基于人工智能的企业信用数据异常检测方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供一种基于人工智能的企业信用数据异常检测方法及装置，所述方法包括：收集企业信用数据，并对该数据进行预处理；根据企业信用数据类型自适应选择异常检测算法；训练并验证机器学习模型；利用训练好的模型对新输入的信用数据进行实时检测，标识出异常，并将检测结果以可视化的方式呈现；建立反馈机制，将检测结果和设定数据进行对比，以优化模型，并定期更新数据和模型；机器学习模型可以通过训练数据学习数据的实际分布，而不仅仅是假设正态分布，即使数据分布是偏态或多模态的，模型也能够更准确地识别异常值，在训练过程中加入异常样本来训练模型，可以提高模型在面对真实世界数据中的异常值时的表现。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及信用数据异常检测，具体而言，涉及一种基于人工智能的企业信用数据异常检测方法及装置。

技术介绍

1、企业信用数据异常检测是指使用统计分析、机器学习、深度学习等技术手段，对企业的信用数据进行监控和分析，以识别出与正常行为模式不符的异常点，这些异常点可能表明数据录入错误、欺诈行为、系统漏洞或其他风险。异常检测对于风险管理、信用评级和合规审计等方面至关重要。

2、在企业信用数据异常检测中，常用的方法为标准差法(3-sigma rule)。标准差法适用于那些假设数据大致遵循正态分布的场景。在企业信用数据分析中，这种方法可以用来快速筛查可能的输入错误、欺诈行为或其他异常活动。例如，如果一家公司的财务指标突然超出了长期历史数据的3-sigma范围，这可能提示着潜在的风险或问题。

3、但该方法存在一些局限性：对正态分布的依赖性：标准差法假设数据服从正态分布，这意味着数据应该围绕均值对称分布，然而，现实世界中的数据往往不符合正态分布，可能是偏态的或具有多重峰，这时标准差法可能无法准确反映数据的真实离散程度；对异常值的敏感性：标准差法对异常值本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的企业信用数据异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的企业信用数据异常检测方法，其特征在于，所述收集企业信用数据，并对该数据进行预处理，包括：

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的企业信用数据异常检测方法，其特征在于，所述根据企业信用数据类型自适应选择异常检测算法，包括：

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的企业信用数据异常检测方法，其特征在于，所述训练并验证机器学习模型，包括：

5.根据权利要求2所述的基于人工智能的企业信用数据异常检测方法，其特征在于，所述收集企业信用数据，...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的企业信用数据异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的企业信用数据异常检测方法，其特征在于，所述收集企业信用数据，并对该数据进行预处理，包括：

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的企业信用数据异常检测方法，其特征在于，所述根据企业信用数据类型自适应选择异常检测算法，包括：

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的企业信用数据异常检测方法，其特征在于，所述训练并验证机器学习模型，包括：

5.根据权利要求2所述的基于人工智能的企业信用数据异常检测方法，其特征在于，所述收集企业信用数据，并对该数据进行数据清洗，...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫小良，崔琦，
申请(专利权)人：中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心，
类型：发明
国别省市：