基于人工智能的企业信用数据异常检测方法及装置

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。