一种金融信息的AI分析方法及系统

本发明属于金融分析方法领域，具体地说，涉及一种金融信息的ai分析方法及系统。

背景技术：

1、金融信息分析涉及各种技术和方法，用于收集、处理、分析和解释金融数据。这些技术帮助企业和投资者了解市场趋势、评估风险、做出决策。

2、现有技术在金融信息分析中存在数据源单一、处理能力有限、分析深度不足、风险管理不全面，以及可视化和传输效果差等不足，导致信息覆盖不全、数据质量低、模式识别和预测能力弱、风险控制策略不精准，以及信息传递效率低，从而限制了决策的准确性和有效性。

3、有鉴于此特提出本发明。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种金融信息的ai分析方法及系统，解决了上述背景技术中提出的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明采用技术方案的基本构思是：

3、一种金融信息的ai分析方法，包括：如下步骤：

4、steps1，获取多种数据源，从多种数据源中采集结构化和非结构化的金融数据，并整合成一个统一的数据集；

5、steps2，对得到的数据集进行清洗、转换和特征提取并将处理后的数据存储在数据库中；

6、steps3，利用深度学习技术，对数据进行分析，提取信息和模式；

7、steps4，根据得到分析结果评估和预测金融风险，并提供风险控制策略和建议；

8、steps5，将得到的风险控制策略和建议转换为可视化数据并传输到移动终端。

9、可选的，从多种数据源采集结构化和非结构化的金融数据，并整合成一个统一的数据集的步骤为：

10、steps1.1，从卫星提供商处获取卫星图像数据，并定期采集供应链节点的图像；

11、steps1.2，使用图像识别和计算机视觉技术处理卫星图像，识别并提取供应链节点的库存水平、运输车辆数量、农作物生长情况；

12、steps1.3，将卫星图像数据与天气数据、地理信息进行融合，构建多维度数据集。

13、可选的，从卫星提供商处获取高分辨率卫星图像数据，定期采集全球供应链节点的图像执行以下步骤：

14、steps1.1.1：将多颗卫星n拍摄的图像数据ii进行融合，得到融合后的图像数据if，其表达式为：式中，m为全球供应链节点总数，f为每个节点的图像采集频率每天的次数。

15、可选的，steps2对采集到的数据进行清洗、转换和特征提取的步骤为：

16、steps2.1：过滤掉低质量或模糊的卫星图像并采用插值法对天气数据和地理信息中的缺失数据进行补全；

17、steps2.2：使用统计方法对极端天气数据进行平滑处理，并对得到的数值型数据进行归一化或标准化处理，消除不同量纲之间的差异；

18、steps2.3：使用卷积神经网络从卫星图像中提取库存水平、运输车辆数量、农作物覆盖率和健康状况；

19、steps2.4：使用长短期记忆网络从天气数据中提取温度、降雨量、风速，作为影响供应链的关键因素。

20、可选的，steps3中利用深度学习技术，对数据进行深入分析，提取信息和模式的步骤为：

21、steps3.1：利用深度学习技术，对数据进行深入分析，提取信息和模式；

22、steps3.2：选择卷积神经网络提取卫星图像中的关键特征，选择循环神经网络处理和预测时间序列数据；

23、steps3.3：选择多模态深度学习模型将图像和文本数据结合进行综合分析；

24、steps3.4：使用训练集数据进行模型训练，调整模型参数以最小化损失函数l(θ)，其表达式为：

25、

26、式中，是模型的预测输出，θ是模型的参数；

27、steps3.5：使用测试集数据评估模型性能，计算准确率、精确率、召回率、f1分数；

28、steps3.6：利用shap值φ分析和解释模型对不同特征的依赖程度，理解模型的决策过程，其表达式为式中，其中，φi为特征i的shap值，n为所有特征的集合，s为特征子集，f为模型的预测函数。

29、可选的，steps4中在评估和预测金融风险，提供风险控制策略和建议的步骤为：

30、steps4.1：识别由于市场价格波动引起的风险，并获取借款人或交易对手无法履行合同义务引起的风险；

31、steps4.2：根据得到的数据加强对借款人或交易对手的信用审查，评估其信用评分和评级并根据得到的数据市场价格风险使用期权、期货衍生工具对冲市场价格波动风险。

32、可选的，steps4.1中识别市场风险和信用风险执行以下步骤：

33、steps4.1.1，获取股票价格s、利率r、汇率e的波动，并根据得到的波动计算出市场风险rm，其表达式为：

34、

35、式中，ω、ω′、α、α′、α″和β是garch模型的参数，∈t-1、∈t-1是前一时刻的残差，σt-1\sigma_{t-1}σt-1是前一时刻的波动率

36、steps4.1.2，设信用风险因子为rc，信用风险主要涉及借款人违约概率pd、违约损失率lgd和敞口金额ead

37、

38、式中，n表示借款人数量。

39、可选的，还包括使用情景分析来评估不同策略的效果，通过供应商多元化和库存缓冲来降低供应链中断风险e，其表达式为：

40、

41、式中，表示对所有供应商的风险因素进行求和，索引j从1到p，其中p是供应商的总数量，pdisrupt表示第j个供应商发生中断的概率，ij表示第j个供应商中断的影响，这个影响可以量化为对供应链中断所造成的损失或影响的程度，为计算所有供应商中断风险的加权总和，其中每个供应商的中断概率pdisrupt,j乘以其中断影响ij，wj表示第j个供应商多元化策略的权重，sdj表示第j个供应商多元化策略的效果，计算所有供应商多元化策略效果的加权总和，其中每个策略的权重wj乘以其策略效果sdj，bj表示第j个供应商的库存缓冲策略的权重，ibj表示第j个供应商的库存缓冲策略的效果，为计算所有供应商库存缓冲策略效果的加权总和，其中每个策略的权重bj乘以其策略效ibj。

42、一种金融信息的ai分析系统，包括

43、数据获取模块，获取多种数据源，从多种数据源中采集结构化和非结构化的金融数据，并整合成一个统一的数据集；

44、数据处理模块，对得到的数据集进行清洗、转换和特征提取并将处理后的数据存储在数据库中；

45、数据分析模块，利用深度学习技术，对数据进行分析，提取信息和模式；

46、数据预测模块，根据得到分析结果评估和预测金融风险，并提供风险控制策略和建议；

47、数据发生模块，将得到的风险控制策略和建议转换为可视化数据并传输到移动终端。

48、采用上述技术方案后，本发明与现有技术相比具有以下有益效果，当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以下所述的所有优点：

49、本发明通过多种数据源获取全面的金融信息，避免信息盲区，提供全方位的市场洞察。通过风险预测，提供早期预警信息，帮助企业和投资者及时采取预防措施，减少潜在损失。深度学习技术能够处理和分析大量复杂的数据，提取隐藏的信息和模式，提高分析深度和广度。此外，深度学习模型具有强大的预测能力，能够提供精准的市场趋势和风险预测。

50、下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的描述。