基于大数据的金融风险评估方法技术

本发明专利技术公开了基于大数据的金融风险评估方法，涉及金融风险评估技术领域，方法包括获取金融行为产生时交易双方的多维度数据，对多维度数据进行预处理；根据多维度数据提取多维度特征，并将多维度特征进行融合，构建综合特征向量；使用主成分分析对综合特征向量进行降维，获取主成分特征向量；将主成分特征向量输入到预设的金融风险评估模型中，输出风险评估结果。通过融合交易行为数据、网络环境数据和平台参数数据，多维度特征提取涵盖了金融交易的多个方面，能够全面反映潜在的风险；通过构建特征图并使用图卷积网络提取高阶特征，能够捕捉特征之间的复杂关系，提高模型的泛化能力，使用主成分分析进行特征降维，减少特征冗余，提高模型性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及金融风险评估，具体为基于大数据的金融风险评估方法。

技术介绍

1、随着金融行业的快速发展，金融交易的数量和复杂度不断增加，传统的金融风险评估方法已无法满足现代金融市场的需求。尤其在大数据时代，金融交易行为和环境数据的多样性和复杂性使得风险评估变得更加困难。

2、现有的金融风险评估方法主要基于统计学模型和机器学习模型，如逻辑回归、决策树等。这些方法在一定程度上能够对金融风险进行评估，但大多数现有方法只关注某一特定维度的数据（如交易金额、交易频率），未能综合考虑交易双方的多维度数据，现有方法缺乏有效的特征提取和融合手段，导致特征表示不充分，无法全面反映交易行为和环境的复杂性。

技术实现思路

1、基于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的是提供基于大数据的金融风险评估方法，以解决上述技术问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于大数据的金融风险评估方法，包括：

3、获取金融行为产生时交易双方的多维度数据，对多维度数据进行预处理；

4、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于大数据的金融风险评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于大数据的金融风险评估方法，其特征在于，所述多维度数据包括交易行为数据、网络环境数据和平台参数数据；其中，所述交易行为数据包括交易金额、交易时间和收款方地点；所述网络环境数据包括设备信息；所述平台参数数据包括交易成功率和支付延迟时间；

3.根据权利要求2所述的基于大数据的金融风险评估方法，其特征在于，所述多维度特征包括交易金额特征、交易频率特征、收款方地点特征、收款方设备特征、交易成功率特征、支付延迟特征。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的金融风险评估方法，其特征在于，...

【技术特征摘要】

1.基于大数据的金融风险评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于大数据的金融风险评估方法，其特征在于，所述多维度数据包括交易行为数据、网络环境数据和平台参数数据；其中，所述交易行为数据包括交易金额、交易时间和收款方地点；所述网络环境数据包括设备信息；所述平台参数数据包括交易成功率和支付延迟时间；

3.根据权利要求2所述的基于大数据的金融风险评估方法，其特征在于，所述多维度特征包括交易金额特征、交易频率特征、收款方地点特征、收款方设备特征、交易成功率特征、支付延迟特征。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的金融风险评估方法，其特征在于，所述交易金额特征的计算逻辑为：，为交易金额特征，为当前交易金额，为当前交易收款方的历史交易笔数，为第笔历史交易的交易金额，为历史交易的交易金额的平均值；所述交易频率特征的计算逻辑为：，为交易频率特征，为当前时间段内的交易次数，为历史时间段数，为第个历史时间段的交易次数；所述收款方地点特征的计算逻辑为：，其中，为收款方地点特征，为收...

【专利技术属性】
技术研发人员：闵炜，辛洪钧，肖烽，张勇，
申请(专利权)人：深圳市前海泽金产融科技有限公司，
类型：发明
国别省市：