【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据分析，具体为一种基于人工智能的金融大数据分析平台。
技术介绍
1、人工智能是一种模拟、延伸和扩展人类智能的科技领域，它致力于让计算机系统具备像人类一样的推理、学习、感知、理解、决策和交互能力，人工智能通过模拟人脑的认知过程和思维方式，运用数学、算法、统计学和计算机科学等技术，以及大量的数据和强大的计算能力，来实现自主学习和智能行为；
2、现有的金融大数据分析平台需要手动从各个数据源中采集数据，并进行繁琐的数据清洗和预处理工作，这个过程耗时且容易出错，需要专业的数据分析人员进行操作，并且由于数据的来源多样性和质量不一致性，传统平台在获得和处理数据时可能会面临数据质量不稳定的问题，并且传统平台可能无法及时获取和处理最新的金融数据，在快速变化的金融市场中，及时的数据更新和分析对于决策非常重要，并且传统平台在数据分析方面通常依赖于用户手动编写查询语句和建立模型，对于非专业的用户来说存在一定的技术门槛，并且传统平台的功能较为固定，很难根据用户的个性化需求进行灵活的定制，用户可能无法选择特定的指标、时间范围和数据粒度，限制了对数据的深入研究和个性化分析的能力。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的金融大数据分析平台，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人工智能的金融大数据分析平台，包括数据服务单元、高管查询单元、特征库构建单元、业务管理单元、数据应用单元、风险决策单元、评级
3、数据采集单元，所述数据采集单元通过与外部数据源相连获取金融数据，且金融数据包括信用数据、银联数据、公检法数据、工商数据、运营商数据、车辆数据、社交数据、征信数据和社保数据，且将获取的金融数据传输至数据加工单元；
4、数据加工单元，所述数据加工单元对数据采集单元发出的金融数据进行接收，且对接收的金融数据进行数据清洗、规则校验、模型组合和变量计算，并且将加工后金融数据传输至数据存储整合单元；
5、数据存储整合单元，所述数据存储整合单元对数据加工单元发出的加工后的金融数据进行接收，且将接收的金融数据进行关联整合，且对整合后的金融数据进行计算、聚合和统计，以生成更高层次的数据汇总信息，且按照特定的指标进行组织，且将整合和组织后的金融数据存储至金融数据库中，并且将整合和组织后的金融数据分别传输至数据管理单元、数据服务单元和特征库构建单元；
6、数据管理单元，所述数据管理单元对数据存储整合单元发出的整合和组织后的金融数据进行接收，且根据接收的金融数据提供对外部系统或子系统的接口管理，确保数据的安全和可靠传输，且管理用户对数据的使用情况，并进行计费和结算，包括计费策略的设定、费用统计和账单生成。
7、优选的，所述数据服务单元对数据存储整合单元发出的整合和组织后的金融数据进行接收，通过对接收的金融数据进行分析，评估产品或服务的质量，且利用接收的金融数据进行费用核算分析，帮助企业了解各项成本和费用的构成及变化趋势，且基于接收的金融数据按照不同的维度进行切割和分析，以便用户深入研究和理解数据的特征和规律，且根据用户的需求，提供定制化的数据查询服务，包括选择特定指标、时间范围和数据粒度，满足用户个性化的数据分析需求，且将提供的服务接口传输至数据应用单元；所述特征库构建单元对数据存储整合单元发出的整合和组织后的金融数据进行接收，且根据接收的金融数据进行特征提取，且基于特征提取进行特征分类构建金融特征指标，且基于构建的金融特征指标构建全域金融特征库，通过全域金融特征库综合评估个人和企业在金融领域的行为和能力，且金融特征指标包括线下线上行为指数、社交指数、支付指数、经济能力指数、黑名单指数、金融理财指数、交易指数和互联网指数，且将构建完成的金融特征指标分别传输至高管查询单元和业务管理单元。
8、优选的，所述高管查询单元对特征库构建单元发出的金融特征指标进行接收，且提供高层管理人员查看公司关键指标的能力，且提供高管层面的数据查询和分析功能，包括对企业金融行为和能力的评估、对竞争对手和市场趋势的监测和分析，以及对战略决策的支持；所述业务管理单元对特征库构建单元发出的金融特征指标进行接收，且将接收的金融特征指标用于信贷全流程生命周期，且信贷全流程生命周期包括产品设计、客户定位、新客获取、交叉运营、客户信息准入、身份验证、欺诈挖掘、负面筛查、关键信息核验、偿债能力评估、授信与给额、定价、放款、逾期风险监控、交易风险识别、额度管理、存量客户复贷、二次定价和流失挽回，并且将信贷全流程生命周期中产生的业务信息传输至数据应用单元、风险决策单元、评级审批单元、授信准入单元和贷后管理单元。
9、优选的，所述数据应用单元对数据服务单元发出的服务接口和业务管理单元发出的业务信息进行接收，且将接收的服务接口应用于接收的业务信息中，为业务管理单元提供数据服务，所述风险决策单元对业务管理单元发出的业务信息进行接收，且利用人工智能算法和模型，对业务在推进中的风险因素进行分析和建模，为企业提供风险评估报告和决策建议，所述评级审批单元对业务管理单元发出的业务信息进行接收，并基于接收到的业务信息，对企业的信用状况和风险进行评估和审批，且利用数据分析算法及评级模型，且根据金融特征指标，对企业进行信用评级和审批，人工智能算法具体为：
10、h(x)＝θ0x0+θ1x1+θ2x2+···+θnxn
11、其中，θ0，θ1，θ2，···，θn表示自变量，x0，x1，x2，···，xn表示对应自变量的偏移量，n表示样本数。
12、优选的，所述授信准入单元对业务管理单元发出的业务信息进行接收，且基于业务信息对合作企业的信用状况和还款能力进行评估，且分析企业的财务报表、经营数据和行业趋势的相关信息，通过评价算法计算出合作企业的信用评分，以评估合作企业的信用风险；所述贷后管理单元对业务管理单元发出的业务信息进行接收，且当业务管理单元发出的业务信息经过授信准入单元的评估，贷款批准后，对其进行跟踪，监控借款人的还款情况，以及合作企业的经营状况，评价算法具体为：
13、
14、
15、其中，表示平均金融数据，j表示第j个评价环节，k表示企业序号，i表示评价目标，j表示评价指标，di表示取得的评价得分，uij表示评价权重，ωij表示评价权值，pij表示目标设定的贡献分值，l表示企业总数。
16、优选的，所述数据采集单元包括数据合作模块、平台连接模块、数据交换模块和数据爬取模块，所述数据合作模块通过与专业的数据提供商合作，收集各类金融数据，所述平台连接模块通过连接第三方的数据平台上数据接口来获取所需的金融数据，所述数据交换模块通过与其他金融机构、合作伙伴和行业组织建立数据交换机制，通过交换数据资源来获取金融数据，所述数据爬取模块通过网络爬虫来获取所需的金融数据。
17、优选的，所述数据加工单元包括数据清洗模块、规则本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的金融大数据分析平台，包括数据服务单元(5)、高管查询单元(6)、特征库构建单元(7)、业务管理单元(8)、数据应用单元(9)、风险决策单元(10)、评级审批单元(11)、授信准入单元(12)和贷后管理单元(13)，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的金融大数据分析平台，其特征在于：所述数据服务单元(5)对数据存储整合单元(3)发出的整合和组织后的金融数据进行接收，通过对接收的金融数据进行分析，评估产品或服务的质量，且利用接收的金融数据进行费用核算分析，帮助企业了解各项成本和费用的构成及变化趋势，且基于接收的金融数据按照不同的维度进行切割和分析，以便用户深入研究和理解数据的特征和规律，且根据用户的需求，提供定制化的数据查询服务，包括选择特定指标、时间范围和数据粒度，满足用户个性化的数据分析需求，且将提供的服务接口传输至数据应用单元(9)；
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的金融大数据分析平台，其特征在于：所述高管查询单元(6)对特征库构建单元(7)发出的金融特征指标进行接收，且提供高层管理人员查看公司关键指标
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的金融大数据分析平台，其特征在于：所述数据应用单元(9)对数据服务单元(5)发出的服务接口和业务管理单元(8)发出的业务信息进行接收，且将接收的服务接口应用于接收的业务信息中，为业务管理单元(8)提供数据服务，所述风险决策单元(10)对业务管理单元(8)发出的业务信息进行接收，且利用人工智能算法和模型，对业务在推进中的风险因素进行分析和建模，为企业提供风险评估报告和决策建议，所述评级审批单元(11)对业务管理单元(8)发出的业务信息进行接收，并基于接收到的业务信息，对企业的信用状况和风险进行评估和审批，且利用数据分析算法及评级模型，且根据金融特征指标，对企业进行信用评级和审批。
5.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的金融大数据分析平台，其特征在于：所述授信准入单元(12)对业务管理单元(8)发出的业务信息进行接收，且基于业务信息对合作企业的信用状况和还款能力进行评估，且分析企业的财务报表、经营数据和行业趋势的相关信息，通过评价算法计算出合作企业的信用评分，以评估合作企业的信用风险；所述贷后管理单元(13)对业务管理单元(8)发出的业务信息进行接收，且当业务管理单元(8)发出的业务信息经过授信准入单元(12)的评估，贷款批准后，对其进行跟踪，监控借款人的还款情况，以及合作企业的经营状况。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的金融大数据分析平台，其特征在于：所述数据采集单元(1)包括数据合作模块(101)、平台连接模块(102)、数据交换模块(103)和数据爬取模块(104)，所述数据合作模块(101)通过与专业的数据提供商合作，收集各类金融数据，所述平台连接模块(102)通过连接第三方的数据平台上数据接口来获取所需的金融数据，所述数据交换模块(103)通过与其他金融机构、合作伙伴和行业组织建立数据交换机制，通过交换数据资源来获取金融数据，所述数据爬取模块(104)通过网络爬虫来获取所需的金融数据。
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的金融大数据分析平台，其特征在于：所述数据加工单元(2)包括数据清洗模块(201)、规则校验模块(202)、模型组合模块(203)和变量计算模块(204)，所述数据清洗模块(201)对接收的金融数据进行清洗和处理，去除重复值、空值和异常值，确保数据的质量和准确性，所述规则校验模块(202)检查数据是否符合特定格式和范围，对数据进行校验和筛选，所述模型组合模块(203)将不同的数据模型结合起来，通过数据关联和整合，形成更有价值的分析结果，所述变量计算模块(204)根据业务需求和分析目标，计算衍生指标、创建新的特征变量。
8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的金融大数据分析平台，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的金融大数据分析平台，包括数据服务单元(5)、高管查询单元(6)、特征库构建单元(7)、业务管理单元(8)、数据应用单元(9)、风险决策单元(10)、评级审批单元(11)、授信准入单元(12)和贷后管理单元(13)，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的金融大数据分析平台，其特征在于：所述数据服务单元(5)对数据存储整合单元(3)发出的整合和组织后的金融数据进行接收，通过对接收的金融数据进行分析，评估产品或服务的质量，且利用接收的金融数据进行费用核算分析，帮助企业了解各项成本和费用的构成及变化趋势，且基于接收的金融数据按照不同的维度进行切割和分析，以便用户深入研究和理解数据的特征和规律，且根据用户的需求，提供定制化的数据查询服务，包括选择特定指标、时间范围和数据粒度，满足用户个性化的数据分析需求，且将提供的服务接口传输至数据应用单元(9)；
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的金融大数据分析平台，其特征在于：所述高管查询单元(6)对特征库构建单元(7)发出的金融特征指标进行接收，且提供高层管理人员查看公司关键指标的能力，且提供高管层面的数据查询和分析功能，包括对企业金融行为和能力的评估、对竞争对手和市场趋势的监测和分析，以及对战略决策的支持；所述业务管理单元(8)对特征库构建单元(7)发出的金融特征指标进行接收，且将接收的金融特征指标用于信贷全流程生命周期，且信贷全流程生命周期包括产品设计、客户定位、新客获取、交叉运营、客户信息准入、身份验证、欺诈挖掘、负面筛查、关键信息核验、偿债能力评估、授信与给额、定价、放款、逾期风险监控、交易风险识别、额度管理、存量客户复贷、二次定价和流失挽回，并且将信贷全流程生命周期中产生的业务信息传输至数据应用单元(9)、风险决策单元(10)、评级审批单元(11)、授信准入单元(12)和贷后管理单元(13)。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的金融大数据分析平台，其特征在于：所述数据应用单元(9)对数据服务单元(5)发出的服务接口和业务管理单元(8)发出的业务信息进行接收，且将接收的服务接口应用于接收的业务信息中，为业务管理单元(8)提供数据服务，所述风险决策单元(10)对业务管理单元(8)发出的业务信息进行接收，且利用人工智能算法和模型，对业务在推进中的风险因素进行分析和建模，为企业提供风险评估报告和决策建议，所述评级审批单元(11)对业务管理单元(8)发出的业务信息进行接收，并基于接收到的业务信息，对企业的信用状况和风险进行评估和审批，且利用数据分析算法及评级模型，且根据金融特征指标，对企业进行信用评级和审批。
5.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的金融大数据分析平台，其特征在于：所述授信准入单元(12)对业务管理单元(8)发出的业务信息进行接收，且基于业务信息对合作企业的信用状况和还款能力进行评估，且分析企业的财务报表、经营数据和行业趋势的相关信息，通过评价算法计算出合作企业的信用评分，以评估合作企业的信用风险；所述贷后管理单元(13)对业务管理单元(8)发出的业务信息进行接收，且当业务管理单元(8)发出的业务信息经过授信准入单元(12)的评估，贷款批准后，对其进行跟踪，监控借款人的还款情况，以及合作企业的经营状况。
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：王明路，沈潇莹，
申请(专利权)人：上海山河汇聚人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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