大数据驱动的合规风险预测与管理方法

本申请涉及风险数据处理技术领域，提供大数据驱动的合规风险预测与管理方法。所述方法包括：进行大数据检索，挖掘风险特征库；遍历特征库，基于特征相关性标记正负样本序列，进行极化处理，确定风险样本数据；以预测时相为约束，监督训练风险预测模型；读取目标数据，模糊筛选并向量化，确定标准化数据体系；将其传输至预测模型，匹配风险特征并生成风险单列；基于单列确定预案，进行合规风控管理。本申请解决了因为业务数据的庞大，合规风险的复杂多变，导致风险预测不准确、管理效率低下的技术问题，实现了基于预测结果自动生成风险预案，提高合规风险预测的准确性和时效性，增强风险管理的针对性和有效性，减轻风险影响程度的技术效果。