摘要
本发明公开了一种以资金兜底和信托为目标的后付费保障方法和支付系统,旨在为后付费金融系统中的用户提供实时信用评估与风险控制。首先,构建后付费金融系统并收集用户的多源历史交易数据,通过数据分析构建用户画像;接着,根据用户画像进行初步信用评估,确定后付费权限并制定资金兜底策略;然后,利用深度学习算法实时监控用户交易数据,预测违约概率,并动态调整资金兜底策略参数;最后,基于违约风险覆盖程度对资金兜底策略进行优化,形成动态调整的资金兜底优化策略。该方法有效提高交易安全性,减少违约风险,提升用户信任,适用于金融和电商等多个场景,具有广泛的应用前景。
技术关键词
资金
保障方法
策略
金融
构建用户画像
粒子群优化算法
深度学习算法
交易主体信用
参数
安全性需求
风险
支付系统
K均值聚类算法
初始聚类中心
蒙特卡洛
数据项
引入粒子群优化