申请/专利权人：交通银行股份有限公司江西省分行

申请日：2024-04-16

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118071513B

主分类号：G06Q40/06

分类号：G06Q40/06;G06Q40/04;G06Q40/03;G06Q10/0635

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能驱动的个性化银行资产管理方法及系统。该方法包括以下步骤：获取客户历史银行金融行为数据；基于客户历史银行金融行为数据以生成客户资产情况数据；对客户资产情况数据进行风险敏感度评估，以得到客户风险承受数据；对客户历史银行金融行为数据进行交易态势挖掘，以得到动态交易行为数据；对动态交易行为数据进行金融认知偏差分析，以得到金融认知偏差数据；基于客户风险承受数据进行多维特征编码，以构建客户特征多维空间；基于金融认知偏差数据对客户特征多维空间进行个性化画像分析，以得到客户行为画像。本发明实现了高效的银行资产管理。

主权项：1.一种基于人工智能驱动的个性化银行资产管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取客户历史银行金融行为数据；基于客户历史银行金融行为数据以生成客户资产情况数据；对客户资产情况数据进行风险敏感度评估，以得到客户风险承受数据；步骤S2：对客户历史银行金融行为数据进行交易态势挖掘，以得到动态交易行为数据；对动态交易行为数据进行金融认知偏差分析，以得到金融认知偏差数据；步骤S2的具体步骤为：步骤S21：对客户历史银行金融行为数据进行时序分析，以生成时序行为数据；步骤S22：对时序行为数据进行交易频率分布计算，得到交易频率数据；步骤S23：基于交易频率数据及时序行为数据进行交易态势挖掘，以得到动态交易行为数据；步骤S24：对动态交易行为数据进行行为演化逻辑分析，以得到交易行为逻辑数据；步骤S25：基于预设的理性投资决策树模型对交易行为逻辑数据进行金融认知偏差分析，以得到金融认知偏差数据；所述金融认知偏差分析具体为：通过理性投资决策树模型，评估客户的投资决策与理性决策之间的差异和偏差；所述金融认知偏差数据具体为：客户在不同认知偏差方面的指标或得分，反映客户在金融决策中的偏好和存在的误判，提供客户在投资决策中存在的情绪偏差、风险偏好以及对市场信息的解读偏差；步骤S3：基于客户风险承受数据进行多维特征编码，以构建客户特征多维空间；基于金融认知偏差数据对客户特征多维空间进行个性化画像分析，以得到客户行为画像；步骤S4：对客户行为画像进行客户动态需求分析，以得到动态需求数据；基于预设的金融产品数据库对动态需求数据进行个性化产品推荐分析，从而得到个性化投资策略；步骤S5：基于个性化投资策略进行投资模拟处理，以得到个性化投资模拟数据；对个性化投资模拟数据进行投资策略量化评估，以得到个性化投资策略评估数据；步骤S6：基于个性化投资策略评估数据进行投资策略决策优化，构建个性化资产管理模型，以执行个性化银行资产管理作业。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 交通银行股份有限公司江西省分行 一种基于人工智能驱动的个性化银行资产管理方法及系统

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