摘要
本发明公开了一种基于AI智能的交易风险识别方法及设备,涉及风险识别技术领域,包括,实时获取用户交易信息和行为数据并对数据进行预处理,提取数据特征生成特征矩阵;根据特征矩阵生成交易风险评分并进行初步风险分类,计算分类后的交易数据的正负理想解距离并根据理想解距离计算交易的风险接近度。本发明通过多阶段分类算法和正负理想解距离计算,显著提高了风险识别的准确性和精细化水平,采用正负理想解距离计算交易的风险接近度,实现了对交易风险的量化排序,不仅能够深度挖掘交易特征,还在交易全生命周期内动态优化风险评估模型,显著提升了复杂交易场景中的交易风险识别效率和准确性。
技术关键词
交易风险识别方法
上下文特征
高风险
生成特征
多层感知机
随机森林
特征协方差矩阵
Softmax函数
账户
风险识别技术
数据
风险评估模型
朴素贝叶斯
非线性特征
交易特征
基础
阶段
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综合监测方法
采集变电站
识别结构
风险评估模型
查询特征
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原型
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