本發(fā)明屬于大數(shù)據(jù)監(jiān)管，涉及一種面向監(jiān)管領(lǐng)域的大規(guī)模動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)異常識(shí)別與預(yù)警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著企業(yè)信息化程度的不斷提升，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆炸性的增長(zhǎng)趨勢(shì)，不僅數(shù)量急劇增加，數(shù)據(jù)類(lèi)型也日益多樣化，涵蓋了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等多種形式。這種數(shù)據(jù)洪流的涌現(xiàn)，為企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和管理帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇，同時(shí)也對(duì)傳統(tǒng)的監(jiān)管手段，尤其是在財(cái)務(wù)監(jiān)管領(lǐng)域，提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

2、財(cái)務(wù)監(jiān)管作為企業(yè)管理的核心環(huán)節(jié)之一，其準(zhǔn)確性和效率直接關(guān)系到企業(yè)的資金安全、運(yùn)營(yíng)穩(wěn)健以及決策的科學(xué)性。然而，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)監(jiān)管手段在面對(duì)海量、多態(tài)的數(shù)據(jù)時(shí)顯得力不從心。一方面，傳統(tǒng)的監(jiān)管系統(tǒng)往往基于固定的規(guī)則和模型，缺乏足夠的靈活性和適應(yīng)性，難以應(yīng)對(duì)快速變化的市場(chǎng)環(huán)境和業(yè)務(wù)需求。當(dāng)企業(yè)業(yè)務(wù)模式調(diào)整、新產(chǎn)品推出或者市場(chǎng)政策發(fā)生變化時(shí)，傳統(tǒng)的監(jiān)管系統(tǒng)往往需要較長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)更新規(guī)則和模型，無(wú)法及時(shí)有效地捕捉到新的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

3、另一方面，現(xiàn)有異常檢測(cè)技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中暴露出諸多問(wèn)題。由于數(shù)據(jù)類(lèi)型的多樣性和復(fù)雜性，傳統(tǒng)的異常檢測(cè)算法往往難以準(zhǔn)確識(shí)別出真正的異常行為，誤報(bào)率居高不下。這不僅增加了財(cái)務(wù)監(jiān)管人員的工作負(fù)擔(dān)，還可能導(dǎo)致真正的風(fēng)險(xiǎn)被忽視，給企業(yè)帶來(lái)潛在的損失。此外，傳統(tǒng)異常檢測(cè)技術(shù)通常適用于靜態(tài)數(shù)據(jù)或者小規(guī)模數(shù)據(jù)集，對(duì)于大規(guī)模動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)檢測(cè)需求顯得力不從心。在實(shí)時(shí)性要求較高的財(cái)務(wù)監(jiān)管場(chǎng)景中，如交易監(jiān)控、資金流動(dòng)分析等，傳統(tǒng)的異常檢測(cè)技術(shù)往往無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的雙重需求。

4、為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要探索新的財(cái)務(wù)監(jiān)管手段和技術(shù)。一方面，可以引入機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等先進(jìn)技術(shù)，提升監(jiān)管系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和智能化水平。通過(guò)訓(xùn)練模型來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)和識(shí)別正常的業(yè)務(wù)模式和異常行為，減少人為干預(yù)，提高監(jiān)管的準(zhǔn)確性和效率。另一方面，需要研發(fā)適用于大規(guī)模動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)異常檢測(cè)技術(shù)，以滿足企業(yè)財(cái)務(wù)監(jiān)管的實(shí)時(shí)性需求。這包括優(yōu)化算法性能、提高數(shù)據(jù)處理速度、增強(qiáng)系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性等方面。

5、綜上所述，隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量的急劇增加和數(shù)據(jù)類(lèi)型的多樣化，傳統(tǒng)監(jiān)管手段在財(cái)務(wù)監(jiān)管領(lǐng)域面臨巨大挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要不斷創(chuàng)新和探索新的監(jiān)管手段和技術(shù)，以提升財(cái)務(wù)監(jiān)管的準(zhǔn)確性和效率，保障企業(yè)的資金安全和運(yùn)營(yíng)穩(wěn)健。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種面向監(jiān)管領(lǐng)域的大規(guī)模動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)異常識(shí)別與預(yù)警方法及系統(tǒng)，通過(guò)引入先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提高異常識(shí)別的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，降低監(jiān)管成本，提升監(jiān)管效率，為監(jiān)管部門(mén)提供更加全面、準(zhǔn)確、及時(shí)的監(jiān)管支持。

2、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一方面，提供了一種面向監(jiān)管領(lǐng)域的大規(guī)模動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)異常識(shí)別與預(yù)警方法，該方法包括以下步驟：

4、s1、通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)整合平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與預(yù)處理；

5、s2、針對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行特征提??；

6、s3、通過(guò)異常檢測(cè)模型對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別；

7、s4、在異常檢測(cè)模型中設(shè)置預(yù)警規(guī)則和預(yù)警閾值，對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別和預(yù)警；

8、s5、根據(jù)響應(yīng)策略對(duì)異常預(yù)警數(shù)據(jù)進(jìn)行處置。

9、進(jìn)一步，在步驟s1中，構(gòu)建大規(guī)模數(shù)據(jù)整合平臺(tái)，其集成多種數(shù)據(jù)源接口，通過(guò)內(nèi)置的監(jiān)管數(shù)據(jù)模型捕捉并整合對(duì)應(yīng)監(jiān)管領(lǐng)域中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)模型包括企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀態(tài)模型、股權(quán)結(jié)構(gòu)模型、財(cái)務(wù)狀況模型、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)模型及司法記錄模型；

10、針對(duì)捕捉整合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，其中，預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗與去重、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理；在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，采用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)去除數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余，數(shù)據(jù)清洗技術(shù)包括正則表達(dá)式匹配、數(shù)據(jù)填充、異常值處理方式；數(shù)據(jù)去重采用唯一性校驗(yàn)和算法；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理是指將不同來(lái)源、不同格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化處理，形成結(jié)構(gòu)化的高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

11、進(jìn)一步，在各個(gè)模型中，企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀態(tài)模型從企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)、工商部門(mén)及行業(yè)協(xié)會(huì)獲取注冊(cè)、運(yùn)營(yíng)和資質(zhì)信息；數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，用正則表達(dá)式修正格式，填充缺失關(guān)鍵信息，依邏輯規(guī)則處理異常值；

12、股權(quán)結(jié)構(gòu)模型從證券交易所和工商登記檔案獲取股東及股權(quán)變更信息；數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，加密股東身份信息，去重記錄，對(duì)比不同數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)確保一致；

13、財(cái)務(wù)狀況模型從企業(yè)財(cái)務(wù)系統(tǒng)、銀行和稅務(wù)平臺(tái)獲取資產(chǎn)負(fù)債、利潤(rùn)和現(xiàn)金流量數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，利用財(cái)務(wù)指標(biāo)關(guān)系驗(yàn)證數(shù)據(jù)，填充缺失值，依波動(dòng)范圍處理異常值；

14、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)模型借助企業(yè)銷(xiāo)售系統(tǒng)、市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)和電商平臺(tái)獲取銷(xiāo)售收入、市場(chǎng)份額和客戶數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，去重銷(xiāo)售收入數(shù)據(jù)，定期更新市場(chǎng)份額計(jì)算依據(jù)，挖掘客戶異?；顒?dòng)；

15、司法記錄模型對(duì)接法院和信用平臺(tái)獲取訴訟相關(guān)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)結(jié)構(gòu)化提取數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)整合案件信息，分析案件數(shù)量趨勢(shì)以復(fù)查更新數(shù)據(jù)。

16、進(jìn)一步，在步驟s2中，首先基于業(yè)務(wù)規(guī)則和領(lǐng)域知識(shí)，結(jié)合企業(yè)運(yùn)營(yíng)的實(shí)際需求，設(shè)計(jì)并提取能夠全面反映企業(yè)健康狀況的關(guān)鍵特征指標(biāo)，關(guān)鍵特征指標(biāo)包括財(cái)務(wù)指標(biāo)、股權(quán)結(jié)構(gòu)指標(biāo)、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)指標(biāo)、司法記錄指標(biāo)，其中，財(cái)務(wù)指標(biāo)包括資產(chǎn)負(fù)債率、利潤(rùn)率、現(xiàn)金流狀況，股權(quán)結(jié)構(gòu)指標(biāo)包括股東持股比例、股權(quán)集中度，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)指標(biāo)包括銷(xiāo)售收入、市場(chǎng)份額，司法記錄指標(biāo)包括訴訟次數(shù)、判決結(jié)果；

17、然后根據(jù)提取的關(guān)鍵特征指標(biāo)構(gòu)建多維度特征向量，將提取的關(guān)鍵特征指標(biāo)進(jìn)行組合和編碼，形成多維度特征向量，其中，多維度特征向量的形成過(guò)程為：

18、針對(duì)不同類(lèi)型數(shù)據(jù)采用不同方式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，其中，數(shù)據(jù)類(lèi)型包括比率型數(shù)據(jù)、數(shù)值型數(shù)據(jù)、頻率型數(shù)據(jù)；針對(duì)比率型數(shù)據(jù)，采用最大值最小值歸一化處理方式將其歸一化至[0,1]區(qū)間；針對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)，采用z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理方法進(jìn)行處理；針對(duì)頻率型數(shù)據(jù)，采用頻率分箱后再進(jìn)行歸一化處理；

19、判決結(jié)果用獨(dú)熱編碼處理；

20、把標(biāo)準(zhǔn)化后的各類(lèi)指標(biāo)按財(cái)務(wù)、股權(quán)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、司法記錄指標(biāo)的順序排列，組成多維度特征向量。

21、進(jìn)一步，在步驟s3中，首先建立數(shù)據(jù)模型與異常識(shí)別規(guī)則的映射關(guān)系，其中，采用自動(dòng)化映射和手動(dòng)微調(diào)相結(jié)合的方式建立模型-規(guī)則的映射關(guān)系，自動(dòng)化映射利用模型驅(qū)動(dòng)技術(shù)，自動(dòng)解析數(shù)據(jù)模型屬性信息，并將其與預(yù)設(shè)的異常識(shí)別規(guī)則進(jìn)行匹配；手動(dòng)微調(diào)是指對(duì)映射關(guān)系進(jìn)行手動(dòng)調(diào)整和優(yōu)化；

22、然后建立異常檢測(cè)模型，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)多維度特征向量進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)；其中，異常檢測(cè)模型結(jié)構(gòu)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，其包括輸入層、多個(gè)隱藏層以及輸出層；

23、輸入層輸入多維度特征向量；

24、隱藏層從輸入層接收數(shù)據(jù)，隱藏層為多層感知機(jī)結(jié)構(gòu)，神經(jīng)元間通過(guò)權(quán)重連接，使用relu函數(shù)激活，經(jīng)線性變換和非線性激活挖掘數(shù)據(jù)特征；

25、輸出層為單節(jié)點(diǎn)，輸出0-1間數(shù)值代表異常概率；

26、訓(xùn)練時(shí)利用反向傳播算法，根據(jù)輸出與真實(shí)標(biāo)簽的誤差反向計(jì)算梯度、更新權(quán)重。

27、進(jìn)一步，在步驟s4中，首先根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況和監(jiān)管需求，預(yù)設(shè)預(yù)警規(guī)則和閾值，其中，

28、財(cái)務(wù)指標(biāo)的資產(chǎn)負(fù)債率參考同行業(yè)均值和企業(yè)歷史數(shù)據(jù)設(shè)置資產(chǎn)負(fù)載率上限閾值；利潤(rùn)率結(jié)合企業(yè)盈利趨勢(shì)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置下限閾值；現(xiàn)金流狀況依據(jù)企業(yè)現(xiàn)金流量歷史及業(yè)務(wù)規(guī)劃設(shè)置現(xiàn)金流下線閾值；

29、股權(quán)結(jié)構(gòu)指標(biāo)的股東持股比例依股權(quán)分散度調(diào)整設(shè)置持股比例變動(dòng)幅度閾值；股權(quán)集中度用hhi指數(shù)衡量，設(shè)置hhi指數(shù)變動(dòng)幅度閾值；

30、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)指標(biāo)的銷(xiāo)售收入按季節(jié)性和增長(zhǎng)趨勢(shì)設(shè)置下降比率閾值；市場(chǎng)份額根據(jù)連續(xù)兩季度的降幅設(shè)置連續(xù)降幅閾值；

31、司法記錄指標(biāo)的訴訟次數(shù)以企業(yè)和行業(yè)歷史為據(jù)設(shè)置年均訴訟次數(shù)上限閾值，并設(shè)置敗訴損失上限閾值；

32、將異常檢測(cè)模型輸出的結(jié)果與預(yù)設(shè)的預(yù)警規(guī)則和閾值進(jìn)行實(shí)時(shí)對(duì)比和評(píng)估，識(shí)別出潛在的異常行為或模式；

33、一旦檢測(cè)到異常行為或模式，立即觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，生成預(yù)警報(bào)告，警報(bào)告包含異常信息、預(yù)估風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)以及建議的處置措施。

34、進(jìn)一步，在步驟s5中，首先根據(jù)不同類(lèi)型的異常行為和潛在風(fēng)險(xiǎn)，建立響應(yīng)策略庫(kù)，響應(yīng)策略庫(kù)包含針對(duì)不同異常類(lèi)型和嚴(yán)重程度的預(yù)設(shè)處置措施，預(yù)設(shè)處置措施包括進(jìn)一步調(diào)查、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、通知相關(guān)企業(yè)；

35、其中，根據(jù)預(yù)警報(bào)告的內(nèi)容，自動(dòng)或半自動(dòng)地觸發(fā)相應(yīng)的響應(yīng)策略；對(duì)觸發(fā)的響應(yīng)策略進(jìn)行跟蹤和反饋，同時(shí)，根據(jù)處置結(jié)果和實(shí)際情況，對(duì)響應(yīng)策略進(jìn)行必要的調(diào)整和優(yōu)化。

36、另一方面，還提出了一種用于執(zhí)行前述的面向監(jiān)管領(lǐng)域的大規(guī)模動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)異常識(shí)別與預(yù)警方法的系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括大規(guī)模數(shù)據(jù)整合平臺(tái)和異常檢測(cè)與預(yù)警模塊，其中，

37、大規(guī)模數(shù)據(jù)整合平臺(tái)內(nèi)置企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀態(tài)模型、股權(quán)結(jié)構(gòu)模型、財(cái)務(wù)狀況模型、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)模型及司法記錄模型，通過(guò)內(nèi)置的監(jiān)管數(shù)據(jù)模型捕捉并整合對(duì)應(yīng)監(jiān)管領(lǐng)域中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，然后根據(jù)提取的關(guān)鍵特征指標(biāo)構(gòu)建多維度特征向量；

38、異常檢測(cè)與預(yù)警模塊內(nèi)部包括映射關(guān)系建立模型、異常檢測(cè)模型、預(yù)警策略模型，映射關(guān)系建立模型采用自動(dòng)化映射和手動(dòng)微調(diào)相結(jié)合的方式建立模型-規(guī)則的映射關(guān)系，異常檢測(cè)模型采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)多維度特征向量進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，預(yù)警策略模型根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況和監(jiān)管需求，預(yù)設(shè)預(yù)警規(guī)則和閾值，并將異常檢測(cè)模型輸出的結(jié)果與預(yù)設(shè)的預(yù)警規(guī)則和閾值進(jìn)行實(shí)時(shí)對(duì)比和評(píng)估，識(shí)別出潛在的異常行為或模式；

39、一旦檢測(cè)到異常行為或模式，立即觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，生成預(yù)警報(bào)告，警報(bào)告包含異常信息、預(yù)估風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)以及建議的處置措施。

40、進(jìn)一步，針對(duì)該系統(tǒng)的優(yōu)化與迭代方式為：

41、持續(xù)監(jiān)控模型表現(xiàn)，通過(guò)持續(xù)監(jiān)控異常檢測(cè)模型的表現(xiàn)和輸出結(jié)果，及時(shí)發(fā)現(xiàn)模型存在的問(wèn)題和不足；同時(shí)，收集用戶反饋和意見(jiàn)，了解模型在實(shí)際應(yīng)用中的效果和用戶需求；

42、自適應(yīng)調(diào)整與優(yōu)化，根據(jù)監(jiān)控結(jié)果和用戶反饋，對(duì)異常檢測(cè)模型進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整和優(yōu)化，包括調(diào)整模型參數(shù)、改進(jìn)算法、增加特征指標(biāo)；

43、更新和完善系統(tǒng)功能：根據(jù)監(jiān)管政策的變化和市場(chǎng)需求，不斷更新和完善系統(tǒng)功能，包括增加新的數(shù)據(jù)源接口、優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程、提升預(yù)警機(jī)制的靈敏度。

44、本發(fā)明的有益效果在于：

45、本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建大規(guī)模數(shù)據(jù)整合平臺(tái)，能夠?qū)崟r(shí)或定期收集并整合多源數(shù)據(jù)，包括企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀態(tài)、股權(quán)結(jié)構(gòu)、財(cái)務(wù)狀況等，確保數(shù)據(jù)的完整性和及時(shí)性。精準(zhǔn)特征提取與建模：基于業(yè)務(wù)規(guī)則和領(lǐng)域知識(shí)，本發(fā)明設(shè)計(jì)全面反映企業(yè)健康狀況的關(guān)鍵特征指標(biāo)，并構(gòu)建了多維度特征向量。這些特征向量能夠準(zhǔn)確描述企業(yè)的運(yùn)營(yíng)狀態(tài)和潛在風(fēng)險(xiǎn)，為異常檢測(cè)模型提供了高質(zhì)量的輸入。

46、本發(fā)明利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建異常檢測(cè)模型，能夠?qū)崟r(shí)分析大規(guī)模動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確識(shí)別潛在異常行為或模式。同時(shí)，通過(guò)預(yù)設(shè)預(yù)警規(guī)則和閾值，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，及時(shí)通知監(jiān)管部門(mén)采取相應(yīng)措施。

47、總體而言，本發(fā)明通過(guò)引入先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提高異常識(shí)別的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，降低監(jiān)管成本，提升監(jiān)管效率，為監(jiān)管部門(mén)提供更加全面、準(zhǔn)確、及時(shí)的監(jiān)管支持。并且，本發(fā)明能夠提高異常識(shí)別的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，降低誤報(bào)率和漏報(bào)率，提升監(jiān)管效率；自動(dòng)化處理流程減少人工干預(yù)，降低監(jiān)管成本，提升監(jiān)管效能。強(qiáng)大的自適應(yīng)能力，能有效應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化和新型風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。

48、本發(fā)明的其他優(yōu)點(diǎn)、目標(biāo)和特征在某種程度上將在隨后的說(shuō)明書(shū)中進(jìn)行闡述，并且在某種程度上，基于對(duì)下文的考察研究對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員而言將是顯而易見(jiàn)的，或者可以從本發(fā)明的實(shí)踐中得到教導(dǎo)。本發(fā)明的目標(biāo)和其他優(yōu)點(diǎn)可以通過(guò)下面的說(shuō)明書(shū)來(lái)實(shí)現(xiàn)和獲得。