基于大模型和上下文信息的票据风险数据分析方法及装置与流程

本发明涉及票据风险数据处理，更具体地说，涉及一种基于大模型和上下文信息的票据风险数据分析方法及装置。

背景技术：

1、在当今的经济活动中，票据作为一种重要的金融工具，其交易规模和复杂程度不断增加。然而，随着票据业务的迅速发展，与之相关的风险问题也日益凸显。对票据风险进行准确、及时的分析和评估，对于保障金融市场的稳定、维护企业的资金安全以及促进经济的健康发展具有至关重要的意义。

2、传统的票据风险分析方法往往依赖于人工经验和简单的统计模型，存在诸多局限性。这些方法通常只能处理有限的票据数据和特征，难以充分挖掘数据中的隐藏信息和复杂关系。例如，对于票据的上下文信息，如交易的时间序列、地点分布以及关联方关系网络等，传统方法往往无法进行有效的提取和利用，导致风险评估的准确性和全面性不足。

3、在数据采集方面，传统方式可能存在采集范围狭窄、数据不完整或更新不及时的问题，难以适应票据业务的快速变化和大规模数据处理的需求。在数据清洗和特征工程阶段，缺乏高效、智能的技术手段，容易导致数据质量不高和特征构建不合理，影响后续的风险分析效果。

4、在模型训练和风险评估方面，传统的机器学习模型在处理海量、高维度的票据数据时，表现出性能瓶颈和泛化能力不足。而且，这些模型往往难以捕捉票据风险的动态变化和不确定性，使得风险评估结果的可靠性和时效性受到质疑。

5、此外，现有的票据风险分析方法在结果解释和可理解性方面也存在不足，难以向用户提供清晰、易懂的风险解释，不利于决策制定和风险管控。

6、随着大数据技术、深度学习和人工智能的发展，为票据风险数据分析带来了新的机遇。利用大模型和上下文信息的结合，能够更全面、深入地挖掘票据数据中的潜在风险模式，提高风险评估的准确性和可靠性。但目前在这一领域，相关的技术和方法仍处于不断探索和发展的阶段，尚未形成成熟、完善的解决方案。

7、综上所述，为了应对日益复杂的票据风险，迫切需要一种创新的、基于大模型和上下文信息的票据风险数据分析方法及装置，以实现更精准、高效和可解释的票据风险评估，为金融领域的风险管理提供有力支持。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大模型和上下文信息的票据风险数据分析方法及装置，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、一种基于大模型和上下文信息的票据风险数据分析方法，包括以下步骤：

3、s1、数据采集：收集票据的基本信息、交易记录、关联方信息、票据背书详情，设采集的数据总量为；

4、s2、数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除重复、错误和不完整的数据，设清洗后的数据有效率为；

5、s3、特征工程：从清洗后的数据中构建特征，所述特征包括票据金额的统计特征、交易频率特征、关联方信用特征，设构建的特征数量为；

6、s4、上下文信息提取：提取票据数据中的上下文信息，包括交易的时间序列特征、交易地点的地理分布特征、关联方关系网络的拓扑特征，设上下文特征数量为；

7、s5、大模型训练：利用提取的上下文信息和构建的特征，训练基于深度学习的大模型，设模型训练的损失函数为：

8、；

9、其中是样本数量，是真实的风险标签，是模型的预测值，是均方误差，用于衡量预测值与真实值的差异，是l1正则化项，用于控制模型的复杂度，避免过拟合，是正则化参数，是l2正则化项，是正则化参数，是用于处理上下文信息分布差异的 kl 散度项，是权重参数，和分别是上下文特征的真实分布和模型预测分布；

10、s6、模型优化：采用早停法防止过拟合，设早停的耐心值为，根据验证集的性能动态调整训练过程；

11、s7、风险评估：将待分析的票据数据输入训练好的大模型，计算风险评估指标，风险评估指标的计算公式为：

12、；

13、其中和分别为第个上下文特征和第个构建特征的权重，和分别为基于大模型对第个上下文特征和第个构建特征的预测函数，为输入的票据数据；

14、s8、结果解释步骤：运用可解释人工智能xai技术，对风险评估结果进行解释和说明，设解释的清晰度指标为。

15、一种基于大模型和上下文信息的票据风险数据分析装置，包括：

16、数据采集模块：用于收集票据相关数据；

17、数据清洗模块：对采集的数据进行清洗和筛选；

18、特征工程模块：从清洗后的数据中构建有效的特征；

19、上下文信息提取模块：提取票据数据中的上下文信息；

20、大模型训练模块：使用提取的上下文信息和构建的特征进行大模型训练；

21、模型优化模块：采用早停法技术优化模型训练过程；

22、风险评估模块：用于将待分析的票据数据输入训练好的大模型，并计算风险评估指标；

23、结果解释模块：运用可解释人工智能技术对评估结果进行解释。

24、优选的，在数据采集步骤中，采用分布式爬虫技术，在数据清洗步骤中，应用基于规则和机器学习相结合的清洗方法。

25、优选的，在特征工程步骤中，引入主成分分析pca进行特征降维，减少特征冗余，在上下文信息提取步骤中，运用图卷积神经网络gcn。

26、优选的，在大模型训练步骤中，采用混合精度训练策略，引入自监督学习任务，用于增强模型的表示能力。

27、优选的，数据清洗模块运用hadoop 或 spark 分布式计算框架，通过将清洗任务分配到多个计算节点上并行处理，采用多重数据验证和纠错机制。

28、优选的，模型优化模块采用adagrad或adadelta 或 rmsprop随机梯度下降sgd的变种优化算法，用于根据模型的训练历史自适应地调整学习率，提高模型的收敛速度和稳定性，避免陷入局部最优解。

29、优选的，在分布式爬虫技术中，采用智能调度算法，根据数据源的优先级、数据更新频率、网络状况因素，动态地分配爬虫资源；在特征工程步骤中，采用生成对抗网络gan或自动编码器ae自动生成技术，自动挖掘价值特征。

30、优选的，在主成分分析中，采用基于高斯核函数或多项式核函数的主成分分析方法，用于处理非线性的数据结构，提取主成分；在运用图卷积神经网络时，定义多尺度图卷积操作，通过在不同的尺度上对图结构进行卷积运算，捕捉不同层次和粒度的信息。

31、优选的，在混合精度训练策略中，设置精度切换的自适应阈值调整机制，根据模型的训练进度、数据分布和计算资源的变化，自动调整精度切换的阈值。

32、相比于现有技术，本发明的优点在于：

33、本发明通过采用分布式爬虫技术在数据采集步骤中广泛收集票据的各类详细信息，包括基本信息、交易记录、关联方信息及票据背书详情等，实现了数据采集的全面性和高效性，为后续的风险分析提供了丰富且准确的数据基础，大大提高了对票据风险全貌的把握能力。

34、本发明通过应用基于规则和机器学习相结合的清洗方法以及运用 hadoop 或spark 分布式计算框架在数据清洗模块中进行数据处理，不仅能快速地去除重复、错误和不完整的数据，而且采用多重数据验证和纠错机制确保了清洗后数据的高质量，为后续的分析工作提供了可靠的数据来源，有力地保障了风险评估的准确性。

35、本发明通过在特征工程步骤中引入先进的技术，如主成分分析（pca）进行特征降维、采用生成对抗网络（gan）或自动编码器（ae）自动生成特征等，有效地减少了特征冗余，挖掘了潜在价值特征，丰富了特征空间，使得构建的特征更能精准地反映票据的风险特征，为大模型的训练和风险评估提供了有力的支撑。

36、本发明通过在大模型训练中采用混合精度训练策略、引入自监督学习任务以及运用深度学习的大模型结合提取的丰富上下文信息和构建的优质特征，极大地增强了模型的表示能力和泛化能力，能够准确地捕捉票据风险的复杂模式和动态变化，从而实现了对票据风险的精准评估，为风险管理决策提供了科学依据。

37、本发明通过运用可解释人工智能（xai）技术在结果解释步骤中对风险评估结果进行清晰的解释和说明，提高了解释的清晰度指标，使用户能够直观地理解风险评估的过程和结果，便于用户根据解释结果采取相应的风险管理措施，同时也增强了用户对风险分析系统的信任和接受度，促进了风险分析工作在实际应用中的有效实施。