本發(fā)明涉及金融數(shù)據(jù)處理，尤其涉及基于行為鏈挖掘的個人信用評分實時預警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、金融數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域是金融科技的核心分支，專注于對金融活動及相關(guān)行為產(chǎn)生的海量信息進行采集、存儲、清洗、分析與應用，該領(lǐng)域本質(zhì)是通過技術(shù)創(chuàng)新，將金融數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可量化、可追溯、可行動的風險管理決策支撐。

2、現(xiàn)有個人信用評分系統(tǒng)大多依賴靜態(tài)屬性數(shù)據(jù)和簡單行為數(shù)據(jù)，難以有效捕捉用戶復雜行為鏈中的時序、關(guān)聯(lián)及異常模式，導致風險識別延遲、準確率低。傳統(tǒng)風險預警多以規(guī)則引擎為主，缺乏對新型欺詐和變異風險行為的動態(tài)感知能力，系統(tǒng)易被攻破，多機構(gòu)間數(shù)據(jù)孤島問題，進一步制約了模型精度和風險識別廣度。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點，而提出的基于行為鏈挖掘的個人信用評分實時預警系統(tǒng)。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：基于行為鏈挖掘的個人信用評分實時預警系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、行為鏈圖譜模塊、行為挖掘模塊、協(xié)同建模模塊、評分融合模塊、預警解釋模塊和安全優(yōu)化模塊；上述各模塊通過端到端數(shù)據(jù)流和實時消息機制進行交互，實現(xiàn)個人信用風險的動態(tài)評估和智能預警。

3、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

4、數(shù)據(jù)采集模塊通過api接口與金融、消費、社交、公共、地理多場景數(shù)據(jù)源實時對接，獲取用戶交易流水、還款記錄、貸款申請狀態(tài)、購物記錄、支付方式、消費頻率、好友關(guān)系鏈、互動頻率、信用報告、失信被執(zhí)行人信息、社保公積金繳納記錄、地理位置、常駐地變化、異地活動軌跡等行為數(shù)據(jù)，并采用差分隱私技術(shù)和匿名化處理對敏感信息進行隱私保護，利用ssl/tls加密協(xié)議進行數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)采集模塊在采集前明確告知用戶數(shù)據(jù)采集的目的、范圍及用途，并獲取用戶書面或電子授權(quán)，采集完成后對數(shù)據(jù)進行完整性校驗，確保數(shù)據(jù)未被篡改或丟失，采集過程嚴格遵循《個人信息保護法》和《征信業(yè)管理條例》的要求。

5、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

6、行為鏈圖譜模塊按用戶id及時間戳，將全場景離散行為數(shù)據(jù)串聯(lián)為用戶行為鏈，對每個行為事件進行語義分類標注，基于圖數(shù)據(jù)庫動態(tài)生成用戶行為鏈知識圖譜，節(jié)點表征具體行為事件，邊表征行為事件之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系及風險標簽，支持跨時序與跨場景的多維關(guān)聯(lián)分析，行為鏈圖譜模塊對不同行為事件的語義標注內(nèi)容包括事件所屬場景與事件具體類型，節(jié)點表征包括如銀行交易流水、電商購物記錄、社保公積金繳納記錄等，邊表征包括時間順序關(guān)聯(lián)、場景關(guān)聯(lián)及高風險行為組合標簽和風險傳導標簽，支持月初貸款申請、月中消費頻率上升、月末還款延遲等時序模式分析。

7、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

8、行為挖掘模塊基于滑動窗口和長短期記憶網(wǎng)絡提取用戶行為鏈的時序特征、頻率特征、異常特征，并利用生成式對抗網(wǎng)絡自動仿真生成多樣化正常及高風險虛擬行為鏈，用于模型的對抗性訓練和反欺詐演練，提升系統(tǒng)對新型風險的識別能力，行為挖掘模塊通過滑動窗口分割用戶行為鏈為固定時間窗口子序列，提取窗口內(nèi)的行為事件發(fā)生順序、相鄰行為時間間隔、某類行為發(fā)生次數(shù)、日均發(fā)生頻率等特征，并計算行為與歷史正常模式的偏離程度以提取異常特征。

9、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

10、行為挖掘模塊引入生成式對抗網(wǎng)絡，生成器基于真實行為鏈數(shù)據(jù)分布生成正常虛擬行為鏈和高風險虛擬行為鏈，判別器區(qū)分真實行為鏈與虛擬行為鏈，通過對抗訓練提升識別能力，高風險虛擬行為鏈包括頻繁異地消費加變更手機號加小額貸款申請逾期的組合行為，或社交互動頻率驟降加社保繳納中斷加多平臺貸款申請等行為模式。

11、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

12、協(xié)同建模模塊采用聯(lián)邦學習機制，各參與機構(gòu)基于本地行為數(shù)據(jù)獨立訓練行為鏈評分子模型，通過同態(tài)加密或差分隱私技術(shù)加密模型參數(shù)，主服務器聚合各機構(gòu)子模型參數(shù)，實現(xiàn)聯(lián)合建模與協(xié)同風險分析，無需傳輸原始用戶數(shù)據(jù)，協(xié)同建模模塊在聯(lián)合建模過程中，主服務器分發(fā)虛擬行為鏈數(shù)據(jù)至各參與機構(gòu)，各機構(gòu)本地子模型將虛擬行為鏈數(shù)據(jù)融入訓練過程，所有子模型權(quán)重、偏置參數(shù)采用加密后上傳，主服務器采用聯(lián)邦平均聚合算法加權(quán)平均各機構(gòu)子模型參數(shù)，形成聯(lián)合行為鏈評分模型。

13、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

14、評分融合模塊融合靜態(tài)屬性特征、行為鏈動態(tài)特征、知識圖譜特征和多模態(tài)數(shù)據(jù)，包括語音交互記錄、身份認證圖像、地理位置信息，采用注意力機制和多任務學習框架實現(xiàn)多源特征的深度融合，通過深度學習模型動態(tài)計算用戶信用評分及風險等級，支持模型實時更新與自我進化，評分融合模塊的多源特征包括靜態(tài)屬性特征、行為鏈動態(tài)特征、知識圖譜特征、多模態(tài)數(shù)據(jù)，通過注意力機制突出高風險信號特征，通過多任務學習框架實現(xiàn)信用評分預測與風險等級分類的聯(lián)合建模。

15、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

16、預警解釋模塊基于信用評分變化、行為鏈異常和知識圖譜推理實時觸發(fā)分級預警，利用生成式ai內(nèi)容生成技術(shù)自動生成風險分析報告、行為鏈溯源及風險管理建議，通過文本報告、語音播報或可視化圖譜推送預警信息，并記錄用戶反饋用于模型優(yōu)化，預警解釋模塊根據(jù)評分融合模塊輸出的用戶信用評分及風險等級變化，并結(jié)合行為鏈異常特征和知識圖譜推理結(jié)果，分為低級預警、中級預警、高級預警三類，預警信息通過站內(nèi)消息、短信、郵件、語音播報及可視化圖譜多渠道推送，并支持用戶實時反饋和申訴入口。

17、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

18、安全優(yōu)化模塊內(nèi)置周期性ai風險演練功能，自動仿真新型高危行為鏈，結(jié)合專家反饋和在線監(jiān)控數(shù)據(jù)動態(tài)修正預警規(guī)則和安全策略，通過演練結(jié)果及用戶反饋協(xié)同優(yōu)化模型參數(shù)，實現(xiàn)系統(tǒng)安全的持續(xù)進化和全鏈路防護，安全優(yōu)化模塊設(shè)計周期性高危場景仿真演練，定期自動模擬新型高危行為鏈并將結(jié)果推送至評分融合模塊、預警解釋模塊、協(xié)同建模模塊，結(jié)合人工風控專家標注及在線監(jiān)控數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整預警規(guī)則、特征權(quán)重和安全策略，形成用戶反饋與演練結(jié)果協(xié)同優(yōu)化的全鏈路閉環(huán)防護體系。

19、本發(fā)明具有如下有益效果：

20、1、本發(fā)明中，通過生成式ai技術(shù)，自動仿真生成多樣化的正常與高風險虛擬行為鏈，結(jié)合聯(lián)邦學習機制，讓多機構(gòu)聯(lián)合對抗新型欺詐與復雜風險行為，模型訓練時不需傳遞原始數(shù)據(jù)，極大提升隱私安全和模型泛化能力，通過ai虛擬出未知風險行為，提升識別前所未見風險的能力，且聯(lián)邦學習避免了數(shù)據(jù)孤島與隱私泄漏問題，將行為鏈轉(zhuǎn)化為可視化知識圖譜，節(jié)點代表行為事件，邊代表行為間復雜關(guān)聯(lián)與風險傳導標簽，并支持跨時序與跨場景的深層分析，通過知識圖譜和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，可發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)評分模型難以捕捉的多條復雜風險鏈路，極大提升風險識別深度和廣度。

21、2、內(nèi)置周期性的ai風險演練模塊，自動生成并測試新型高危虛擬行為鏈，動態(tài)暴露模型盲區(qū)，并結(jié)合專家反饋和用戶申訴數(shù)據(jù)，實時修正預警規(guī)則與模型參數(shù)，實現(xiàn)風控能力持續(xù)進化，能夠應對不斷變化的金融欺詐與風險模式，超越了傳統(tǒng)靜態(tài)模型和規(guī)則引擎的滯后性和單一性，通過聯(lián)邦學習與同態(tài)加密/差分隱私等技術(shù)，各參與機構(gòu)可基于本地數(shù)據(jù)獨立建模、參數(shù)加密聚合，聯(lián)合提升風控精度，無需原始數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，充分滿足隱私合規(guī)要求，實現(xiàn)了跨平臺、跨場景的風控協(xié)同，為行業(yè)多機構(gòu)間風險聯(lián)防聯(lián)控提供了技術(shù)路徑，可自動生成個性化、結(jié)構(gòu)化的風險分析報告和管理建議，支持文本、語音、可視化等多種預警形式，并建立用戶實時反饋、申訴及調(diào)參閉環(huán)，極大提升風險預警的可解釋性和用戶體驗，改變了傳統(tǒng)評分模型黑箱與預警體驗生硬的問題。