【技术实现步骤摘要】
基于区块链的金融信用风险智能管控方法及系统
[0001]本申请涉及金融安全管理领域，具体涉及基于区块链的金融信用风险智能管控方法及系统
。
技术介绍
[0002]随着科技的飞速发展，特别是区块链和人工智能等新一代信息技术的不断成熟，对于金融行业的影响也越来越显著
。
虽然区块链具有不可篡改性，但是区块链仅具有账本功能，不能防范金融信用风险，进而可依据区块链的金融信用数据进行风险管控，通过采用区块链的金融信用数据可使得风险管控结果更可信性
。
[0003]但是由于区块链在不断产生新的区块，则会导致金融信用数据量过大，因而需对金融信用数据分类管理，从而降低管理难度
。
在对区块链上的金融信用数据进行聚类分析时，对金融信用数据中每个数据的重视程度相同，而事实上，金融信用数据中部分数据与金融风险相关性较弱，例如金融信用数据中的用户的姓名与金融风险的相关性较小，因而对每个数据采用同一重视程度进行聚类分析会导致得到的分类结果不准确，进而影响金融风险管控的精度
。
专...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
基于区块链的金融信用风险智能管控方法，其特征在于，所述方法包括：获取每个用户的金融信用风险序列和违约金额；根据所有用户的金融信用风险序列和违约金额得到整体信用风险系数序列，根据所有用户的金融信用风险序列进行区域划分得到多个区域，根据每个区域内用户的金融信用风险序列和违约金额得到每个区域的第一区域信用风险系数序列；根据整体信用风险系数序列对每个区域的第一区域信用风险系数序列进行修正得到每个区域的第二区域信用风险系数序列；对所有区域的第二区域信用风险系数序列聚类处理得到多个区域类别，设置每个区域类别的高斯函数，利用每个区域类别的高斯函数对每个区域类别进行平滑处理得到每个用户的平稳信用风险序列；结合每个用户的平稳信用风险序列对金融信用风险序列进行聚类分析得到多个信用类别，对每个信用类别的用户进行风险管控
。2.
如权利要求1所述的基于区块链的金融信用风险智能管控方法，其特征在于，所述根据所有用户的金融信用风险序列和违约金额得到整体信用风险系数序列，包括的具体步骤为：设定金融信用序列中任意一个位置为目标位置，在每个用户的金融信用序列中获取目标位置的金融信用数据，所有用户的目标位置的金融信用数据构成目标位置的整体位置序列；所有用户的违约金额组成违约金额序列；将目标位置的整体位置序列与违约金额序列的皮尔逊相关系数的绝对值记为目标位置的整体信用风险系数；将所有位置的整体信用风险系数组合成整体信用风险系数序列
。3.
如权利要求1所述的基于区块链的金融信用风险智能管控方法，其特征在于，所述根据所有用户的金融信用风险序列进行区域划分得到多个区域，包括的具体步骤为：将金融信用序列中任意一个位置为目标位置，将所有用户的目标位置的金融信用数据的最大值和最小值记为目标位置的上限和下限；设置预设分割宽度
G
，从小到大将目标位置的上
、
下限之间的区间均匀划分成宽度为
G
的区间段，得到目标位置的多个区间段；在每个位置的多个区间段中任选一个区间段作为每个位置的目标区间段，将所有位置的目标区间段组合在一起得到一个区域，所有位置的多个区间段得到多个区域
。4.
如权利要求1所述的基于区块链的金融信用风险智能管控方法，其特征在于，所述根据整体信用风险系数序列对每个区域的第一区域信用风险系数序列进行修正得到每个区域的第二区域信用风险系数序列，包括的具体步骤为：根据每个用户的金融信用序列中各位置金融信用数据的取值定位出每个用户的金融信用序列所属的区域；获取每个区域的用户个数，将第
j
个区域的用户个数记为，将所有区域的用户个数均值记为用户均值；
当大于0时，将第二区域信用风险系数序列等于第一区域信用风险系数序列；当小于0时，利用整体信用风险系数序列对第一区域信用风险系数序列进行修正得到第二区域信用风险系数序列，具体计算方法为：其中，表示整体信用风险系数序列，表示第
j
个区域的第一区域信用风险系数序列，表示第
j
个区域的第二区域信用风险系数序列
。5.
如权利要求1所述的基于区块链的金融信用风险智能管控方法，其特征在于，所述对所有区域的第二区域信用风险系数序列聚类处理得到多个区域类别，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭洋，刘礽，赵斌，王菲，张瑞，张樊，
申请(专利权)人：山东政信大数据科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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