摘要
本发明涉及金融科技与人工智能交叉技术领域,具体公开了基于图神经网络的个贷不良资产智能评估定价方法,方法包括实时获取原始数据,基于原始数据提取多模态特征数据,对多模态特征数据进行融合;基于债务人信息建立债务人关联网络图谱,基于债务人关联网络图谱以及融合后的多模态特征数据进行风险评估;资产回收率进行预测以及对不确定性进行量化;基于马尔可夫决策过程模型对资产包组合进行优化;基于风险评估结果、资产回收率预测结果以及优化策略进行定价,凭借多模态数据的深度融合技术以及深度学习模型强大的非线性拟合能力,系统能够更充分地挖掘数据中蕴含的价值信息,通过构建和分析债务人关联图谱,帮助投资者规避潜在的重大投资风险。
技术关键词
定价方法
资产
图谱
风险
人工智能交叉技术
深度学习方法
评估定价系统
网络
策略
决策
多模态特征融合
时序特征
机器学习方法
深度学习模型
数据采集模块
注意力机制
文本
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医用X射线设备
无监督学习方法
多参数
小波阈值
光纤布拉格光栅传感器
过滤模块
信息安全过滤方法
文本
大语言模型
命名实体识别
水平井地质
风险评价方法
三维地震数据
一体化数据采集
地质导向模型