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摘要：本发明提供一种账户数据的风险分析方法及系统，涉及账户数据分析技术领域；本发明通过实时采集多维度数据、动态选择并提取关键特征、构建多级异常识别体系及敏感信息动态选择模型，结合自然语言处理技术进行深度分析，不仅提升了风险识别的精准度和实时性，还确保了分析过程的灵活性和系统性，有效平衡了误报与漏报的风险，使得即便在复杂多变的工作场景下，也能更加准确地界定正常与异常行为，为企业的风险管理提供了更为可靠和智能的数据分析支持。
主权项：1.一种账户数据的风险分析方法，其特征在于，所述分析方法包括以下步骤：实时采集账户文件的行为数据，并基于预设的异常行为标准，识别账户的初始异常行为数据；设置特征提取的动态选择机制，根据账户的初始异常行为数据动态选择特征并提取为一级异常特征；基于一级异常特征，通过预先训练后的关联模型识别并提取与一级异常特征相关联的二级异常特征；基于历史账户异常行为数据与敏感信息的关系，建立敏感信息动态选择模型；以一级异常特征和二级异常特征分别作为输入，以敏感信息动态选择模型动态输出对应的敏感信息，分别作为监测主点和监测次点，形成风险监测的焦点；基于形成风险监测的焦点，利用自然语言处理技术并结合敏感信息界定标准，监测账户文件的行为并进行风险等级判断。
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百度查询： 北京芯盾时代科技有限公司 一种账户数据的风险分析方法及系统
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