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申请/专利权人：广州市花都万穗小额贷款股份有限公司

摘要：本发明提出了一种基于人工智能的金融数据分析方法，方法包括：获取用户贷款时提交的用户数据，对用户数据进行加密处理；对用户身份进行验证，设计用户的信用评分，更新用户的信用评分；对所述身份验证智能合约代码进行自动化审核和风险评估；结合图神经网络和异常检测算法分析用户行为和交易模式，识别异常行为；对用户数据进行分析；利用同态加密技术对用户贷款敏感数据进行加密处理，使用差分隐私技术对用户数据进行数据共享和分析；将执行的交易记录和用户操作日志存储在区块链上，通过区块链的共识机制来验证和记录。本发明集成自适应智能合约审计、去中心化身份验证框架、以及预测性欺诈检测机制，形成全方位的金融贷款管理和保护体系。

主权项：1.一种基于人工智能的金融数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取用户贷款时提交的用户数据，采用同态加密动态分段技术对用户数据进行加密处理；其中，所述每个用户的数据包括身份数据Iuser和信用历史Htrans；S2、利用区块链技术构建去中心化身份验证框架存储用户数据，再设计一个身份验证智能合约对用户身份进行验证，设计用户的信用评分，再基于用户的交易历史和外部数据动态更新用户的信用评分，具体包括：S21、使用区块链创建一个去中心化的身份数据库，用户数据都被进行加密处理并存储在区块链上，将加密密钥通过密钥交换协议传递给授权的验证方并确保密钥的安全存储和管理；S22、定义并调用身份验证智能合约SCid处理身份验证请求和更新信用评分；S221、对S1加密后的用户数据与存储在区块链上的加密数据进行匹配验证，在所述身份验证智能合约SCid内部实现匹配函数，若验证通过则接受用户的贷款申请或下一步身份验证，所述匹配函数表示如下：Sid＝fIuser,Ichain其中，Sid表示身份验证分数；S222、根据用户的交易历史Htrans和外部数据Dext计算用户的信用评分Cscore，表示如下，：Cscore＝McreditHtrans,Dext其中，Mcredit为机器学习模型；定期收集交易历史Htrans和外部数据Dext，并对数据进行预处理动态更新用户的信用评分，同时将更新后的信用评分通过身份验证智能合约更新到区块链上，表示如下：Cscore＝McreditprocessedHtrans,processedDext其中，processed表示对数据进行预处理；S3、构建基于区块链智能合约自适应验证框架对所述身份验证智能合约代码进行自动化审核和风险评估，包括：S31、使用自动化工具对智能合约代码C进行分析，生成抽象语法树树ASTC和控制流图CFGC，同时基于抽象语法树树ASTC和控制流图CFGC对智能合约进行评估；S32、设计自动化审计策略对智能合约进行审计，根据审计结果判断所述智能合约是否在所有执行路径上都满足智能合约属性；其中，所述自动化审计策略包括静态分析、动态测试和形式化检验，具体包括：所述静态分析为：Vstatic＝AnalyzeStaticASTC,CFGC；其中，Vstatic表示表示静态分析过程中发现的漏洞集合；所述动态测试为：Eruntime＝ExecuteTestC,Tset；其中，Eruntime为运行时异常集合，Tset为测试用例集合；所述形式化检验为：设VerifyFormalC,Pset为验证结果，Pset为一组智能合约属性，若所有智能合约属性都满足，则返回真True，否则返回假False；S33、根据所述验证结果VerifyFormalC,Pset进行综合分析，确认智能合约中存在的问题和风险并生成审计报告；S4、结合图神经网络和异常检测算法分析用户行为和交易模式，识别异常行为；S5、构建基于多维信贷特征的动态风险评估模型对用户数据进行分析，包括：S51、对用户提供的贷款数据进行预处理，提取深度贷款向量X，且每个特征向量X＝[x1,x2,…,xn]表示用户贷款背景；S52、构建基于多维信贷特征的动态风险评估模型，以深度贷款向量X作为输入，输出违约概率Pdefault，表示如下：Pdefault＝σW·X+b其中，σ是激活函数，W是权重矩阵，b是偏置项；S54、使用对数损失函数Ly,Pdefault评估基于多维信贷特征的动态风险评估模型，表示如下：Ly,Pdefault＝-[ylogPdefault+1-ylog1-Pdefault]其中，y是实际的结果；S55、根据实际的结果和公司的风险承受策略对用户提供的贷款数据进行下一步审查或拒绝；S6、利用同态加密技术对用户贷款敏感数据进行加密处理，同时使用差分隐私技术对用户数据进行数据共享和分析；S7、将用户执行的交易记录和用户操作日志存储在区块链上，通过区块链的共识机制来验证和记录，防止交易记录和用户操作日志被篡改。

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