(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 202210959550.0 (22)申请日 2022.08.11 (71)申请人 赵松涛 地址 310000 浙江省杭州市余杭区仓前街 道海创科技中心4 号楼4楼40 5室 (72)发明人 赵松涛　 (51)Int.Cl. G06Q 40/04(2012.01) G06Q 20/38(2012.01) G06Q 20/40(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 基于云计算的金融风险分析评估系统及方 法 (57)摘要 本发明公开了基于云计算的金融风险分析 评估系统及方法， 属于金融风险分析评估技术； 通过对待交易的行为进行监测评估， 同时将对应 用户不同维度的数据进行整合来为待交易的行 为风险分析提供数据支持； 通过将静态方面各个 维度的数据进行整合得到画 像系数， 基于画像系 数可以为不同用户的差异化分析提供数据支持， 并将待交易的行为数据与历史交易方面各个维 度的数据进行整合联立得到交易安全评分， 通过 对交易安全评分分析评估来对待交易的行为风 险进行归类并实施差异化的处理； 本发明用于解 决现有方案中在个体方面风险自动识别把控不 全面， 导致金融风险分析评估的整体效果不佳的 技术问题。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115271957 A 2022.11.01 CN 115271957 A 1.基于云计算的金融风险分析评估系统， 其特征在于， 包括数据采集模块、 分析评估模 块和调度控制模块； 数据采集模块： 采集用户待交易的行为数据， 并根据行为数据对应的行为特征对用户 不同维度的监测信息进行 统计并一同发送至分析评估模块， 监测信息包含用户的画像数据 和历史交易数据； 分析评估模块： 对用户不同维度的监测信 息进行分析评估得到对应的画像特征和历史 交易特征， 并将画像特征和历史交易特征相整合对用户待交易的行为信息对应的行为特征 进行风险评估并生成交易 安全评分； 其中， 进行风险评估的步骤 包括： 根据画像数组获取对应的画像系数； 将交易数组中的各个元素分别与历史交易特征中的时段特征数据、 金额特征数据和账 户特征数据进行匹配； 当交易数组中的交易时间元素和收款账户元素与对应历史交易特征中的数据相吻合 时， 则将对应的元 素标签设置为0； 否则， 将对应的元 素标签设置为1； 当交易数组中的交易金额元素不大于预警元素时， 则将对应的元素标签设置为0； 否 则， 将对应的元 素标签设置为1； 将获取的元 素权重与用户对应的画像系数进行 联立获取交易 安全评分； 调度控制模块： 根据交易安全评分对用户待交易的行为自动放行或者自动拦截， 以及 短暂拦截并提 示管理员介入来实现对不同风险程度的金融交易数据进行控制。 2.根据权利要求1的基于云计算的金融风险分析评估系统， 其特征在于， 根据 行为数据 获取对应的行为特 征， 包括： 获取行为数据中的交易时间、 交易金额和收款账户； 分别提取交易时间、 交易金额和收款账户的数值并进行排序， 得到交易 时间元素、 交易 金额元素和收款账户元 素； 交易时间元 素、 交易金额元 素和收款账户元 素按顺序排列构成交易数组。 3.根据权利要求1的基于云计算的金融风险分析评估系统， 其特征在于， 对用户不同维 度的监测信息进行分析评估得到对应的画像特 征， 包括： 获取用户监测信息中的画像数据和历史 交易数据； 提取画像数据中的用户性别、 用户年龄和用户职业； 获取用户性别相关联的性别权 重并将其设定为 性别元素； 提取用户年龄的数值并将其设定为 年龄元素； 设定不同的职业均对应一个不同的职业预设值， 将画像数据中的用户职业与 所有的职 业进行匹配获取对应的职业预设值并将其设定为职业元 素； 性别元素、 年龄元 素和职业元 素按顺序排列构成画像数组。 4.根据权利要求3的基于云计算的金融风险分析评估系统， 其特征在于， 对用户不同维 度的监测信息进行分析评估得到对应的历史 交易特征， 包括： 获取用户监测信息中的历史 交易数据； 提取历史 交易数据中的历史 交易时段、 历史 交易金额和历史 交易账户； 提取历史交易 时段的数值并将其设定为第 一验证序列， 并根据第 一验证标识提取对应 的历史交易金额和历史 交易账户的数值并分别将其设定为验证元 素和第二验证序列；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115271957 A 2将若干个验证元 素中的最大验证元 素设置为预警元 素； 若干个第一验证序列、 验证元素以及第二验证序列构成时段特征数据、 金额特征数据 和账户特 征数据。 5.根据权利要求4的基于云计算的金融风险分析评估系统， 其特征在于， 根据画像数组 获取对应的画像系数， 包括： 获取画像数组中性别元素、 年龄元素和职业元素对应的数值并依次标记为H1、 H2和H3； 将标记的各项数据通过公式HX＝α ×(h1×H1+h2×H2+h3×H3)联立计算得到画像系数HX； 式中， α 为画 像平衡因子， 取值范围为(0,3)， h1、 h2、 h3均为预设的比例因子， 且0＜h1＜h2＜ h3。 6.根据权利要求5的基于云计算的金融风险分析评估系统， 其特征在于， 将 获取的元素 权重与用户对应的画像系数进行 联立获取交易 安全评分， 包括： 分别将交易时间元素标签、 交易金额元素标签和收款账户元素标签标记为B1、 B2和B3； 将标记的各项数据通过公式AQP＝HX ×(b1×B1+b2×B2+b3×B3)联立计算得到交易安全评 分AQP； 式中， b1、 b2、 b3分别为交易时间元素标签、 交易金额元素标签和收款账户元素标签 对应的控制权 重。 7.根据权利要求1的基于云计算的金融风险分析评估系统， 其特征在于， 各个元素标签 对应的控制权 重的获取包括： 获取金融大数据中的异常交易数据； 统计异常交易数据中与交易 时间元素标签、 交易金额元素标签和收款账户元素标签相 关联的异常交易所占比例， 分别作为各个元 素标签对应的控制权 重。 8.根据权利要求1的基于云计算的金融风险分析评估系统， 其特征在于， 调度控制模块 在工作时， 根据画像系 数获取对应的交易安全范围， 并将交易安全评分与 交易安全范围进 行匹配来获取待交易行为 风险所属的类别， 以便实施所属类别相对应的自动控制行为。 9.基于云计算的金融风险分析评估方法， 其特 征在于， 包括： 采集用户待交易的行为数据并进行 预处理得到包 含交易数组的行为特 征； 对用户不同维度的监测信 息进行统计和预处理， 得到包含画像数组的画像特征以及包 含时段特征数据、 金额特 征数据和账户特 征数据的历史 交易特征； 将画像数组中的各个元 素进行联立获取对应的画像系数； 将交易数组中的各个元素分别与历史交易数据对应的历史交易特征中的时段特征数 据、 金额特征数据和账户特征数据进行匹配获取对应的元素标签， 并将其与用户对应的画 像系数进行 联立获取交易 安全评分； 根据交易安全评分对用户待交易的行为自动 放行或者自动 拦截， 以及短暂拦截 并提示 管理员介入来实现对不同风险程度的金融交易数据进行控制。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115271957 A 3