【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信用监控，尤其涉及一种基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法。
技术介绍
1、信用监控涉及财务安全和个人隐私保护的关键领域。信用监控技术主要关注于跟踪和分析个人的信用报告，以便于及时挖掘任何异常或潜在的欺诈行为。在这个领域内，技术的发展旨在通过有效地监控和分析个人的信用历史，帮助个人和金融机构减少信用风险和防止身份盗窃。
2、个人信用报告查询监测与预警方法能够自动地检查个人的信用报告，监控信用活动，并在发现任何异常或可疑交易时发出预警。这种方法的主要目的是保护消费者免受信用诈骗和身份盗用的侵害，同时帮助他们维护良好的信用状态。通过定期监控信用报告，个人可以及时了解到自己信用记录的任何变化，确保所有信息的准确性和合法性。
3、传统的个人信用报告查询监测方法存在明显不足。在信用分数趋势分析上，缺乏长期周期性模式的识别能力，限制风险预测全面性。未能充分利用实时经济指标和市场数据，导致信用状态预测缺乏动态适应性。市场信用行为分析上，缺乏群体智能算法的支持，难以全面反映宏观市场变化。个人财务情景分析未参照个人差异化因素，降低预测个性化和准确性。客户行为分析主要采用简单统计方法，未能构建全面客户画像，影响客户关系管理和市场策略有效性。这些不足在实际操作中导致风险管理盲点和市场机会错失，限制信用管理和市场竞争效能。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法。
2、
3、s1：基于个人历史信用数据，采用时间序列分析算法，进行信用分数趋势和周期性模式分析，并预测潜在风险，生成信用趋势分析结果；
4、s2：基于所述信用趋势分析结果，采用动态信用评分模型，结合当前经济指标和市场数据，进行未来信用状态的预测分析，并生成未来信用预测结果；
5、s3：基于所述未来信用预测结果，采用群体智能算法，对市场整体信用行为进行模拟分析，并参照关键信用事件的预测，生成市场信用行为模拟结果；
6、s4：基于所述市场信用行为模拟结果，采用模拟退火算法，对个人差异化财务情景进行分析，并预测在多种情境下的信用评分，生成个人财务情景分析结果；
7、s5：基于个人的金融交易数据和所述个人财务情景分析结果，采用聚类分析和模式识别方法，对客户的消费行为和信用偏好进行分析，构建综合客户画像；
8、s6：基于所述综合客户画像，采用特征提取方法，通过t-分布随机邻域嵌入，对用户的行为特征和社交网络影响进行分析，并生成行为特征分析报告；
9、s7：基于所述行为特征分析报告，采用网络分析方法，构建个人信用交易的网络模型，分析网络结构，包括节点中心性和集群系数，并识别关键节点和潜在风险连接，生成信用网络结构分析结果；
10、s8：基于所述信用网络结构分析结果，采用机器学习技术，对网络数据进行分析，识别异常交易模式和潜在的信用欺诈行为，并生成信用风险识别报告。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述信用趋势分析结果包括变化趋势图、周期性模式图及风险指标列表，所述未来信用预测结果包括预测信用分数图和风险区间估计，所述市场信用行为模拟结果包括市场趋势预测图和关键事件列表，所述个人财务情景分析结果包括情景分析图和信用评分预测，所述综合客户画像包括消费行为模式图、信用偏好分类和风险等级划分，所述行为特征分析报告包括行为特征图谱、消费习惯分析和社交网络影响评估，所述信用网络结构分析结果包括网络拓扑图、关键节点识别和风险连接分析，所述信用风险识别报告包括风险交易模式识别、欺诈行为预测和风险预警指标。
12、作为本专利技术的进一步方案，基于个人历史信用数据，采用时间序列分析算法，进行信用分数趋势和周期性模式分析，并预测潜在风险，生成信用趋势分析结果的步骤具体为：
13、s101：基于个人历史信用数据，采用自回归移动平均模型，参照现有信用分数值预测未来分数的变化趋势，同时评估数据中的波动性以及长期趋势，生成基本趋势预测；
14、s102：基于所述基本趋势预测，采用季节性分解的时间序列分析方法，将时间序列数据分解成趋势成分、季节性成分和残差成分，揭示信用分数的周期性变化，生成季节性变化细化；
15、s103：基于所述季节性变化细化，采用孤立森林算法，通过构建多棵决策树来隔离数据点，识别数据中的异常点和潜在风险，生成异常点识别；
16、s104：将所述基本趋势预测、季节性变化细化和异常点识别结果综合，采用整合分析方法，通过对多分析结果的比较和融合，提供多维信用分数趋势评估，生成信用趋势分析结果。
17、作为本专利技术的进一步方案，基于所述信用趋势分析结果，采用动态信用评分模型，结合当前经济指标和市场数据，进行未来信用状态的预测分析，并生成未来信用预测结果的步骤具体为：
18、s201：基于所述信用趋势分析结果，采用线性回归模型进行历史信用数据分析，包括计算历史信用分数与未来趋势之间的线性关系，通过分析时间序列中的变量间关系预测未来的信用分数变化，生成历史数据相关性分析；
19、s202：基于所述历史数据相关性分析，采用向量自回归模型进行宏观经济指标分析，包括分析利率和失业率经济指标对信用评分的影响，通过处理多个时间序列数据来预测联合效应，生成宏观经济指标分析；
20、s203：基于所述宏观经济指标分析，采用神经网络模型进行市场趋势影响分析，分析包括股市指数、消费者信心的市场数据对个人信用评分的影响，通过网络模型捕捉市场变化与信用评分之间的关系，生成市场趋势影响分析；
21、s204：基于所述市场趋势影响分析，采用多元回归模型进行未来信用状态的综合预测分析，整合历史数据、宏观经济和市场趋势的影响，通过多变量分析来提供未来信用预测结果。
22、作为本专利技术的进一步方案，基于所述未来信用预测结果，采用群体智能算法，对市场整体信用行为进行模拟分析，并参照关键信用事件的预测，生成市场信用行为模拟结果的步骤具体为：
23、s301：基于所述未来信用预测结果，采用粒子群优化算法，通过模拟集体行为，调整个体位置捕捉最优解，反映信用行为在差异化市场条件下的动态变化，生成个体信用行为动态模拟；
24、s302：基于所述个体信用行为动态模拟，采用遗传算法，模拟整个市场的信用行为，基于自然选择和遗传机制，对市场信用行为模式进行优化，预测整体市场的信用变化趋势，生成市场信用行为演化模拟；
25、s303：基于所述市场信用行为演化模拟，采用系统动力学方法，分析具体为金融危机或政策变动的关键事件，对市场信用行为的影响，通过构建市场信用行为的动力学模型，模拟宏观事件在市场中的传播和影响，生成关键事件市场影响模拟；
26、s304：本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，所述信用趋势分析结果包括变化趋势图、周期性模式图及风险指标列表，所述未来信用预测结果包括预测信用分数图和风险区间估计，所述市场信用行为模拟结果包括市场趋势预测图和关键事件列表，所述个人财务情景分析结果包括情景分析图和信用评分预测，所述综合客户画像包括消费行为模式图、信用偏好分类和风险等级划分，所述行为特征分析报告包括行为特征图谱、消费习惯分析和社交网络影响评估，所述信用网络结构分析结果包括网络拓扑图、关键节点识别和风险连接分析，所述信用风险识别报告包括风险交易模式识别、欺诈行为预测和风险预警指标。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于个人历史信用数据，采用时间序列分析算法，进行信用分数趋势和周期性模式分析，并预测潜在风险，生成信用趋势分析结果的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于所述未来信用预测结果，采用群体智能算法，对市场整体信用行为进行模拟分析，并参照关键信用事件的预测，生成市场信用行为模拟结果的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于所述市场信用行为模拟结果，采用模拟退火算法，对个人差异化财务情景进行分析，并预测在多种情境下的信用评分，生成个人财务情景分析结果的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于个人的金融交易数据和所述个人财务情景分析结果，采用聚类分析和模式识别方法，对客户的消费行为和信用偏好进行分析，构建综合客户画像的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于所述综合客户画像，采用特征提取方法，通过t-分布随机邻域嵌入，对用户的行为特征和社交网络影响进行分析，并生成行为特征分析报告的步骤具体为：
9.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于所述行为特征分析报告，采用网络分析方法，构建个人信用交易的网络模型，分析网络结构，包括节点中心性和集群系数，并识别关键节点和潜在风险连接，生成信用网络结构分析结果的步骤具体为：
10.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于所述信用网络结构分析结果，采用机器学习技术，对网络数据进行分析，识别异常交易模式和潜在的信用欺诈行为，并生成信用风险识别报告的步骤具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，所述信用趋势分析结果包括变化趋势图、周期性模式图及风险指标列表，所述未来信用预测结果包括预测信用分数图和风险区间估计，所述市场信用行为模拟结果包括市场趋势预测图和关键事件列表，所述个人财务情景分析结果包括情景分析图和信用评分预测，所述综合客户画像包括消费行为模式图、信用偏好分类和风险等级划分，所述行为特征分析报告包括行为特征图谱、消费习惯分析和社交网络影响评估，所述信用网络结构分析结果包括网络拓扑图、关键节点识别和风险连接分析，所述信用风险识别报告包括风险交易模式识别、欺诈行为预测和风险预警指标。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于个人历史信用数据，采用时间序列分析算法，进行信用分数趋势和周期性模式分析，并预测潜在风险，生成信用趋势分析结果的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于所述信用趋势分析结果，采用动态信用评分模型，结合当前经济指标和市场数据，进行未来信用状态的预测分析，并生成未来信用预测结果的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于所述未来信用预测结果，采用群体智能算法，对市场整体信用行为进行模拟分...
【专利技术属性】
技术研发人员：黎乾术，黄瑞，张翔，
申请(专利权)人：北京信立合创信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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