本發(fā)明涉及票據(jù)風(fēng)險數(shù)據(jù)處理，更具體地說，涉及一種基于大模型和上下文信息的票據(jù)風(fēng)險數(shù)據(jù)分析方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)今的經(jīng)濟(jì)活動中，票據(jù)作為一種重要的金融工具，其交易規(guī)模和復(fù)雜程度不斷增加。然而，隨著票據(jù)業(yè)務(wù)的迅速發(fā)展，與之相關(guān)的風(fēng)險問題也日益凸顯。對票據(jù)風(fēng)險進(jìn)行準(zhǔn)確、及時的分析和評估，對于保障金融市場的穩(wěn)定、維護(hù)企業(yè)的資金安全以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展具有至關(guān)重要的意義。

2、傳統(tǒng)的票據(jù)風(fēng)險分析方法往往依賴于人工經(jīng)驗和簡單的統(tǒng)計模型，存在諸多局限性。這些方法通常只能處理有限的票據(jù)數(shù)據(jù)和特征，難以充分挖掘數(shù)據(jù)中的隱藏信息和復(fù)雜關(guān)系。例如，對于票據(jù)的上下文信息，如交易的時間序列、地點分布以及關(guān)聯(lián)方關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等，傳統(tǒng)方法往往無法進(jìn)行有效的提取和利用，導(dǎo)致風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性和全面性不足。

3、在數(shù)據(jù)采集方面，傳統(tǒng)方式可能存在采集范圍狹窄、數(shù)據(jù)不完整或更新不及時的問題，難以適應(yīng)票據(jù)業(yè)務(wù)的快速變化和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求。在數(shù)據(jù)清洗和特征工程階段，缺乏高效、智能的技術(shù)手段，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量不高和特征構(gòu)建不合理，影響后續(xù)的風(fēng)險分析效果。

4、在模型訓(xùn)練和風(fēng)險評估方面，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在處理海量、高維度的票據(jù)數(shù)據(jù)時，表現(xiàn)出性能瓶頸和泛化能力不足。而且，這些模型往往難以捕捉票據(jù)風(fēng)險的動態(tài)變化和不確定性，使得風(fēng)險評估結(jié)果的可靠性和時效性受到質(zhì)疑。

5、此外，現(xiàn)有的票據(jù)風(fēng)險分析方法在結(jié)果解釋和可理解性方面也存在不足，難以向用戶提供清晰、易懂的風(fēng)險解釋，不利于決策制定和風(fēng)險管控。

6、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展，為票據(jù)風(fēng)險數(shù)據(jù)分析帶來了新的機(jī)遇。利用大模型和上下文信息的結(jié)合，能夠更全面、深入地挖掘票據(jù)數(shù)據(jù)中的潛在風(fēng)險模式，提高風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性和可靠性。但目前在這一領(lǐng)域，相關(guān)的技術(shù)和方法仍處于不斷探索和發(fā)展的階段，尚未形成成熟、完善的解決方案。

7、綜上所述，為了應(yīng)對日益復(fù)雜的票據(jù)風(fēng)險，迫切需要一種創(chuàng)新的、基于大模型和上下文信息的票據(jù)風(fēng)險數(shù)據(jù)分析方法及裝置，以實現(xiàn)更精準(zhǔn)、高效和可解釋的票據(jù)風(fēng)險評估，為金融領(lǐng)域的風(fēng)險管理提供有力支持。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于大模型和上下文信息的票據(jù)風(fēng)險數(shù)據(jù)分析方法及裝置，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、一種基于大模型和上下文信息的票據(jù)風(fēng)險數(shù)據(jù)分析方法，包括以下步驟：

3、s1、數(shù)據(jù)采集：收集票據(jù)的基本信息、交易記錄、關(guān)聯(lián)方信息、票據(jù)背書詳情，設(shè)采集的數(shù)據(jù)總量為；

4、s2、數(shù)據(jù)清洗：對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、錯誤和不完整的數(shù)據(jù)，設(shè)清洗后的數(shù)據(jù)有效率為；

5、s3、特征工程：從清洗后的數(shù)據(jù)中構(gòu)建特征，所述特征包括票據(jù)金額的統(tǒng)計特征、交易頻率特征、關(guān)聯(lián)方信用特征，設(shè)構(gòu)建的特征數(shù)量為；

6、s4、上下文信息提?。禾崛∑睋?jù)數(shù)據(jù)中的上下文信息，包括交易的時間序列特征、交易地點的地理分布特征、關(guān)聯(lián)方關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣?，設(shè)上下文特征數(shù)量為；

7、s5、大模型訓(xùn)練：利用提取的上下文信息和構(gòu)建的特征，訓(xùn)練基于深度學(xué)習(xí)的大模型，設(shè)模型訓(xùn)練的損失函數(shù)為：

8、；

9、其中是樣本數(shù)量，是真實的風(fēng)險標(biāo)簽，是模型的預(yù)測值，是均方誤差，用于衡量預(yù)測值與真實值的差異，是l1正則化項，用于控制模型的復(fù)雜度，避免過擬合，是正則化參數(shù)，是l2正則化項，是正則化參數(shù)，是用于處理上下文信息分布差異的?kl?散度項，是權(quán)重參數(shù)，和分別是上下文特征的真實分布和模型預(yù)測分布；

10、s6、模型優(yōu)化：采用早停法防止過擬合，設(shè)早停的耐心值為，根據(jù)驗證集的性能動態(tài)調(diào)整訓(xùn)練過程；

11、s7、風(fēng)險評估：將待分析的票據(jù)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的大模型，計算風(fēng)險評估指標(biāo)，風(fēng)險評估指標(biāo)的計算公式為：

12、；

13、其中和分別為第個上下文特征和第個構(gòu)建特征的權(quán)重，和分別為基于大模型對第個上下文特征和第個構(gòu)建特征的預(yù)測函數(shù)，為輸入的票據(jù)數(shù)據(jù)；

14、s8、結(jié)果解釋步驟：運用可解釋人工智能xai技術(shù)，對風(fēng)險評估結(jié)果進(jìn)行解釋和說明，設(shè)解釋的清晰度指標(biāo)為。

15、一種基于大模型和上下文信息的票據(jù)風(fēng)險數(shù)據(jù)分析裝置，包括：

16、數(shù)據(jù)采集模塊：用于收集票據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)；

17、數(shù)據(jù)清洗模塊：對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和篩選；

18、特征工程模塊：從清洗后的數(shù)據(jù)中構(gòu)建有效的特征；

19、上下文信息提取模塊：提取票據(jù)數(shù)據(jù)中的上下文信息；

20、大模型訓(xùn)練模塊：使用提取的上下文信息和構(gòu)建的特征進(jìn)行大模型訓(xùn)練；

21、模型優(yōu)化模塊：采用早停法技術(shù)優(yōu)化模型訓(xùn)練過程；

22、風(fēng)險評估模塊：用于將待分析的票據(jù)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的大模型，并計算風(fēng)險評估指標(biāo)；

23、結(jié)果解釋模塊：運用可解釋人工智能技術(shù)對評估結(jié)果進(jìn)行解釋。

24、優(yōu)選的，在數(shù)據(jù)采集步驟中，采用分布式爬蟲技術(shù)，在數(shù)據(jù)清洗步驟中，應(yīng)用基于規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的清洗方法。

25、優(yōu)選的，在特征工程步驟中，引入主成分分析pca進(jìn)行特征降維，減少特征冗余，在上下文信息提取步驟中，運用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gcn。

26、優(yōu)選的，在大模型訓(xùn)練步驟中，采用混合精度訓(xùn)練策略，引入自監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，用于增強模型的表示能力。

27、優(yōu)選的，數(shù)據(jù)清洗模塊運用hadoop?或?spark?分布式計算框架，通過將清洗任務(wù)分配到多個計算節(jié)點上并行處理，采用多重數(shù)據(jù)驗證和糾錯機(jī)制。

28、優(yōu)選的，模型優(yōu)化模塊采用adagrad或adadelta?或?rmsprop隨機(jī)梯度下降sgd的變種優(yōu)化算法，用于根據(jù)模型的訓(xùn)練歷史自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，提高模型的收斂速度和穩(wěn)定性，避免陷入局部最優(yōu)解。

29、優(yōu)選的，在分布式爬蟲技術(shù)中，采用智能調(diào)度算法，根據(jù)數(shù)據(jù)源的優(yōu)先級、數(shù)據(jù)更新頻率、網(wǎng)絡(luò)狀況因素，動態(tài)地分配爬蟲資源；在特征工程步驟中，采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)gan或自動編碼器ae自動生成技術(shù)，自動挖掘價值特征。

30、優(yōu)選的，在主成分分析中，采用基于高斯核函數(shù)或多項式核函數(shù)的主成分分析方法，用于處理非線性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提取主成分；在運用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，定義多尺度圖卷積操作，通過在不同的尺度上對圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行卷積運算，捕捉不同層次和粒度的信息。

31、優(yōu)選的，在混合精度訓(xùn)練策略中，設(shè)置精度切換的自適應(yīng)閾值調(diào)整機(jī)制，根據(jù)模型的訓(xùn)練進(jìn)度、數(shù)據(jù)分布和計算資源的變化，自動調(diào)整精度切換的閾值。

32、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的優(yōu)點在于：

33、本發(fā)明通過采用分布式爬蟲技術(shù)在數(shù)據(jù)采集步驟中廣泛收集票據(jù)的各類詳細(xì)信息，包括基本信息、交易記錄、關(guān)聯(lián)方信息及票據(jù)背書詳情等，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集的全面性和高效性，為后續(xù)的風(fēng)險分析提供了豐富且準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，大大提高了對票據(jù)風(fēng)險全貌的把握能力。

34、本發(fā)明通過應(yīng)用基于規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的清洗方法以及運用?hadoop?或spark?分布式計算框架在數(shù)據(jù)清洗模塊中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，不僅能快速地去除重復(fù)、錯誤和不完整的數(shù)據(jù)，而且采用多重數(shù)據(jù)驗證和糾錯機(jī)制確保了清洗后數(shù)據(jù)的高質(zhì)量，為后續(xù)的分析工作提供了可靠的數(shù)據(jù)來源，有力地保障了風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性。

35、本發(fā)明通過在特征工程步驟中引入先進(jìn)的技術(shù)，如主成分分析（pca）進(jìn)行特征降維、采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（gan）或自動編碼器（ae）自動生成特征等，有效地減少了特征冗余，挖掘了潛在價值特征，豐富了特征空間，使得構(gòu)建的特征更能精準(zhǔn)地反映票據(jù)的風(fēng)險特征，為大模型的訓(xùn)練和風(fēng)險評估提供了有力的支撐。

36、本發(fā)明通過在大模型訓(xùn)練中采用混合精度訓(xùn)練策略、引入自監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)以及運用深度學(xué)習(xí)的大模型結(jié)合提取的豐富上下文信息和構(gòu)建的優(yōu)質(zhì)特征，極大地增強了模型的表示能力和泛化能力，能夠準(zhǔn)確地捕捉票據(jù)風(fēng)險的復(fù)雜模式和動態(tài)變化，從而實現(xiàn)了對票據(jù)風(fēng)險的精準(zhǔn)評估，為風(fēng)險管理決策提供了科學(xué)依據(jù)。

37、本發(fā)明通過運用可解釋人工智能（xai）技術(shù)在結(jié)果解釋步驟中對風(fēng)險評估結(jié)果進(jìn)行清晰的解釋和說明，提高了解釋的清晰度指標(biāo)，使用戶能夠直觀地理解風(fēng)險評估的過程和結(jié)果，便于用戶根據(jù)解釋結(jié)果采取相應(yīng)的風(fēng)險管理措施，同時也增強了用戶對風(fēng)險分析系統(tǒng)的信任和接受度，促進(jìn)了風(fēng)險分析工作在實際應(yīng)用中的有效實施。