【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种基于风险检测的资金调整方法及装置。
技术介绍
1、随着互联网和金融技术的发展，金融机构每日所产生的业务数据、交易数据等的数据量极大，如何从大量数据中实施风险识别和风险处理成为了金融机构亟待解决的问题。
2、相关技术中，在每日日终时对当前所有交易数据进行批量风险检查，并根据风险检查结果调整次日的经营投资策略。但是，这种风险检查方式的时效性较差。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请第一方面提供了一种基于风险检测的资金调整方法，所述方法包括：
2、获取目标金融机构在当前时间窗口对应的多个实时交易数据；
3、对所述实时交易数据进行预处理，生成所述当前时间窗口所述目标金融机构对应的资金状态集合；其中，所述资金状态集合包括根据所述实时交易数据预测出的多种资金状态；
4、将所述资金状态集合和交易操作集合输入风险检测模型中，获得所述风险检测模型输出的风险检测结果；其中，所述交易操作集合包括针对金融机构账户执行的多种交易操作；所述风险检测结果至少包括所述目标金融机构在所述当前时间窗口对应的最优资金调整策略；
5、根据所述最优资金调整策略对所述目标金融机构的账户进行资金调整。
6、可选地，所述对所述实时交易数据进行预处理，生成所述当前时间窗口所述目标金融机构对应的资金状态集合包括：
7、根据所述实时交易数据中每笔交易对应的现金收入值和现金支出值，确定所述目标金融机构在所述当前时间窗口
8、根据所述实时交易数据对应的各个交易用户的历史信用数据，确定所述目标金融机构在所述当前时间窗口对应的资产信用数据；
9、根据所述实时交易数据，确定所述目标金融机构在所述当前时间窗口对应的资产负债期限数据；
10、根据所述现金流缺口数据、所述资产信用数据和所述资产负债期限数据，确定所述目标金融机构在所述当前时间窗口对应的当前资金状态，并生成所述目标金融机构对应的多个预测资金状态；
11、根据所述当前资金状态和所述预测资金状态生成所述资金状态集合。
12、可选地，所述将所述资金状态集合和交易操作集合输入风险检测模型中，获得所述风险检测模型输出的风险检测结果包括：
13、根据所述资金状态集合和交易操作集合，计算所述当前资金状态对应的各个状态转换概率；其中，所述状态转换概率为在所述当前资金状态下，通过各个交易操作转移至各个预测资金状态的概率；
14、计算与所述当前资金状态下执行的各个交易操作对应的奖励函数；
15、根据所述奖励函数、所述状态转换概率和调整系数计算与所述当前资金状态对应的各个长期收益值；其中，所述长期收益值与操作状态对一一对应，所述操作状态对由一个资金状态和一个交易操作组成；
16、根据所述长期收益值中的最大值对应的所述操作状态对，生成所述最优资金调整策略，并将所述最优资金调整策略确定为所述风险检测结果。
17、可选地，所述根据所述奖励函数、所述状态转换概率和调整系数计算与所述当前资金状态对应的各个长期收益值包括：
18、从所述交易操作集合中选择一个所述交易操作作为第一交易操作，执行所述第一交易操作，并计算执行后的第一资金状态和第一奖励函数；
19、基于所述第一交易操作、第一资金状态和所述第一奖励函数，使用贝尔曼方程计算第一长期收益值；
20、若第一长期收益值未收敛，则基于贪婪策略，从所述交易操作集合中重新确定所述第一交易操作并计算，直至所述第一长期收益值收敛。
21、可选地，在根据所述最优资金调整策略对所述目标金融机构的账户进行资金调整之后，所述方法还包括：
22、获取所述目标金融机构的调整后资金状态，根据所述调整后资金状态和所述最优资金调整策略修正所述风险检测模型中的所述调整系数。
23、可选地，所述方法还包括：
24、根据所述现金流缺口数据、所述资产信用数据和所述资产负债期限数据，计算所述目标金融机构的账户在所述当前时间窗口的风险系数；
25、输出并展示所述风险系数。
26、本申请第二方面提供了一种基于风险检测的资金调整装置，所述装置包括：
27、数据获取单元，用于：获取目标金融机构在当前时间窗口对应的多个实时交易数据；
28、数据处理单元，用于：对所述实时交易数据进行预处理，生成所述当前时间窗口所述目标金融机构对应的资金状态集合；其中，所述资金状态集合包括根据所述实时交易数据预测出的多种资金状态；
29、模型预测单元，用于：将所述资金状态集合和交易操作集合输入风险检测模型中，获得所述风险检测模型输出的风险检测结果；其中，所述交易操作集合包括针对金融机构账户执行的多种交易操作；所述风险检测结果至少包括所述目标金融机构在所述当前时间窗口对应的最优资金调整策略；
30、资金调整单元，用于：根据所述最优资金调整策略对所述目标金融机构的账户进行资金调整。
31、可选地，所述数据处理单元具体用于：
32、根据所述实时交易数据中每笔交易对应的现金收入值和现金支出值，确定所述目标金融机构在所述当前时间窗口对应的现金流缺口数据；
33、根据所述实时交易数据对应的各个交易用户的历史信用数据，确定所述目标金融机构在所述当前时间窗口对应的资产信用数据；
34、根据所述实时交易数据，确定所述目标金融机构在所述当前时间窗口对应的资产负债期限数据；
35、根据所述现金流缺口数据、所述资产信用数据和所述资产负债期限数据，确定所述目标金融机构在所述当前时间窗口对应的当前资金状态，并生成所述目标金融机构对应的多个预测资金状态；
36、根据所述当前资金状态和所述预测资金状态生成所述资金状态集合。
37、可选地，所述模型预测单元具体用于：
38、根据所述资金状态集合和交易操作集合，计算所述当前资金状态对应的各个状态转换概率；其中，所述状态转换概率为在所述当前资金状态下，通过各个交易操作转移至各个预测资金状态的概率；
39、计算与所述当前资金状态下执行的各个交易操作对应的奖励函数；
40、根据所述奖励函数、所述状态转换概率和调整系数计算与所述当前资金状态对应的各个长期收益值；其中，所述长期收益值与操作状态对一一对应，所述操作状态对由一个资金状态和一个交易操作组成；
41、根据所述长期收益值中的最大值对应的所述操作状态对，生成所述最优资金调整策略，并将所述最优资金调整策略确定为所述风险检测结果。
42、可选地，所述模型预测单元还用于：
43、从所述交易操作集合中选择一个所述交易操作作为第一交易操作，执行所述第一交易操作，并计算执行后的第一资金状态和第一奖励函数；
44、基于所述第一交易操作、第一资金状本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于风险检测的资金调整方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述实时交易数据进行预处理，生成所述当前时间窗口所述目标金融机构对应的资金状态集合包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述资金状态集合和交易操作集合输入风险检测模型中，获得所述风险检测模型输出的风险检测结果包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述奖励函数、所述状态转换概率和调整系数计算与所述当前资金状态对应的各个长期收益值包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述最优资金调整策略对所述目标金融机构的账户进行资金调整之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.一种基于风险检测的资金调整装置，其特征在于，所述装置包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述数据处理单元具体用于：
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述模型预测单元具体用于：
10.根
...【技术特征摘要】
1.一种基于风险检测的资金调整方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述实时交易数据进行预处理，生成所述当前时间窗口所述目标金融机构对应的资金状态集合包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述资金状态集合和交易操作集合输入风险检测模型中，获得所述风险检测模型输出的风险检测结果包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述奖励函数、所述状态转换概率和调整系数计算与所述当前资金状态对应的各个长期收益值包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：夏邢，赵斌，高云飞，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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