一种基于多源数据的动态信用风险评估系统及方法

本发明提供一种基于多源数据的动态信用风险评估系统及方法，涉及金融科技技术领域，包括：多源数据采集模块，用于整合金融机构内部数据、公共征信数据及互联网行为数据，并通过隐私计算技术实现安全数据融合；特征工程模块，提取统计特征（如交易频率）、文本特征（如社交媒体情感分析）及图谱特征（如社交网络中心性），结合动态行为数据和静态数据，构建了一种新型的信用风险评估模型。这一模型不仅考虑了借款人的历史信用记录和财务状况，还纳入了借款人的行为模式和社交网络信息，从而能够更全面地评估借款人的信用风险。通过机器学习算法的运用，本发明能够从海量的数据中自动学习和提取有用的特征，提高了信用评级的准确性和效率。