論文の概要: Research and Design of a Financial Intelligent Risk Control Platform Based on Big Data Analysis and Deep Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10331v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 14:41:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 15:10:41.931934
- Title: Research and Design of a Financial Intelligent Risk Control Platform Based on Big Data Analysis and Deep Machine Learning
- Title（参考訳）: ビッグデータ分析とディープラーニングに基づく金融知的リスク制御プラットフォームの研究と設計
- Authors: Shuochen Bi, Yufan Lian, Ziyue Wang,
- Abstract要約: 本稿では、金融機関の内部および外部データの完全統合を実現するために、ビッグデータ技術を完全に活用する方法を考察する。
この記事では、ビッグデータマイニングとリアルタイムストリーミングデータ処理技術を採用して、さまざまなビジネスデータを監視し、分析し、警告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.766666938196471
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the financial field of the United States, the application of big data technology has become one of the important means for financial institutions to enhance competitiveness and reduce risks. The core objective of this article is to explore how to fully utilize big data technology to achieve complete integration of internal and external data of financial institutions, and create an efficient and reliable platform for big data collection, storage, and analysis. With the continuous expansion and innovation of financial business, traditional risk management models are no longer able to meet the increasingly complex market demands. This article adopts big data mining and real-time streaming data processing technology to monitor, analyze, and alert various business data. Through statistical analysis of historical data and precise mining of customer transaction behavior and relationships, potential risks can be more accurately identified and timely responses can be made. This article designs and implements a financial big data intelligent risk control platform. This platform not only achieves effective integration, storage, and analysis of internal and external data of financial institutions, but also intelligently displays customer characteristics and their related relationships, as well as intelligent supervision of various risk information
- Abstract（参考訳）: 米国の金融分野において、ビッグデータ技術の応用は、金融機関にとって競争力を高めリスクを減らす重要な手段の1つとなっている。
本稿の中核となる目的は、金融機関の内部および外部データの完全な統合を実現するために、ビッグデータ技術を完全に活用する方法を探求し、ビッグデータ収集、ストレージ、分析のための効率的で信頼性の高いプラットフォームを構築することである。
金融ビジネスの継続的な拡大と革新により、従来のリスクマネジメントモデルは、ますます複雑な市場要求を満たすことができない。
この記事では、ビッグデータマイニングとリアルタイムストリーミングデータ処理技術を採用して、さまざまなビジネスデータを監視し、分析し、警告する。
履歴データの統計的分析と顧客の取引行動と関係の正確なマイニングにより、潜在的なリスクをより正確に識別し、タイムリーに応答することができる。
この記事では、金融ビッグデータのインテリジェントなリスク管理プラットフォームを設計、実装する。
このプラットフォームは、金融機関の内部・外部データの効果的な統合、保管、分析だけでなく、顧客特性とその関連性をインテリジェントに表示し、さまざまなリスク情報のインテリジェントな監視を行う。
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