决。
[0003]因此，如何基于大数据技术提高金融风控管理的智能化程度，促进金融行业的整体发展，成为一个亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的是提供一种基于大数据分析的金融风控管理系统，旨在提高金融风控管理的信息化程度，进而提高金融...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的金融风控管理方法，其特征在于，所述金融风控管理方法应用于金融风控管理系统，且所述金融风控管理系统与一金融风控管理平台通信连接，所述金融风控管理方法包括：基于大数据构建金融风控管理数据库，并存储至所述金融风控管理平台，其中，所述金融风控管理数据库包括多组具备风险标识的风控管理信息；提取所述多组具备风险标识的风控管理信息中的第一风控管理信息组，其中，所述第一风控管理信息组包括多个第一风控要素数据和第一风险；将所述多个第一风控要素数据和所述第一风险作为训练数据，训练得到智能风控模型，其中，所述智能风控模型用于进行金融风险的智能预测；采集实时风控要素数据输入至所述智能风控模型，得到实时风险预测结果，并匹配所述实时风险预测结果的实时风险干预约束；将所述实时风险干预约束输入所述智能风控模型进行干预模拟，得到实时干预模拟结果，并根据所述实时干预模拟结果进行金融风控管理。2.如权利要求1所述的金融风控管理方法，其特征在于，在所述将所述多个第一风控要素数据和所述第一风险作为训练数据，训练得到智能风控模型之前，还包括：组建金融风险类型集，并提取所述金融风险类型集中的特殊风险类型，组成目标风险类型集；其中，所述目标风险类型集包括关联交易风险、资本重复计算风险、交叉传染风险、监管套利风险、透明度风险；判断所述第一风险是否属于所述目标风险类型集中的风险；若是属于，将所述第一风控管理信息组添加至所述训练数据。3.如权利要求2所述的金融风控管理方法，其特征在于，在所述将所述第一风控管理信息组添加至所述训练数据之后，还包括：反向匹配所述多个第一风控要素数据的多个第一风控要素；筛选所述多个第一风控要素得到目标风控要素，其中，所述目标风控要素包括目标企业背景、目标经营管理、目标财务信息；依次获得所述目标企业背景的第一风控指标集、所述目标经营管理的第二风控指标集、所述目标财务信息的第三风控指标集；合并所述第一风控指标集、所述第二风控指标集和所述第三风控指标集，得到目标风控指标集；将所述目标风控指标集在所述多个第一风控要素数据中遍历匹配，得到遍历匹配结果，其中，所述遍历匹配结果与所述第一风险具备对应关系；将所述遍历匹配结果和所述第一风险及其对应关系作为所述训练数据。4.如权利要求3所述的金融风控管理方法，其特征在于，所述将所述多个第一风控要素数据和所述第一风险作为训练数据，训练得到智能风控模型，其中，所述智能风控模型用于进行金融风险的智能预测，包括：将所述训练数据进行随机划分，得到划分结果；基于所述划分结果中的第一数据集，训练得到目标循环神经网络；基于所述划分结果中的第二数据集，训练得到目标支持向量机；
基于所述划分结果中的第三数据集，训练得到目标梯度提升决策树；将所述目标循环神经网络、所述目标支持向量机和所述目标梯度提升决策树进行集成融合，得到所述智能风控模型。5.如权利要求4所述的金融风控管理方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：马经纬，
申请(专利权)人：北京力码科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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