摘要
本公开提供了一种数据处理方法,可以应用于人工智能和大数据技术领域,涉及大模型在金融科技场景中的应用。该方法包括:对采集到的多源异构数据进行分类,得到多种类型的多源异构数据,多种类型的多源异构数据包括金融市场行情数据、新闻数据以及舆情数据;根据多源异构数据的类型和预设的分析目标,采用不同的特征提取算法提取多源异构数据的特征,分别得到行情波动数据、趋势预测数据以及事件驱动预警数据;将行情波动数据、趋势预测数据以及事件驱动预警数据输入风险量化模型,计算综合风险值;根据综合风险值所处的预设区间,输出对应的风险等级及关联资产清单。本公开还提供了一种数据处理装置、设备、存储介质和程序产品。
技术关键词
多源异构数据
长短期记忆模型
风险
特征提取算法
可视化图表
资产
数据处理方法
金融
事件主体
数据处理装置
情感分析模型
实体识别模型
深度神经网络
动态
生成事件
计算机程序产品
数据采集模块
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手势交互技术
分类模型构建
风险
指数
主成分分析法