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基于大数据与人工智能的不动产金融风险防控方法及系统
摘要文本
本发明涉及基于大数据与人工智能的不动产金融风险防控方法及系统。该方法包括:接收并存储输入的不动产登记信息,对结构化数据和非结构化数据进行特征提取;通过预先设置的聚类数目参数,对提取的特征数据进行聚类分析,得到聚类结果;基于提取的特征数据、聚类结果和历史数据集,使用神经网络架构构建风险预测模型,通过交叉验证优化模型参数,得到训练后的风险预测模型;综合历史数据和实时数据,使用所训练的风险预测模型对不动产金融风险进行评估,根据得到的风险评估结果,计算风险等级;当风险等级超过设定阈值时,发出风险预警。本发明实现了对不动产市场的全面监控,及时预测和识别潜在风险,以提供更加精准有效的风险防控策略。
申请人信息
- 申请人:山东省国土空间数据和遥感技术研究院(山东省海域动态监视监测中心)
- 申请人地址:250000 山东省济南市市中区舜耕路48号
- 发明人: 山东省国土空间数据和遥感技术研究院(山东省海域动态监视监测中心)
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于大数据与人工智能的不动产金融风险防控方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410196772.0 |
| 申请日 | 2024/2/22 |
| 公告号 | CN117764726A |
| 公开日 | 2024/3/26 |
| IPC主分类号 | G06Q40/03 |
| 权利人 | 山东省国土空间数据和遥感技术研究院(山东省海域动态监视监测中心) |
| 发明人 | 冯永玉; 薛秀荣; 史辉; 高洁; 王萌; 王燕; 高瑜; 王人杰; 赵军; 常胜男 |
| 地址 | 山东省济南市市中区舜耕路48号 |
专利主权项内容
1.一种基于大数据与人工智能的不动产金融风险防控方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:接收并存储输入的不动产登记信息,对结构化数据和非结构化数据进行特征提取;通过预先设置的聚类数目参数,对提取的特征数据进行K-means聚类分析,得到聚类结果;基于提取的特征数据、聚类结果和历史数据集,使用神经网络架构构建风险预测模型,通过交叉验证优化模型参数,得到训练后的风险预测模型;综合历史数据和实时数据,使用所训练的风险预测模型对不动产金融风险进行评估,根据得到的风险评估结果,计算风险等级;当风险等级超过设定阈值时,发出风险预警。