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申请/专利权人：广东唯普汽车科技股份有限公司

摘要：本发明属于二手汽车采购车辆质押风控管理领域，尤其涉及融资授信二手车车辆智能风控监管系统及方法。首先，为每辆车分配一个OBD设备，采用决策过程提取特征向量，并设计匹配算法，计算车辆与OBD设备的匹配度；然后，收集车辆的行驶数据、环境数据以及历史信用数据，并进行预处理，定义数据融合函数，并引入基于图神经网络的模型，得到图特征表示；最后，基于图特征表示构建风险评估模型，得到风险评分，并实现出围栏告警、设备拆卸告警、设备异常离线告警。解决了现有技术在智能风控监管方面的主要缺陷，如个性化匹配能力有限，导致监控效果和数据精度不足；风险预测和识别能力不足，以及动态响应风险情况的措施较为单一的技术问题。

主权项：1.融资授信二手车车辆智能风控监管方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.为每辆车分配一个OBD设备，采用决策过程，以车辆的特定特征和需求作为输入，将输入转化为特征向量，并对特征向量进行归一化处理；构建深度决策树，每个节点的判定标准是非线性决策函数fxnorm,i： 其中，xnorm,i是归一化后的特征向量中的元素；a、b、c、d是非线性决策函数中的系数，用于调整函数的行为和形状；并设计匹配算法，根据每个特征的加权得分和OBD设备性能参数，计算车辆与OBD设备的匹配度；匹配度公式为： 其中，M表示车辆与OBD设备的匹配度；Ei是与车辆第i个特征相对应的OBD设备的性能参数；βi是调节参数，用于控制函数对Si-Ei差异的敏感度；Si是第i个特征的加权得分；wi是第i个特征的动态权重；S2.收集车辆的行驶数据、环境数据以及历史信用数据，并进行预处理，定义数据融合函数，并引入基于图神经网络的模型，得到图特征表示；在图结构数据中，引入深度信息聚合方法，定义函数AGGkNi，捕捉图中节点的邻居信息： 其中，γ是归一化函数；RELU是激活函数；Wk是第k层的权重矩阵；NeighborskNi是第k层的邻居节点集合；Nj是第j个邻居节点，属于第k层；S3.基于图特征表示构建风险评估模型，分析图特征表示中的特征，预测未来潜在的风险事件，并估计风险的严重程度，定义风险评估公式，得到风险评分R： 其中，φi表示自回归系数；σ是激活函数；W1,W2是权重矩阵；b1,b2是偏置项；θ是概率预测权重；γ是概率预测的偏置项；α和β是调节参数；并实现出围栏告警、设备拆卸告警、设备异常离线告警。

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