一种基于大数据的金融行为异常检测系统

本发明公开了一种基于大数据的金融行为异常检测系统，涉及金融行为异常检测领域；采集客户交易、账户操作、基本信息等多源数据并统一格式；用孤立森林处理数值型数据、TF‑IDF提取文本特征，构建复合型特征向量；基于LSTM网络构建客户行为基线模型，动态更新并触发预警；结合集成学习与图神经网络进行异常检测；根据异常置信度触发多级响应机制，反馈优化模型。本发明融合多源数据与先进算法，构建动态行为基线，实现毫秒级异常检测，精准识别复杂异常行为，降低漏报误报率；采用联邦学习保障数据安全，通过风险传播预测防范系统性风险，自动化分级处置提升响应效率，全方位保障资金安全。