CN116777608A - 基于大数据的农业金融风险监管系统、方法及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于大数据的农业金融风险监管系统、方法及存储介质，其获取贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据；对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义编码与特征融合以得到贷款申请农户多维度信息特征向量；以及，基于所述贷款申请农户多维度信息特征向量，确定所述贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。这样，可以智能地判断该贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值，减少金融机构的资金损失和不良贷款。
Description
技术领域
本申请涉及智能化风险监管技术领域，并且更具体地，涉及一种基于大数据的农业金融风险监管系统、方法及存储介质。
背景技术
贷款是金融机构向农户提供的资金支持，而农业领域具有一定的风险性，包括自然灾害等。如果未能对贷款申请农户的违约风险进行评估，金融机构可能会面临较高的违约风险，导致资金损失和不良贷款的增加。
传统的风险评估方法往往依赖于人工判断和有限的数据，存在评估精度低、效率低下的问题。例如，传统的风险评估往往只关注农户的收入状况，而忽视了其他重要的因素，如土地质量等。随着大数据与人工智能技术的发展，为解决上述技术问题提供了新的思路。
发明内容
为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于大数据的农业金融风险监管系统、方法及存储介质，其获取贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据；对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义编码与特征融合以得到贷款申请农户多维度信息特征向量；以及，基于所述贷款申请农户多维度信息特征向量，确定所述贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。这样，可以智能地判断该贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值，减少金融机构的资金损失和不良贷款。
第一方面，提供了一种基于大数据的农业金融风险监管方法，其包括：
获取贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据；
对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义编码与特征融合以得到贷款申请农户多维度信息特征向量；
以及基于所述贷款申请农户多维度信息特征向量，确定所述贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。
第二方面，提供了一种基于大数据的农业金融风险监管系统，其包括：
数据获取模块，用于获取贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据；
语义编码与特征融合模块，用于对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义编码与特征融合以得到贷款申请农户多维度信息特征向量；
以及违约风险判断模块，用于基于所述贷款申请农户多维度信息特征向量，确定所述贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。
第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在计算机中执行时，令所述计算机执行所述的基于大数据的农业金融风险监管方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本申请实施例的基于大数据的农业金融风险监管方法的流程图。
图2为根据本申请实施例的基于大数据的农业金融风险监管方法的架构示意图。
图3为根据本申请实施例的基于大数据的农业金融风险监管方法中步骤120的子步骤的流程图。
图4为根据本申请实施例的基于大数据的农业金融风险监管系统的框图。
图5为根据本申请实施例的基于大数据的农业金融风险监管方法的场景示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
除非另有说明，本申请实施例所使用的所有技术和科学术语与本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本申请中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本申请的范围。
在本申请实施例记载中，需要说明的是，除非另有说明和限定，术语“连接”应做广义理解，例如，可以是电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
需要说明的是，本申请实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一\第二\第三”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的本申请的实施例可以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
应可以理解，农业金融风险是指在农业领域进行金融交易时所面临的各种不确定性和潜在的损失风险。农业作为一个特殊的行业，具有以下几个主要的风险因素：
1.自然灾害风险：农业生产容易受到自然灾害的影响，如洪涝、干旱、冻害、病虫害等。这些灾害可能导致农作物减产甚至歉收，从而给农户和金融机构带来损失。
2.市场价格风险：农产品的价格波动性较大，受供求关系、季节性等因素的影响较大。价格的波动可能导致农户的收入不稳定，进而影响其偿还贷款的能力。
3.生产经营风险：农业生产经营存在着许多风险，如技术风险、管理风险、市场风险等。农户可能面临种植技术不当、管理不善、市场需求不稳定等问题，这些都可能导致农业经营的风险增加。
4.借贷违约风险：农户在贷款过程中可能存在还款能力不足或者出现意外情况导致无法按时偿还贷款的情况。这将给金融机构带来违约风险，可能导致资金损失和不良贷款的增加。
5.政策风险：农业政策的变化可能对农业生产和农户的经营产生重要影响。政策的调整可能导致农产品价格波动、补贴政策变化等，进而影响农业金融的风险。
为了应对这些风险，金融机构需要进行全面的风险评估和管理。利用大数据、人工智能等技术手段，可以更准确地评估农户的违约风险，制定相应的风险管理策略，降低风险并保护金融机构的利益。同时，政府和金融机构也可以通过政策支持和风险分担等方式，共同应对农业金融风险。
进一步地，传统的农业金融风险评估方法往往依赖于有限的数据和人工判断，评估结果可能存在主观性和不准确性的问题。而大数据技术可以收集和分析大量的农业相关数据，包括农户的信用记录、土地质量、气象数据等，从而提供更全面、客观的信息，提高风险评估的准确性。
大数据技术可以实时监测和分析农业领域的各种风险因素，如自然灾害、市场价格波动等。通过对这些数据进行实时分析和预测，可以及时发现潜在的风险，并采取相应的措施进行风险管理和防范。
基于大数据的风险监管可以帮助金融机构更好地了解农业领域的风险特征和规律，从而优化决策和资源配置。例如，在贷款审批过程中，可以根据大数据分析结果，对不同农户的风险进行精细化评估，合理确定贷款额度和利率，减少不良贷款的风险。
通过基于大数据的风险监管，金融机构可以更好地识别和管理农业金融风险，及时采取风险控制措施，降低损失和不良贷款率。同时，对农户的风险评估和监管也可以促使他们更加谨慎和负责地进行农业经营，提高整个农业金融市场的稳定性和可持续性。
基于大数据的农业金融风险监管对于提高风险评估准确性、实时监测和预警风险、优化决策和资源配置以及降低金融机构损失和不良贷款率等方面具有重要的必要性。
图1为根据本申请实施例的基于大数据的农业金融风险监管方法的流程图。图2为根据本申请实施例的基于大数据的农业金融风险监管方法的架构示意图。如图1和图2所示，所述基于大数据的农业金融风险监管方法，包括：110，获取贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据；120，对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义编码与特征融合以得到贷款申请农户多维度信息特征向量；以及，130，基于所述贷款申请农户多维度信息特征向量，确定所述贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。
其中，在所述步骤110中，获取贷款申请农户的信用状况数据确保数据的准确性和完整性，可以通过与相关机构进行数据共享或者使用现有的信用评估系统来获取数据。获取土地质量数据考虑土壤采样的方法和地点选择，以保证数据的代表性和可靠性。获取生产资产状态数据确保数据来源可靠，可以通过农户自行报告、实地调查或者与农业相关机构进行合作来获取数据。
其中，获取贷款申请农户的信用状况数据可以帮助金融机构了解农户的还款能力和信用记录，从而评估其违约风险。获取土地质量数据可以提供农户土地的肥力、排水情况等信息，帮助金融机构了解农户的种植条件和潜在的生产风险。获取生产资产状态数据可以了解农户的生产设备、农机具等资产状况，从而评估其生产能力和资产负债情况。
在所述步骤120中，在对信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义编码和特征融合时，选择合适的数据处理方法和算法，以确保特征向量的准确性和有效性。特征融合过程中考虑不同特征之间的相关性和权重，以确保综合特征向量能够全面反映农户的风险状况。
其中，通过语义编码和特征融合，可以将多个维度的信息整合到一个特征向量中，提供更全面、准确的农户信息，为后续的风险评估和决策提供基础。特征融合可以帮助发现不同特征之间的关联性，从而提高风险评估的准确性和预测能力，减少误判和漏判的风险。
在所述步骤130中，确定违约风险的预定阈值根据实际情况进行设定，可以结合历史数据和专家意见进行判断。在确定违约风险是否超过预定阈值时，考虑不同风险因素的权重和影响程度，以综合评估农户的整体风险状况。
其中，基于多维度信息特征向量进行违约风险评估，可以更全面、客观地评估农户的风险状况，减少主观判断和误判的风险。确定违约风险是否超过预定阈值可以帮助金融机构及时发现高风险农户，采取相应的风险控制措施，降低不良贷款的风险。
具体地，在所述步骤110中，获取贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据。针对上述技术问题，本申请的技术构思为：根据贷款申请农户的信用状况、土地质量、生产资产状况的多维度信息，智能地判断该贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。
基于此，在本申请的技术方案中，首先，获取贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据。获取贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据可以帮助评估农户的违约风险，这些数据可以用于构建风险评估模型，通过分析农户的信用记录、土地质量和生产资产状况等因素，来预测农户是否存在违约的风险。
通过大数据技术，可以对这些数据进行全面、准确的分析和建模。通过对历史数据和相关指标的分析，可以建立模型来预测农户的违约概率。如果农户的违约风险超过预定阈值，金融机构可以采取相应的措施，如提高利率、要求担保等，以降低违约风险。
基于大数据的风险监管可以实时监测和预警风险，及时调整贷款策略和资源配置。通过对大量农户数据的分析，可以发现潜在的风险因素和趋势，帮助金融机构更好地管理风险。
同时，基于大数据的风险监管也可以帮助政府和金融机构共同应对农业金融风险。政府可以利用大数据技术来监测和评估农业金融风险，及时采取政策措施来稳定农业金融市场。金融机构可以利用大数据技术来提高决策的准确性，降低违约风险，保护自身利益。
具体地，在所述步骤120中，对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义编码与特征融合以得到贷款申请农户多维度信息特征向量。图3为根据本申请实施例的基于大数据的农业金融风险监管方法中步骤120的子步骤的流程图，如图3所示，对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义编码与特征融合以得到贷款申请农户多维度信息特征向量，包括：121，分别对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行上下文语义分析以得到信用状态语义编码特征向量、土地质量语义编码特征向量和生产资产语义编码特征向量；以及，122，融合所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量以得到所述贷款申请农户多维度信息特征向量。
其中，首先，通过对信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行上下文语义分析，可以将这些数据转化为语义编码特征向量。这些特征向量捕捉了数据中的语义信息，能够更好地表达农户的信用状态、土地质量和生产资产状况。
接着，将信用状态语义编码特征向量、土地质量语义编码特征向量和生产资产语义编码特征向量进行融合，可以得到贷款申请农户的多维度信息特征向量。这个特征向量综合了农户的信用状态、土地质量和生产资产状况，提供了一个综合评估农户违约风险的指标。
通过语义编码和特征融合，可以将原始数据转化为更具有表达能力和综合性的特征向量，从而更好地描述农户的情况。这样的特征向量可以用于建立风险评估模型，进行违约风险预测和决策支持。同时，这种多维度信息特征向量也有助于提高农业金融风险监管的准确性和效果，帮助金融机构更好地管理风险。
接着，对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义编码与特征融合以得到贷款申请农户多维度信息特征向量。也就是，分别对贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义理解与上下文分析，再将三者的语义特征信息进行融合以使得所述贷款申请农户多维度信息特征向量充分包含贷款申请农户的多维度信息。
在本申请的一个实施例中，分别对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行上下文语义分析以得到信用状态语义编码特征向量、土地质量语义编码特征向量和生产资产语义编码特征向量，包括：对所述贷款申请农户的信用状况数据进行分词处理后通过包含词嵌入层的第一语义编码器以得到所述信用状态语义编码特征向量；对所述贷款申请农户的土地质量数据进行分词处理后通过包含词嵌入层的第二语义编码器以得到所述土地质量语义编码特征向量；以及，对所述贷款申请农户的生产资产状态数据进行分词处理后通过包含词嵌入层的第三语义编码器以得到所述生产资产语义编码特征向量。
应可以理解，分词处理是将文本按照一定的规则切分成一个个独立的词语的过程。在对贷款申请农户的信用状况数据进行分词处理时，可以将文本按照空格、标点符号等进行切分，将每个词语作为一个独立的单位。
分词处理可以使用各种不同的方法和工具，包括传统的规则基础的分词方法和基于机器学习的分词方法。例如，在中文文本中，可以使用基于词典的分词方法，将文本按照词典中的词语进行切分。同时，也可以使用基于统计和机器学习的方法，如最大匹配法、隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）等，来进行中文分词。
分词处理的目的是将文本切分成一个个独立的词语，以便后续的处理和分析。在本场景中，对贷款申请农户的信用状况数据进行分词处理后，可以将每个词语作为一个特征，用于构建信用状态语义编码特征向量。
需要注意的是，分词处理的效果对最终的语义编码特征向量的质量有一定的影响。合理的分词处理可以提取出准确、有意义的词语，从而更好地表达信用状况数据的语义信息。因此，在进行分词处理时，需要选择合适的方法和工具，并结合领域知识和语境进行调整和优化，以获得更好的结果。
包含词嵌入层的语义编码器是一种神经网络模型，用于将文本数据转换为语义编码特征向量，该编码器通过学习将每个词语映射到一个连续的向量表示，从而捕捉词语之间的语义关系。
词嵌入是将离散的词语转换为连续的向量表示的技术，可以将词语的语义信息编码为向量的不同维度，使得具有相似语义的词语在向量空间中距离较近。词嵌入层在神经网络中作为输入层，将输入的词语序列映射为对应的词嵌入向量。语义编码器是一个深度神经网络模型，通过多个隐藏层的组合和非线性变换，将词嵌入向量转换为更高级的语义编码特征向量。这些隐藏层可以是全连接层、卷积层、循环神经网络（RNN）等。
在本场景中，分别包含了三个语义编码器，即第一语义编码器、第二语义编码器和第三语义编码器，它们分别用于处理贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据。每个语义编码器都包含一个词嵌入层，用于将分词处理后的文本数据转换为对应的词嵌入向量，然后通过其他隐藏层进行进一步的语义编码。
通过使用包含词嵌入层的语义编码器，可以将文本数据转换为具有语义信息的特征向量，从而更好地表示和表达不同类型的农户数据。这些特征向量可以用于后续的风险评估、决策优化等任务，帮助金融机构更好地理解和管理农业金融风险。
在本申请的一个具体示例中，对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义编码与特征融合以得到贷款申请农户多维度信息特征向量的编码过程，包括：先对所述贷款申请农户的信用状况数据进行分词处理后通过包含词嵌入层的第一语义编码器以得到信用状态语义编码特征向量；同时，对所述贷款申请农户的土地质量数据进行分词处理后通过包含词嵌入层的第二语义编码器以得到土地质量语义编码特征向量；并且，对所述贷款申请农户的生产资产状态数据进行分词处理后通过包含词嵌入层的第三语义编码器以得到生产资产语义编码特征向量；随后，融合所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量以得到贷款申请农户多维度信息特征向量。
在本申请中，每个语义编码特征向量都能够捕捉对应数据领域的语义信息。通过融合这些特征向量，可以得到一个包含信用状况、土地质量和生产资产状态等多维度信息的特征向量。这样的特征向量能够更全面地描述农户的情况，提供更多有用的信息供后续的分析和决策使用。
词嵌入层能够将词语映射到连续的向量表示，通过学习词语之间的语义关系，得到的语义编码特征向量能够更好地表达不同词语之间的语义关联性。例如，在信用状况数据中，如果某个词语表示良好的信用记录，其对应的语义编码特征向量可能与其他表示良好信用的词语的特征向量更接近，从而更好地表达出农户的信用状况。
由于词嵌入层将离散的词语映射为连续的向量表示，得到的特征向量具有一定的连续性。这使得特征向量可以更好地用于后续的机器学习和深度学习模型。例如，可以将这些特征向量作为输入，用于训练分类模型或回归模型，以预测农户的违约风险或评估其贷款偿还能力。
具体地，在所述步骤130中，基于所述贷款申请农户多维度信息特征向量，确定所述贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。包括：对所述贷款申请农户多维度信息特征向量进行特征分布优化以得到优化贷款申请农户多维度信息特征向量；以及，将所述优化贷款申请农户多维度信息特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。
其中，对所述贷款申请农户多维度信息特征向量进行特征分布优化以得到优化贷款申请农户多维度信息特征向量，包括：计算所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量中的每个特征向量，以及所述贷款申请农户多维度信息特征向量的可转移特征的量化的可转移性感知因数；以所述可转移性感知因数来作为权重分别对所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量进行加权以得到加权后信用状态语义编码特征向量、加权后土地质量语义编码特征向量和加权后生产资产语义编码特征向量；以及，融合所述加权后信用状态语义编码特征向量、所述加权后土地质量语义编码特征向量和所述加权后生产资产语义编码特征向量以得到所述优化贷款申请农户多维度信息特征向量。
在本申请的技术方案中，融合所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量得到所述贷款申请农户多维度信息特征向量，并将所述贷款申请农户多维度信息特征向量通过分类器进行分类时，考虑到所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量分别表达贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据的数值和文本混合的语义编码特征，由于源数据本身的数据模态及其在特征表示上的差异，使得各个特征向量在特征融合并分类时，需要考虑域转移差异来进行特征融合，从而提升特征融合效果。
基于此，本申请的申请人对于所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量中的每个特征向量，例如记为，其中，以及所述贷款申请农户多维度信息特征向量，例如记为/>，计算其可转移特征的量化的可转移性感知因数：以如下优化公式计算所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量中的每个特征向量，以及所述贷款申请农户多维度信息特征向量的可转移特征的量化的可转移性感知因数；其中，所述优化公式为：
其中，分别是所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量的特征值，/>是所述贷款申请农户多维度信息特征向量的特征值，/>为以2为底的对数函数，且/>是加权超参数，/>表示所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量中的每个特征向量，例如记为/>，其中/>，/>表示所述贷款申请农户多维度信息特征向量，/>表示所述可转移特征的量化的可转移性感知因数。
这里，所述可转移特征的量化的可转移性感知因数通过域转移下的不确定性度量来估计特征空间域到分类目标域的域不确定性，且由于该域不确定性估计可以用于标识已经在域间转移的特征表示，因此通过以该因数来作为权重分别对所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量进行加权，就可以通过特征空间域到分类目标域的跨域对齐来鉴别特征映射是否在域间有效转移，从而量化地感知不同特征向量中的可转移特征的可转移性，以实现域间自适应的特征融合。
进而，将所述贷款申请农户多维度信息特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。这种分类结果可以帮助金融机构评估农户的信用状况和违约潜力，从而更好地决策是否批准贷款申请。
通过使用分类器进行风险评估，金融机构可以更准确地判断农户的违约风险，减少不良贷款的风险，保护金融机构的利益。同时，政府和金融机构可以根据分类结果共同应对农业金融风险，采取相应的措施来降低违约风险，促进可持续的农业发展。这种基于大数据的风险监管在农业金融领域具有重要的应用价值。
综上，基于本申请实施例的基于大数据的农业金融风险监管方法100被阐明，根据贷款申请农户的信用状况、土地质量、生产资产状况的多维度信息，智能地判断该贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。
在本申请的一个实施例中，图4为根据本申请实施例的基于大数据的农业金融风险监管系统的框图。如图4所示，根据本申请实施例的基于大数据的农业金融风险监管系统200，包括：数据获取模块210，用于获取贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据；语义编码与特征融合模块220，用于对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义编码与特征融合以得到贷款申请农户多维度信息特征向量；以及，违约风险判断模块230，用于基于所述贷款申请农户多维度信息特征向量，确定所述贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。
这里，本领域技术人员可以理解，上述基于大数据的农业金融风险监管系统中的各个单元和模块的具体功能和操作已经在上面参考图1到图3的基于大数据的农业金融风险监管方法的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。
如上所述，根据本申请实施例的基于大数据的农业金融风险监管系统200可以实现在各种终端设备中，例如用于基于大数据的农业金融风险监管的服务器等。在一个示例中，根据本申请实施例的基于大数据的农业金融风险监管系统200可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到终端设备中。例如，该基于大数据的农业金融风险监管系统200可以是该终端设备的操作系统中的一个软件模块，或者可以是针对于该终端设备所开发的一个应用程序；当然，该基于大数据的农业金融风险监管系统200同样可以是该终端设备的众多硬件模块之一。
替换地，在另一示例中，该基于大数据的农业金融风险监管系统200与该终端设备也可以是分立的设备，并且基于大数据的农业金融风险监管系统200可以通过有线和/或无线网络连接到该终端设备，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。
在本申请的一个实施例中，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在计算机中执行时，令所述计算机执行所述的基于大数据的农业金融风险监管方法。
应可以理解，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等) 上实施的计算机程序产品的形式。
本申请实施例的方法、系统、和计算机程序产品的流程图和/或框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
图5为根据本申请实施例的基于大数据的农业金融风险监管方法的场景示意图。如图5所示，在该应用场景中，首先，获取贷款申请农户的信用状况数据（例如，如图5中所示意的C1）、土地质量数据（例如，如图5中所示意的C2）和生产资产状态数据（例如，如图5中所示意的C3）；然后，将获取的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据输入至部署有基于大数据的农业金融风险监管算法的服务器（例如，如图5中所示意的S）中，其中所述服务器能够基于大数据的农业金融风险监管算法对所述信用状况数据、所述土地质量数据和所述生产资产状态数据进行处理，以生成用于表示是否停止搅拌的分类结果，以确定所述贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。
还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。
Claims (8)
1.一种基于大数据的农业金融风险监管方法，其特征在于，包括：
获取贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据；
对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义编码与特征融合以得到贷款申请农户多维度信息特征向量；
以及基于所述贷款申请农户多维度信息特征向量，确定所述贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的农业金融风险监管方法，其特征在于，对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义编码与特征融合以得到贷款申请农户多维度信息特征向量，包括：
分别对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行上下文语义分析以得到信用状态语义编码特征向量、土地质量语义编码特征向量和生产资产语义编码特征向量；
以及融合所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量以得到所述贷款申请农户多维度信息特征向量。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的农业金融风险监管方法，其特征在于，分别对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行上下文语义分析以得到信用状态语义编码特征向量、土地质量语义编码特征向量和生产资产语义编码特征向量，包括：
对所述贷款申请农户的信用状况数据进行分词处理后通过包含词嵌入层的第一语义编码器以得到所述信用状态语义编码特征向量；
对所述贷款申请农户的土地质量数据进行分词处理后通过包含词嵌入层的第二语义编码器以得到所述土地质量语义编码特征向量；
以及对所述贷款申请农户的生产资产状态数据进行分词处理后通过包含词嵌入层的第三语义编码器以得到所述生产资产语义编码特征向量。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的农业金融风险监管方法，其特征在于，基于所述贷款申请农户多维度信息特征向量，确定所述贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值，包括：
对所述贷款申请农户多维度信息特征向量进行特征分布优化以得到优化贷款申请农户多维度信息特征向量；
以及将所述优化贷款申请农户多维度信息特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的农业金融风险监管方法，其特征在于，对所述贷款申请农户多维度信息特征向量进行特征分布优化以得到优化贷款申请农户多维度信息特征向量，包括：
计算所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量中的每个特征向量，以及所述贷款申请农户多维度信息特征向量的可转移特征的量化的可转移性感知因数；
以所述可转移性感知因数来作为权重分别对所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量进行加权以得到加权后信用状态语义编码特征向量、加权后土地质量语义编码特征向量和加权后生产资产语义编码特征向量；
以及融合所述加权后信用状态语义编码特征向量、所述加权后土地质量语义编码特征向量和所述加权后生产资产语义编码特征向量以得到所述优化贷款申请农户多维度信息特征向量。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的农业金融风险监管方法，其特征在于，计算所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量中的每个特征向量，以及所述贷款申请农户多维度信息特征向量的可转移特征的量化的可转移性感知因数，包括：以如下优化公式计算所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量中的每个特征向量，以及所述贷款申请农户多维度信息特征向量的可转移特征的量化的可转移性感知因数；
其中，所述优化公式为：
其中，/>分别是所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量的特征值，/>是所述贷款申请农户多维度信息特征向量的特征值，/>为以2为底的对数函数，且/>是加权超参数，/>表示所述信用状态语义编码特征向量、所述土地质量语义编码特征向量和所述生产资产语义编码特征向量中的每个特征向量，例如记为/>，其中/>，表示所述贷款申请农户多维度信息特征向量，/>表示所述可转移特征的量化的可转移性感知因数。
7.一种基于大数据的农业金融风险监管系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据；
语义编码与特征融合模块，用于对所述贷款申请农户的信用状况数据、土地质量数据和生产资产状态数据进行语义编码与特征融合以得到贷款申请农户多维度信息特征向量；
以及违约风险判断模块，用于基于所述贷款申请农户多维度信息特征向量，确定所述贷款申请农户的违约风险是否超过预定阈值。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在计算机中执行时，令所述计算机执行权利要求1-6中任一项的所述的方法。
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