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申请/专利权人：广州西米科技有限公司

摘要：本发明涉及金融数据分析技术领域，提供一种基于用户关系网的金融风险控制方法及系统，方法包括：以已知金融风险用户的账单数据来构建用户关系网，并建立对应的图神经网络模型，按流水账单时间和交易金额方向来对图神经网络模型进行迭代修正，令风险用户的节点特征值根据交易金额进行更新，在确定存在金融风险的时间下对应的风险特征值来判断用户的金融风险情况，使得用户流水账单中的每笔交易的内在信息都能被挖掘整合在特征值中，使得在有借贷需求的当前用户提供流水账单时，能根据其账单中的各交易明细来判断用户的真实经济情况，对用户进行准确的金融风险评估，提高用户授信额度的准确性，减少金融公司放款的风险。

主权项：1.一种基于用户关系网的金融风险控制方法，其特征在于包括：获取风险用户的第一流水账单数据，建立风险用户对应的第一节点；识别第一流水账单数据中交易次数和总金额超过预设阈值的对象，建立交易对象对应的第二节点，将第一节点与各第二节点连接，构建风险用户关系网；获取风险用户被确定存在金融风险的第一时间，根据流水账单数据获取第一节点与第二节点交易的时间和金额，基于风险用户关系网建立图神经网络模型，将流水账单数据按交易的时间顺序向模型中节点按金额和交易方向输入信号，直至输入的交易时间到达第一时间，获取第一时间下第一节点的节点特征值，得到风险特征值，所述将流水账单数据按交易的时间顺序向模型中节点按金额和交易方向输入信号，直至输入的交易时间到达第一时间，获取第一时间下第一节点的节点特征值，得到风险特征值包括：以交易的金额和方向作为图神经网络中节点之间传递的信息，第一流水账单数据中，用户向一个交易对象转账，则在图神经网络中第一节点向对应的第二节点传递与转账金额对应值的信息，原图神经网络的信息传递中在第二节点中有正向信息接收；而为反映出金额交易的情况还在第一节点中传输对应的反向信息，金额越大传递的信息量越大，按金额的流动方向进行信息传递，且信息的传递顺序按流水账单中的时间排序进行；用户在被识别出存在金融风险的时间为第一时间，该第一时间为用户发生逾期上征信时间，或是用户再次进行额度审批不通过的时间，第一节点按账单流水时间接收正向和反向信息后，其自身的特征值会不停改变，在时间点到达第一时间后，将用户当前的节点特征值作为风险特征值；获取当前用户的第二流水账单数据，建立当前用户对应的第三节点，基于第三节点建立图神经网络模型，并按第二流水账单中的交易时间和交易对象，在第三节点的图神经网络模型中生成第四节点，以交易金额和交易方向输入信号；对第三节点的节点特征值进行监控，当第三节点的节点特征值大于等于风险特征值时，将当前用户标记为金融风险用户。

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