金融风险预测方法、预测装置及计算机设备与流程

本技术涉及金融服务，尤其涉及一种金融风险预测方法、预测装置及计算机设备。

背景技术：

1、在金融服务业领域，精确预测金融风险对于金融机构及投资者而言至关重要。传统金融风险评估方法主要依赖于专家的经验和静态评分模型，这些方法在应对复杂多变的金融市场时往往显得力有未逮。随着大数据和人工智能技术的进步，运用机器学习和深度学习算法进行金融风险预测已成为现实。

2、然而，现行的金融风险预测方法仍面临若干问题。例如，众多方法在特征选择和模型训练阶段缺乏有效的交叉验证技术，这导致模型的泛化能力不足。此外，现有的预测模型通常仅关注单一风险因素，而忽视了金融交易中可能存在的多种风险因素之间的相互作用。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种金融风险预测方法，旨在提高金融交易的稳定性和对风险的预测精度。

2、为实现上述目的，本发明提供一种金融风险预测方法，所述金融风险预测方法包括：

3、获取用户的多个历史金融交易数据，所述金融交易数据包括信贷记录、还款记录、消费记录以及投资记录；

4、基于第一信用评估模型和所述历史金融交易数据对用户进行信用评估，确定预测信用评分；

5、将所述预测信用评分导入多任务二分类预测模型进行计算，以预测用户在金融交易过程中潜在的风险因素，并确定与所述风险因素对应的金融风险，生成用户的个性化风险报告。

6、可选地，所述基于第一信用评估模型和所述金融交易数据对用户进行信用评估，确定预测信用评分的步骤，包括：

7、获取用户在距当前预设时间段内的当前金融交易数据，所述当前金融交易数据包括当前信贷申请、当前还款行为以及当前消费模式；

8、基于所述第一信用评估模型对收集到的历史金融交易记录进行分析，提取出影响用户信用评分的关键因素，所述关键因素包括逾期还款次数、信用额度使用率或消费习惯；

9、计算用户与所述关键因素对应的初步信用评分，并将该评分与行业标准或历史数据进行对比，以确定用户的信用状况的相对位置；

10、结合用户的信用状况的相对位置以及当前金融交易数据，以动态调整初步信用评分，确定用户的预测信用评分。

11、可选地，所述基于所述第一信用评估模型对收集到的历史金融交易记录进行分析，提取出影响用户信用评分的关键因素的步骤，包括：

12、数据清洗历史金融交易记录，以剔除不完整、错误或异常的历史金融交易记录；

13、基于统计分析方法，识别数据清洗后的所述历史金融交易记录中与用户信用评分对应的金融交易特征，所述金融交易特征包括还款记录、信用额度使用率以及逾期次数；

14、基于机器学习算法，筛选出消费记录、浏览历史和行为习惯满足预设要求的所述金融交易特征；

15、将筛选后的所述金融交易特征进行组合，生成多个特征组，并基于交叉验证技术，评估各所述特征组对信用评分的影响程度，以确定影响用户信用评分的关键因素。

16、可选地，所述将筛选后的所述金融交易特征进行组合，生成多个特征组，并基于交叉验证技术，评估各所述特征组对信用评分的影响程度，以确定影响用户信用评分的关键因素的步骤，包括：

17、对筛选后的金融交易特征进行分层抽样，以使每一特征组包含不同类别的特征；

18、基于所述交叉验证技术，将数据集划分为训练集和验证集，通过多次迭代，以使每个特征组在不同数据子集上进行测试，记录各所述特征组在验证集的实际表现，以确定各特征组对信用评分的影响程度，生成对应的评估结果，所述实际表现包括准确率、召回率和f1分数；

19、比对各特征组之间的评估结果，识别出对信用评分贡献最大的特征组，并确定该特征组为关键因素。

20、可选地，所述预测方法还包括：

21、获取对应用户的多个历史信用数据；

22、对所述历史信用数据进行预处理，并构建与该些历史信用数据相关的初始信用评估模型；

23、基于机器学习算法，将当前金融交易数据导入至所述初始信用评估模型进行训练，以生成中间信用评估模型；

24、对所述中间信用评估模型进行验证和测试，筛选出满足预设指标表现的中间信用评估模型，并将满足指标表现的中间信用评估模型作为第一信用评估模型。

25、可选地，所述将所述预测信用评分导入多任务二分类预测模型进行计算，以预测用户在金融交易过程中潜在的风险因素，并确定与所述风险因素对应的金融风险，生成用户的个性化风险报告的步骤，包括：

26、将所述预测信用评分与用户的历史金融交易数据一起作为输入，输入至多任务二分类预测模型中；

27、在多任务二分类预测模型中，利用深度学习算法对输入数据进行特征提取和模式识别，以识别出潜在的风险因素；

28、将识别出的风险因素与预设的风险类别进行匹配，确定用户在金融交易过程中可能面临的风险类型，并生成对应的匹配结果，所述匹配结果包括信用风险、市场风险或流动性风险；

29、为用户生成与所述匹配结果对应的个性化的风险报告；所述风险报告包括用户可能面临的风险类型、用户可能面临的风险程度以及相应的预防和应对措施。

30、可选地，所述在多任务二分类预测模型中，利用深度学习算法对输入数据进行特征提取和模式识别，以识别出潜在的风险因素的步骤，包括：

31、基于卷积神经网络对输入数据进行初步的特征提取，以捕捉金融交易数据中的空间相关性；

32、基于循环神经网络或长短期记忆网络处理时间序列数据，以识别金融交易记录中的时间依赖性特征；

33、基于注意力机制，对不同特征的重要性进行动态加权，以提高所述多任务二分类预测模型对关键风险因素的敏感度；

34、根据所述金融交易数据中的空间相关性、金融交易记录中的时间依赖性特征以及提高敏感度后的多任务二分类预测模型，对所述模式识别，并确定潜在的风险因素；

35、所述将识别出的风险因素与预设的风险类别进行匹配，确定用户在金融交易过程中可能面临的风险类型，并生成对应的匹配结果的步骤，包括：

36、构建一个风险因素与风险类别之间的映射关系数据库，所述映射关系数据库包括各种风险因素与风险类别的对应关系；

37、将识别出的风险因素导入至所述映射关系数据库中，以确定对应的风险类别，并生成与所述风险类别相对应的用户在金融交易过程中可能面临的风险类型，所述风险类型包括信用风险、市场风险、流动性风险、操作风险以及法律风险；

38、将匹配出的风险类型确定为匹配结果。

39、可选地，所述获取用户的多个历史金融交易数据的步骤，包括：

40、基于用户授权许可，从多个金融机构和支付平台收集用户的交易记录、账户信息和信用历史数据，以生成所述历史金融交易数据。

41、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种预测装置，所述预测装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的金融风险预测程序，所述金融风险预测程序配置为实现如上所述的金融风险预测方法。

42、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机设备，包括如上所述的预测装置。

43、本发明实施例通过获取用户的多个历史金融交易数据，并基于第一信用评估模型对历史金融交易数据进行信用评估，从而确定预测信用评分，并导入至多任务二分类预测模型进行计算，以预测用户在金融交易过程中潜在的风险因素，最终确定与风险因素对应的金融风险，生成用户的个性化风险报告，从而为用户提供定制化的金融建议，提高金融交易的稳定性和对风险的预测精度。