摘要
本发明公开了一种基于大数据的金融风险评估方法,属于风险评估技术领域,包括如下步骤:进行数据的收集与整合;本发明中,该方法采用了特征工程的构建技术,利用大数据对于不同维度的金融特征进行了构建,这些多维度的特征构建,能够给予后续的风险预测模型构建提供大量的信息及数据,提高构建模型的准确度,从而提高风险评估的准确度,且构建的模型为机器学习模型,该模型能够在每次风险预测过程中,对于不同类型的风险进行学习,后期应用越多,其预测效果越佳,同时方法内还进行了模型验证与优化,其中还进行了时序交叉验证,能够有效防止数据泄漏,能够在线学习适应数据分布变化,提高了模型的智能化程度,提高实际评估效果。
技术关键词
金融风险评估方法
大数据
特征工程
机器学习模型
网络特征
财务报表数据
时序特征
风险评估技术
聚类分析算法
数据分布
风险预测模型
神经网络算法
风控系统
征信数据
区块链技术
指标
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因子
缺陷预测
测试方法
训练机器学习模型
固件缺陷
数据管理方法
多阶段
关系型数据库
生成业务
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