申请/专利权人：北京极致车网科技有限公司

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN118154233A

主分类号：G06Q30/0202

分类号：G06Q30/0202;G06Q30/0201;G06Q10/0635

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开

摘要：本发明涉及风险识别技术领域，具体为基于商户状态自监控的汽车商户智能风险识别系统，所述系统包括市场动态预测模块、策略网络分析模块、风险等级评估模块、资源动态调配模块、模糊逻辑风险评估模块、异常检测预警模块、时间窗口分析模块、风险管理策略生成模块。本发明，通过自回归移动平均算法和线性回归模型，提高机会与风险识别准确性，社会网络分析法在策略网络分析中应用，提升风险传播路径预测准度，故障树分析法和模糊逻辑模型应用，提高风险管理有效性，线性规划模型优化资源动态调配，提高资源分配效率，统计学方法和移动平均法，提升异常点识别准确性和风险预警时效性，多准则决策分析和蒙特卡洛模拟，强化风险管理策略制定与优化。

主权项：1.基于商户状态自监控的汽车商户智能风险识别系统，其特征在于，所述系统包括市场动态预测模块、策略网络分析模块、风险等级评估模块、资源动态调配模块、模糊逻辑风险评估模块、异常检测预警模块、时间窗口分析模块、风险管理策略生成模块；所述市场动态预测模块基于汽车历史销售和市场数据，采用自回归移动平均算法，进行时间序列预测，分析未来市场趋势，结合线性回归模型，对影响市场的因素进行分析，识别潜在市场机会和风险，生成市场趋势分析结果；所述策略网络分析模块基于市场趋势分析结果，利用社会网络分析法，构建商户间的合作与竞争网络，通过网络中心性分析，识别网络中的节点和关系强度，使用网络传播模型，预测风险在商户间的传播路径，识别商户之间的相互依赖关系和潜在风险传播途径，生成商户互动网络分析结果；所述风险等级评估模块基于商户互动网络分析结果，采用故障树分析法，对多类风险因素进行定量评估，包括潜在影响力和发生概率，通过对风险因素分析，将风险分类为高、中、低等级，并按照风险等级和发生概率对风险进行排序，生成风险等级判定结果；所述资源动态调配模块基于风险等级判定结果，运用线性规划模型，对资源进行分配，优化资源在商户运营中的利用，根据市场变化和运营数据，动态调整资源配置，匹配市场需求和风险状况，生成资源优化配置方案；所述模糊逻辑风险评估模块基于资源优化配置方案，通过构建模糊逻辑模型，处理风险评估中的不确定性，通过定义模糊集合和隶属度函数，分析风险因素的不确定性和模糊性，使用模糊推理法综合评估多类风险因素，生成风险评估结果；所述异常检测预警模块基于风险评估结果，采用统计学方法，通过箱形图分析和标准差分析，对商户运营数据进行监控，识别与常规数据模式不符的异常点，并通过实时分析数据，更新风险预警机制，生成实时风险预警信息；所述时间窗口分析模块基于实时风险预警信息，通过选择时间窗口，运用移动平均法和关联规则挖掘技术，分析窗口内的运营数据，识别选定时期内的风险模式和趋势，生成时间窗口风险分析结果；所述风险管理策略生成模块基于时间窗口风险分析结果，结合商户的运营策略和市场状况，采用多准则决策分析方法，对差异化风险管理策略的有效性进行评估，通过蒙特卡洛模拟，测试差异化管理策略在市场情境下的表现，识别优化策略组合，生成优化风险管理策略。

全文数据：

权利要求：

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