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申请/专利权人：深圳市拜特科技股份有限公司

摘要：本发明涉及支付风险管理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的企业支付风险管理系统。该方法包括以下步骤：所述极值过滤模块用于：获取企业历史支付数据及在线支付信息；对企业历史支付数据进行极值样本过滤处理，以得到优化历史支付数据；基于优化历史支付数据得到历史支付交易特征序列；所述风险态势演化模块用于：对交易周期链风险奇点进行邻近风险扩散识别，得到风险节点集群；所述风险评估模块用于：利用企业动态风险画像对在线支付信息进行个性化风险量化评估，从而得到企业支付风险等级；所述支付管控模块用于：基于企业支付风险等级对在线支付信息进行差异化风险管控决策，构建企业风险支付管控模型。本发明提高了企业支付的安全性。

主权项：1.一种基于深度学习的企业支付风险管理系统，其特征在于，所述基于深度学习的企业支付风险管理系统包括极值过滤模块、周期链模块、风险奇点模块、风险态势演化模块、风险评估模块及支付管控模块；所述极值过滤模块用于：获取企业历史支付数据及在线支付信息；对企业历史支付数据进行极值样本过滤处理，以得到优化历史支付数据；基于优化历史支付数据得到历史支付交易特征序列；所述周期链模块用于：对历史支付交易特征序列进行交易流转方向分析，以得到交易流转方向数据；基于交易流转方向数据进行全局交易周期重构，构建企业交易周期链；所述风险奇点模块用于：对企业交易周期链进行企业间交易频率计算，生成交易频率数据；基于交易频率数据对交易特征节点进行频繁节点提取，得到交易频繁节点；对交易频繁节点进行交易风险分析，生成交易风险数据；基于潜在交易风险数据对企业交易周期链进行风险漏洞分析，以得到交易周期链风险奇点；所述风险态势演化模块用于：对交易周期链风险奇点进行邻近风险扩散识别，生成风险扩散轨迹；基于风险扩散轨迹对企业交易周期链进行风险概率分布计算，得到风险节点集群；对风险节点集群进行风险态势演化，生成周期链风险态势演化数据；对周期链风险态势演化数据进行动态风险预测，构建企业动态风险画像；其中，所述基于风险扩散轨迹对企业交易周期链进行风险概率分布计算，得到风险节点集群的具体步骤为：基于风险扩散轨迹对企业交易周期链进行逐个节点风险概率分布计算，以得到周期链交易节点风险概率；定义风险扩散模拟时长；将周期链交易节点风险概率对企业交易周期链进行节点概率赋予，并根据所述风险扩散模拟时长进行迭代风险扩散模拟计算，以识别潜在风险感染节点；对潜在风险感染节点进行风险区域划分，得到风险节点集群；所述风险评估模块用于：利用企业动态风险画像对在线支付信息进行个性化风险分析，以得到当前支付潜在风险数据；对潜在风险数据进行风险类型分类，标注潜在风险类型；基于潜在风险类型进行风险特征挖掘，生成企业风险类型特征数据；对企业风险类型特征数据进行量化评估，从而得到企业支付风险等级；所述支付管控模块用于：基于企业支付风险等级对在线支付信息进行差异化风险管控决策，构建企业风险支付管控模型。

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