【技术实现步骤摘要】
本申请涉及但不限于数据处理，尤其涉及一种用于金融账户的风险监测识别方法及系统。
技术介绍
1、随着金融科技的快速发展，金融账户的安全性和风险控制已成为业界关注的重要问题。金融账户中存储着大量的资金和信息，一旦账户被非法侵入或发生异常交易，将对用户和企业造成巨大的经济损失。因此，如何有效地监测和识别金融账户的风险，成为了当前亟待解决的问题。传统的金融账户风险监测方法主要依赖于人工审核和简单的规则判断，这种方式不仅效率低下，而且容易出现漏判和误判。近年来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，利用机器学习算法对金融账户进行风险监测和识别已成为新的研究热点。然而，现有的基于机器学习的风险监测方法仍存在一定的局限性。一方面，由于金融账户数据的复杂性和多样性，单一的风险监测模型往往难以全面覆盖各种风险场景。另一方面，现有的风险监测方法在处理高维数据和复杂特征时，往往面临着计算量大、效率低下的问题。此外，随着金融市场的不断创新和发展，金融账户面临的风险也在不断变化。这就要求风险监测系统能够具备强大的自适应能力和实时性，以便及时应对新出现的风险。>
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【技术保护点】
1.一种用于金融账户的风险监测识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述遍历路线的节点数量，确定所述拟分析账户行为数据是否为风险账户数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述归一化节点数量，确定所述拟分析账户行为数据是否为风险账户数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据事先设置的转换策略，将所述归一化节点数量转换成账户风险指标，包括以下方式中的一种：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
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