【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法、系统及设备。
技术介绍
1、随着汽车行业的快速发展和消费者需求的日益多样化，汽车金融服务已成为推动汽车销售和市场拓展的重要手段。汽车金融不仅涵盖了传统的购车贷款，还扩展到了租赁、保险、维修保养融资等多个领域，为消费者提供了更加灵活多样的购车和用车方案。然而，随着汽车金融业务的不断扩展，其面临的风险也日益复杂多变，包括但不限于信用风险、市场风险、操作风险等。如何准确、高效地评估并管理这些风险，对于汽车金融机构的稳健运营至关重要。
2、传统的汽车金融风险评估方法多依赖于专家经验、统计模型或是简单的评分系统，这些方法在处理小规模、单一类型的数据时可能较为有效，但在面对大数据、多维度、非线性关系的复杂场景时，其准确性和效率均显不足，特别是当需要考虑多个子任务(如车辆价值、客户信用、客户收入、贷款利率、贷款期限和还款方式等)时，往往难以全面捕捉各因素之间的动态关联和潜在影响，导致风险评估结果不够精确，更关键的是，也无法在风险评估后有效指导对汽车金融业务的调整或对客户要求的调整等决策。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法、系统及设备。
2、一种基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，包括：获取汽车金融目标任务，并根据汽车金融目标任务获取多个子任务，并获取子任务对应的子特征值；基于包含第一参数的智能优化算法和各个子任务获取各个子任务对应
3、优选的，对第一参数进行修正并形成第二参数包括：根据第一综合风险指标和风险阈值获取缩小比例；根据缩小比例修正第一参数并形成第二参数。
4、优选的，根据缩小比例修正第一参数并形成第二参数表示为：其中，α1为第一参数，α2为第二参数，r1为第一综合风险指标，t为风险阈值。
5、优选的，基于包含第一参数的智能优化算法和各个子任务获取各个子任务对应的第一贡献度包括：获取第i个子任务对应的分配指标；基于包含第一参数的智能优化算法和第i个子任务对应的分配指标获取第i个子任务对应的第一贡献度。
6、优选的，基于包含第一参数的智能优化算法和第i个子任务对应的分配指标获取第i个子任务对应的第一贡献度中的智能优化算法包括：ci1＝α1·ai；其中，ci1为第i个子任务对应的第一贡献度，α1为第一参数，ai为第i个子任务对应的分配指标。
7、优选的，基于风险评估模型和各个子任务对应的子特征值获取各个子任务对应的子风险指标中的风险评估模型表示为：ri＝βi·ln(hi+1)；其中，ri为第i个子任务对应的子风险指标，βi为第i个子任务对应的调节系数，hi为第i个子任务对应的子特征值。
8、优选的，根据多个第一贡献度和多个子风险指标获取汽车金融目标任务的第一综合风险指标表示为：其中，r1为第一综合风险指标，cj1为第j个子任务对应的第一贡献度，rj为第j个子任务对应的子风险指标，n为子任务的数量。
9、还提供了一种基于智能优化算法的汽车金融风险评估系统，系统用于实现基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，系统包括：获取模块，用于获取汽车金融目标任务，并根据汽车金融目标任务获取多个子任务，并获取子任务对应的子特征值；第一计算模块，用于基于包含第一参数的智能优化算法和各个子任务获取各个子任务对应的第一贡献度，并基于风险评估模型和各个子任务对应的子特征值获取各个子任务对应的子风险指标；第二计算模块，用于根据多个第一贡献度和多个子风险指标获取汽车金融目标任务的第一综合风险指标；风险评估和优化模块，若第一综合风险指标超过风险阈值，则对第一参数进行修正并形成第二参数，并基于包含第二参数的智能优化算法和各个子任务获取各个子任务对应的第二贡献度，并根据多个第二贡献度和多个子风险指标获取汽车金融目标任务的第二综合风险指标；风险评估和调整模块，若第二综合风险指标低于风险阈值，则根据第一参数和第二参数获取汽车金融目标任务调整策略。
10、还提供了一种电子设备，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现上述基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法。
11、还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法。
12、本专利技术的有益效果体现在：
13、整个基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法中，定义了汽车金融目标任务，并细分为多个子任务，通过提取子特征值构建了一个精确的风险评估体系，利用包含参数的智能优化算法，对每个子任务进行精细化处理，不仅考虑了子任务自身的特性，还量化了其对整体风险的贡献度，从而能够更清晰地识别出关键风险因素；进一步的，通过整合各子任务的风险贡献，形成了综合风险指标，为风险管理和决策提供了有力支持，当风险指标超过阈值时，方案通过对参数进行修正，有效降低了整体风险水平，基于修正后的参数，制定了针对性的汽车金融目标任务调整策略，如修改贷款审批标准、调整贷款利率和期限、优化还款方式等，实现了风险与收益的平衡，不仅提高了风险评估的准确性和效率，还增强了风险管理的精细化和决策的科学性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，其特征在于，所述对第一参数进行修正并形成第二参数包括：
3.根据权利要求2所述的基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，其特征在于，所述根据缩小比例修正第一参数并形成第二参数表示为：
4.根据权利要求1所述的基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，其特征在于，基于包含第一参数的智能优化算法和各个子任务获取各个子任务对应的第一贡献度包括：
5.根据权利要求4所述的基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，其特征在于，基于包含第一参数的智能优化算法和第i个子任务对应的分配指标获取第i个子任务对应的第一贡献度中的智能优化算法包括：
6.根据权利要求1所述的基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，其特征在于，所述基于风险评估模型和各个子任务对应的子特征值获取各个子任务对应的子风险指标中的风险评估模型表示为：
7.根据权利要求1所述的基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，其特征在于，根据多
8.一种基于智能优化算法的汽车金融风险评估系统，其特征在于，所述系统用于实现权利要求1至权利要求7中任意一项所述的基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，所述系统包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至权利要求7中任意一项所述的基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，其特征在于，所述对第一参数进行修正并形成第二参数包括：
3.根据权利要求2所述的基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，其特征在于，所述根据缩小比例修正第一参数并形成第二参数表示为：
4.根据权利要求1所述的基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，其特征在于，基于包含第一参数的智能优化算法和各个子任务获取各个子任务对应的第一贡献度包括：
5.根据权利要求4所述的基于智能优化算法的汽车金融风险评估方法，其特征在于，基于包含第一参数的智能优化算法和第i个子任务对应的分配指标获取第i个子任务对应的第一贡献度中的智能优化算法包括：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱祥朋，陈鑫伟，王明君，
申请(专利权)人：四川万网鑫成信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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