摘要
本发明提供一种对金融不良资产进行尽调报告智能生成的方法,涉及管理系统领域,深度融合法律文书、财务报表等多源异构数据,通过多模态特征提取、语义对齐及知识图谱构建技术,形成对目标资产的全面上下文感知模型;运用遗传算法等演化计算方法,自动挖掘与资产特性深度耦合的潜在及非显性风险因子组合,并构建自适应风险评估网络对综合风险水平进行动态的量化评估与预测;采用可解释性人工智能模型对风险评估结果进行归因分析,清晰揭示关键影响路径与核心数据证据;依据用户可动态调整的报告逻辑框架和叙事模板,自动化输出包含深度分析、风险预警、多元化处置建议及合规性审查要点的金融不良资产尽职调查报告。
技术关键词
金融
风险
报告
因子
训练语言模型
多模态
知识图谱构建技术
计算机程序指令
深度确定性策略梯度
演化算法
智能模型
集成学习策略
语义角色标注
神经网络推理
数据
文本生成模型
归因
遗传算法
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神经网络硬件
舍入误差
模拟器
应用程序编程接口
神经网络推理
嫌疑人
因子
电磁信号屏蔽
决策支持方法
心理状态评估
交通事故预测
应急响应方法
应急响应系统
数据去噪方法
噪声检测单元
计算机程序指令
粒子群优化算法
策略
计算机程序产品
支持向量机算法