基于用户稳定性的风控优化方法及系统

本申请涉及互联网金融和人工智能技术领域，提供了一种基于用户稳定性的风控优化方法及系统，通过行为意向挖掘处理，能够识别出用户会话数据中的下游行为事件，并为其打上准确的会话场景标签和行为状态类别，为用户行为的深入理解和预测奠定了基础。通过目标稳定性跳变层面的行为趋势向量提取，能够捕捉到用户行为的细微变化，从而更精准地评估其潜在风险。通过与模板行为事件的行为趋势一致性权重对比，能够及时发现用户行为的异常波动，并输出针对性的风控优化建议。如此，可以解决传统风控系统在用户行为动态分析方面的不足，通过引入创新的数据挖掘和风险评估方法，为互联网金融行业提供更加精准、高效的风控解决方案。