Research and Design of a Financial Intelligent Risk Control Platform Based on Big Data Analysis and Deep Machine Learning

要約

米国の金融分野では、ビッグデータ技術の応用が金融機関の競争力強化とリスク軽減のための重要な手段の一つとなっている。
この記事の主な目的は、ビッグデータ テクノロジーを最大限に活用して金融機関の内部データと外部データの完全な統合を実現し、ビッグデータの収集、保存、分析のための効率的で信頼性の高いプラットフォームを作成する方法を検討することです。
金融ビジネスの継続的な拡大と革新に伴い、従来のリスク管理モデルでは、ますます複雑化する市場の需要に対応できなくなりました。
この記事では、ビッグデータマイニングとリアルタイムストリーミングデータ処理テクノロジーを採用して、さまざまなビジネスデータを監視、分析、警告します。
履歴データの統計分析と顧客の取引行動と関係の正確なマイニングを通じて、潜在的なリスクをより正確に特定し、タイムリーな対応を行うことができます。
この記事では、金融ビッグデータのインテリジェントなリスク管理プラットフォームを設計および実装します。
このプラットフォームは、金融機関の内部および外部データの効果的な統合、保管、分析を実現するだけでなく、顧客の特性とその関連関係をインテリジェントに表示し、さまざまなリスク情報をインテリジェントに監視します。

要約(オリジナル)

In the financial field of the United States, the application of big data technology has become one of the important means for financial institutions to enhance competitiveness and reduce risks. The core objective of this article is to explore how to fully utilize big data technology to achieve complete integration of internal and external data of financial institutions, and create an efficient and reliable platform for big data collection, storage, and analysis. With the continuous expansion and innovation of financial business, traditional risk management models are no longer able to meet the increasingly complex market demands. This article adopts big data mining and real-time streaming data processing technology to monitor, analyze, and alert various business data. Through statistical analysis of historical data and precise mining of customer transaction behavior and relationships, potential risks can be more accurately identified and timely responses can be made. This article designs and implements a financial big data intelligent risk control platform. This platform not only achieves effective integration, storage, and analysis of internal and external data of financial institutions, but also intelligently displays customer characteristics and their related relationships, as well as intelligent supervision of various risk information

arxiv情報

著者 Shuochen Bi,Yufan Lian,Ziyue Wang
発行日 2024-09-16 14:41:41+00:00
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