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申请/专利权人：北京中科金得助智能科技有限公司

摘要：本申请实施例提供一种基于人工智能的互联网金融风控报告分析方法及系统，通过整合用户行为监控数据、基础风控特征路径以及联动风控特征路径，能够精准捕捉目标风控节点的潜在风险行为特征，并生成相应的潜在风险特征链，不仅为风控人员提供了更加全面和深入的风险分析视角，而且通过路径特征协调配置和迭代风控特征路径的生成，实现了对风险点的快速响应和动态调整。通过将潜在风险特征链加载到基础风控特征路径中，生成了迭代风控特征路径，使得风控报告更具前瞻性和动态性，能够及时反映风险变化，为金融机构的风险管理提供了有力保障。由此，实现了互联网金融风控报告的智能化分析，提高了风控报告的准确性和实时性。

主权项：1.一种基于人工智能的互联网金融风控报告分析方法，其特征在于，所述方法包括：基于针对互联网金融风控报告中目标风控节点的风控报告分析指令，获取所述目标风控节点的用户行为监控数据、所述目标风控节点的基础风控特征路径和联动风控特征路径；所述基础风控特征路径是所述互联网金融风控报告中已触发的所述目标风控节点的风控特征路径，所述联动风控特征路径是其它互联网金融风控报告中所述目标风控节点的风控特征路径；依据所述用户行为监控数据生成所述目标风控节点的预测风控特征路径；对所述预测风控特征路径、所述基础风控特征路径和所述联动风控特征路径进行路径特征协调配置，生成所述预测风控特征路径中的潜在风险行为特征对应的潜在风险特征链；将所述潜在风险特征链加载到所述基础风控特征路径中，生成所述目标风控节点的迭代风控特征路径；基于所述迭代风控特征路径对所述互联网金融风控报告中的目标风控节点进行风控报告优化处理；所述依据所述用户行为监控数据生成所述目标风控节点的预测风控特征路径，包括：将所述用户行为监控数据加载到在先配置的风控预测网络中，利用所述风控预测网络对所述用户行为监控数据进行风控特征映射，生成所述目标风控节点的风险概率热力图；所述风险概率热力图中的高亮区域为所述风控预测网络预测的所述目标风控节点中的风险行为特征；对所述风险概率热力图中的风险行为特征进行关键点提取，生成所述目标风控节点中的风险行为特征的关键风险特征链；依据所述关键风险特征链生成所述目标风控节点的预测风控特征路径；所述对所述预测风控特征路径、所述基础风控特征路径和所述联动风控特征路径进行路径特征协调配置，生成所述预测风控特征路径中的潜在风险行为特征对应的潜在风险特征链，包括：对所述预测风控特征路径、所述基础风控特征路径和所述联动风控特征路径进行路径特征协调配置，生成所述预测风控特征路径、所述基础风控特征路径和所述联动风控特征路径中的各个关键风险特征链在风险特征空间上的特征依赖关系；依据所述特征依赖关系，确定出在所述预测风控特征路径中存在且在所述基础风控特征路径中不存在的关键风险特征链构成的关键风险特征链独享序列；依据所述特征依赖关系，确定所述关键风险特征链独享序列与所述联动风控特征路径中的关键风险特征链之间的关键风险特征链共享序列；将所述关键风险特征链共享序列中的关键风险特征链输出为所述潜在风险行为特征对应的潜在风险特征链；所述将所述潜在风险特征链加载到所述基础风控特征路径中，生成所述目标风控节点的迭代风控特征路径，包括：将所述潜在风险特征链整合到所述基础风控特征路径中，并启用调整程序对所述基础风控特征路径中的各关键风险特征链进行扫描操作；其中，所述扫描操作对应的扫描范围为预设范围；在对各关键风险特征链进行扫描操作的过程中，对扫描到的整合到所述基础风控特征路径中的潜在风险特征链进行剔除操作，生成剔除操作后的潜在风险特征链；依据指向所述基础风控特征路径中的关键风险特征链的方向，对所述剔除操作后的潜在风险特征链进行衍生处理，使得衍生处理后的潜在风险特征链与所述基础风控特征路径中的关键风险特征链衔接，生成所述目标风控节点的迭代风控特征路径。

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