(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210587026.5 (22)申请日 2022.05.27 (71)申请人 河南冉麟企业管理咨询有限公司 地址 450000 河南省郑州市惠济区国基路 长兴路百文花园南院3号楼6楼 28号 (72)发明人 丁文涛　刘天航　 (74)专利代理 机构 河南大象律师事务所 41 129 专利代理师 张辉 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种金融大 数据风险分析平台 (57)摘要 本发明公开了一种金融大数据风险分析平 台， 包括数据采集模块、 云存储模块、 控制中心模 块、 数据分析模块、 数据校验模块、 信息补偿模 块、 风险评估模块、 警报 模块， 所述数据采集模块 将采集到的金融数据发送至云存储模块进行存 储， 数据分析模块通过对初始阶段的数据影响和 分析过程影响来对进行阶段数据分析过程进行 分析得到 数据加权矩阵和算法加权矩阵， 再结合 进行进行阶段对金融数据的状态分析对金融数 据实施状态监控， 当存在数据异常时， 由数据校 验模块和信息补偿模块对偏差数据进行数据补 偿得到待预测数据， 再由风险评估模块对得但预 测数据进行风险评估， 从而提高了金融大数据中 风险预测分析的准确性， 加强了金融大数据的风 险管理程度。 权利要求书3页 说明书7页 附图3页 CN 114881768 A 2022.08.09 CN 114881768 A 1.一种金融大数据风险分析平台， 其特征在于， 包括数据采集模块、 云存储模块、 控制 中心模块、 数据分析模块、 数据校验模块、 信息补偿模块、 风险评估模块、 警报模块， 所述数 据采集模块对金融交易过程中产生的金融数据进行采集， 并将金融数据存储于云存储模 块， 数据分析模块利用融合数据分析算法对金融数据进行数据分析得到分析结果， 数据校 验模块根据数据分析模块的分析结果对金融数据进行校验并得到校验误差， 信息补偿模块 根据校验误差对金融数据进行数据补偿得到待预测数据， 风险评估模块对待 预测的金融数 据进行风险预测得到风险预测结果， 警报模块根据风险预测结果发送警报信号， 此系统管 理过程具体如下： (1)数据采集模块分别对金融交易的初始阶段、 进行阶段、 最终阶段产生的金融数据进 行采集并将金融数据存出于云存储模块， 当进行金融数据分析时， 由控制中心模块向云存 储模块发送调用指令来对金融数据进行调用； (2)数据分析模块在接收到控制中心模块发送的分析指令后利用融合数据分析算法对 金融数据进行分析得到分析结果， 首先， 数据分析模块对待分析 的初始阶段 的金融数据和 进行阶段的分析指令进行分类得到分类结果， 再根据分类结果建立数据分析模型， 并对金 融数据进行拟合分析 得到分析 结果， 具体分析 过程如下： 步骤1、 数据分析模块将初始阶段金融数据的采集时间分为不同的时间段t1， t2， t3...ti， i[1， n],n为时间段的个数， 再对每一个时间段内采集的金融数据的数据量进行分 析得到p1， p2， p3...pj， j∈[1， m]， m表示的是产生不同的金融数据的用户数量， 初始阶段中 不同时间段的交易用户对进行阶段的数据影响程度不同， 将数据影响程度记为yij， 数据影 响程度的数据加权值记为wij， i、 j属于正整数共同组成一个下标， 公式为wij＝tipj， 根据数 据加权值 wij得到数据加权矩阵W， 数据加权矩阵W表示的是在金融交易过程中初始阶段的金融数据对进行阶段的安全风 险的影响矩阵， 不同时间段内不同的交易用户的交易数据量和信息安全值 不同； 步骤2、 当金融交易处于进行阶段时， 数据分析模块根据分析指令调取对应的初始阶段 的金融数据， 并对提取 的金融数据进行预处理得到预处理数据集， 数据分析模块根据人工 神经网络分类算法对预处 理数据集进行分类得到分类数据， 方程如下： 其中， Y为非线性输出函数， xi一个数据集中的数据项， wi为权值， θ 为分类误差； 步骤3、 数据分析模块利用非线性分析函数对初始阶段的每一类分类数据进行非线性 分析得到算法分析误差Li(i∈[1， k])， k表示分类数据的类别数， 数据分析模块根据分析目 的建立目标函数， 并根据目标函 数对k类分类数据的分析结果设定 l个目标参 数， 记为y1， y2， y3…yl， 不同的分类数据得到目标参 数的分析过程不同， 不同的分析过程中利用了 不同复杂 程度的数据分析模型， 算法分析误差的非线性方程组如下：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114881768 A 2其中， vij为目标参数 的加权值， i， j表示加权值下标的正整数， i， j的范围分别满足i∈ [1， l]， j∈[1， k]， 数据分析模块对非线性方程组进行求 解得到算法加权矩阵V； 步骤4、 数据分析模块对金融阶段的进行阶段中的金融数据进行分析得到对应的分析 结果， 分析结果中包括分析影响参数， 进行阶段中金融交易的数据安全风险受到初级阶段 金融数据的数据加权矩阵和算法加权矩阵的影响， 数据分析模块对初始阶段影响下的进 行 阶段的金融数据进行动态分析得到动态阈值， 再根据动态阈值进 行分析得的进行阶段的分 析误差， 最后数据分析模块将分析误差发送至数据校验 模块； (3)数据校验模块接收数据分析模块的分析误差， 并根据分析误差对进行阶段的金融 数据进行校验得到偏差数据， 信息补偿模块根据数据分析模块和数据校验模块的分析结果 对偏差数据进行补偿得到待预测数据； (4)风险评估模块利用风险评估模型对补偿过后的待预测数据进行风险评估， 警报模 块根据风险评估 模块的风险评估结果对数据分析 过程进行信息安全预警。 2.根据权利要求1所述的一种金融大数据风险分析平台， 其特征在于， 所述数据分析模 块根据初始阶段中分析得到的数据加权矩阵和 算法加权矩阵对进行阶段 的数据安全进行 状态分析， 状态方程如下： 其中， I0为初始状态量， I(t)为状态函数， 在进行阶段中金融数据处理中的信息链， Ri (t)为进行阶段中产生的金融数据的分析结果中的边缘分析值， Ro(t)为金融数据的确定性 分析结果的确定分析值， ε为状态误差， δ为数据加权矩阵和算法加权矩阵对带来的分析误 差， 方程为： 其中， V＝(v1， v2， v3...vk)为非线性方程组的特 征值。 3.根据权利要求1所述的一种金融大数据风险分析平台， 其特征在于， 所述数据分析模 块根据初始阶段的金融数据对进行阶段 的数据分析的过程进行动态分析得到进行阶段金 融数据的初始值， 所述数据校验模块再根据数据分析模块分析得到的分析误差、 初始值和 校验值对待预测的金融数据进行校验对比， 校验值是金融交易过程中设定的数据阈值上 限， 超出数据阈值上限的金融数据记为偏差数据， 信息补偿模块根据数据分析模块和数据 校验模块的分析结果对偏差数据进行补偿得到待 预测数据， 并将待预测数据发送至风险评 估模块。 4.根据权利要求1所述的一种金融大数据风险分析平台， 其特征在于， 所述风险评估模 块利用风险评估模型对补偿过后的待 预测数据进 行风险评估， 金融数据通过风险评估模型 的风险评估预测得到数据安全风险， 所述警报模块根据风险评估模块的风险评估结果对数 据分析过程进行信息安全预警。 5.根据权利要求1所述的一种金融大数据风险分析平台， 其特征在于， 所述数据采集模权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114881768 A 3