摘要
本申请涉及电子保函技术领域,其具体地公开了一种基于区块链的电子保函全流程管理及风险管控系统,其根据用户身份信息调取用户征信记录和用户投保记录,并使用基于深度学习的自然语言分析和处理算法进行数据拆分和语义编码,对编码后的记录特征进行因果关联语义动态游走,生成信用风险多模态联合表示,以此来实现投保请求是否在信用风险安全等级内的自动判断。这样,能够有效解析和利用用户征信记录和用户投保记录中的复杂的语义信息,让信用风险判断依据更全面、准确。同时,模型可以根据新的数据不断更新和调整,不再受固定公式和预设系数因子的束缚,提升风险判断在不同场景下的准确性和有效性。
技术关键词
编码向量
风险管控系统
语义
隐式特征
拓扑特征
序列
电子
多模态
统计特征
因子
时序
动态
自然语言分析
区块链技术
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矩阵
身份
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