CN117235811A - 基于互联网金融的支付大数据分析方法及大数据分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于互联网金融的支付大数据分析方法及大数据分析系统。本发明，通过使用同态加密、哈希函数或梅克尔树、区块链技术等对互联网金融支付数据进行安全、高效、可信的处理；通过使用深度学习、有监督学习、无监督学习、自然语言处理等对互联网金融支付数据进行全面、深入、精准的分析；通过使用智能应用、智能输出、智能展示等对互联网金融支付数据进行创新、价值、交互的应用。本发明可以在多种场景下，如移动支付、电子钱包、数字货币等，提供更安全、更便捷、更智能的互联网金融支付服务。
Description
技术领域
本发明涉及互联网金融技术领域，具体为基于互联网金融的支付大数据分析方法及大数据分析系统。
背景技术
互联网金融是指利用互联网技术和平台，为金融机构、企业和个人提供金融服务和产品的一种新型金融模式。互联网金融具有便捷、快速、低成本、普惠等特点，已经成为当今社会经济发展的重要驱动力。互联网金融的核心是支付，支付是连接金融机构、企业和个人的纽带，是实现资金流动和价值交换的基础。随着互联网技术的发展和普及，互联网金融支付方式也日趋多样化和便利化，如移动支付、电子钱包、二维码支付、数字货币等。这些支付方式为用户带来了更好的消费体验，也为商家带来了更多的营销机会。
然而，互联网金融支付也面临着一些挑战和问题，如数据安全、数据信任、数据价值等。由于互联网金融支付涉及大量的敏感信息和隐私信息，如用户身份信息、银行卡信息、交易金额、交易时间、交易地点等，这些信息一旦泄露或被篡改，将会给用户造成严重的经济损失和信用损失。因此，如何保证互联网金融支付数据的安全性，防止数据被窃取、篡改或伪造，是一个亟待解决的问题。另一方面，由于互联网金融支付涉及多方参与者，如用户、商家、银行、第三方支付平台等，这些参与者之间可能存在着不同的利益诉求和信任程度，如何保证互联网金融支付数据的可信性，实现数据的有效共享和合理分配，是一个需要探索的问题。再者，由于互联网金融支付产生了海量的数据，这些数据包含了丰富的用户行为特征和用户需求特征，如何利用这些数据进行有效的分析和应用，提高互联网金融支付数据的价值性，创造更多的商业价值和社会价值，是一个值得研究的问题。
现有技术中，对于互联网金融支付数据的处理、分析和应用主要采用以下几种方式：
传统加密方式：使用对称加密或非对称加密等传统加密方式对互联网金融支付数据进行加密保护，但这些加密方式存在着一些缺陷和局限性，如加密效率低、加密强度弱、加密密钥管理困难等；
传统数据库方式：使用关系型数据库或非关系型数据库等传统数据库方式对互联网金融支付数据进行存储管理，但这些数据库方式存在着一些问题和风险，如数据中心化存储容易被攻击、数据冗余存储浪费资源、数据不一致性导致数据不可信等；
传统分析方式：使用统计分析或机器学习等传统分析方式对互联网金融支付数据进行分析处理，但这些分析方式存在着一些不足和挑战，如分析方法单一、分析结果不准确、分析过程不透明等；
传统应用方式：使用规则引擎或专家系统等传统应用方式对互联网金融支付数据进行应用实现，但这些应用方式存在着一些局限和困难，如应用场景单一、应用效果不理想、应用更新不及时等。
综上所述，现有技术中，对于互联网金融支付数据的处理、分析和应用还存在着很多问题和不足，需要寻找一种更安全、更高效、更智能的方法和系统，来对互联网金融支付数据进行处理、分析和应用，从而提高互联网金融支付数据的安全性、可信性和价值。
发明内容
本发明的目的是提供基于互联网金融的支付大数据分析方法及系统，该方法及系统可以对互联网金融支付数据进行安全、高效、智能的处理、分析和应用，从而提高互联网金融支付数据的安全性、可信性和价值。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于互联网金融的支付大数据分析方法，该方法包括以下步骤：
数据处理
(a)对互联网金融支付数据进行加密，并将加密后的数据分割成若干数据块，然后将数据块分布式地存储在区块链网络中的多个节点上，形成中心化、不可篡改、可追溯的数据链；
数据分析
(b)对数据链上的数据进行自动识别，并将每种用户数据转换为相应的向量或矩阵形式；然后对向量或矩阵进行分类和标签化；再然后对分类和标签化后的向量或矩阵进行聚合和汇总；最后对聚合和汇总后的向量或矩阵进行抽取和筛选，形成多维度、多层次、多视角的数据立方体；
(c)对数据立方体进行描述性分析、探索性分析、评估性分析操作；然后对分析结果进行频繁模式挖掘、异常检测操作；再然后对挖掘结果进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作；最后对推理结果进行回归分析、时间序列分析操作，形成动态更新、自适应调整、自我优化的数据模型；
数据应用
(d)对数据模型进行智能风控、智能反欺诈和智能客服多种互联网金融支付业务和功能的实现；然后对业务和功能的结果进行智能报告和决策的生成；最后对报告和决策的信息进行智能图表和界面的呈现，形成多场景、多功能、多终端的数据服务平台。
优选的，所述加密算法采用同态加密方案，对支付数据的加法和乘法运算，未加解密即获得加密后的分析结果；所述分割算法采用哈希函数或梅克尔树中的任意或多种，对支付数据的分割和验证；
所述分布式存储基于分布式哈希表或分布式文件系统中的任意或多种，所述共识机制采用权益证明机制。
优选的，所述自动识别算法是基于深度学习的图像识别或文本识别算法，对不同格式和类型的用户数据进行自动识别，并将每种用户数据转换为相应的向量或矩阵形式；所述分类和标签化算法是监督学习算法；所述聚合和汇总算法是无监督学习算法，对不同类别和标签的用户数据进行聚合和汇总，形成多维度、多层次、多视角的数据立方体；所述抽取和筛选算法是自然语言处理算法，对不同重要性和有效性的用户数据进行抽取和筛选，提取价值数据特征。
优选的，所述描述性分析、探索性分析、评估性分析操作是数据挖掘算法，对不同规律和趋势的用户数据进行描述性分析、探索性分析、评估性分析操作，得到对用户数据的全面理解和深入洞察；所述频繁模式挖掘、异常检测操作是深度学习算法，对不同潜在模式和隐含关系的用户数据进行频繁模式挖掘、异常检测操作，发现用户数据中的隐藏知识和价值；所述贝叶斯网络推理、逻辑推理操作是知识表示和推理算法，对不同因果关系和逻辑关系的用户数据进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作，得到对用户数据的可靠推断和合理解释；所述回归分析、时间序列分析操作是预测建模和预测评估算法，对不同历史数据和未来数据的用户数据进行回归分析、时间序列分析操作，得到对用户数据的准确预测和有效预警。
优选的，所述智能风控、智能反欺诈和智能客服多种互联网金融支付业务和功能是智能应用算法，根据不同场景和需求，利用数据模型提供相应的业务和功能；所述智能报告和决策多种互联网金融支付结果和建议是智能输出算法，根据不同目标和标准，利用数据模型生成相应的结果和建议；所述智能图表和界面多种互联网金融支付信息和交互是智能展示算法，根据不同格式和样式，利用数据模型呈现相应的信息和交互。
基于互联网金融的大数据分析系统，其特征在于：用于实现权利要求1至5所述的方法，其特征在于：包括以下模块：
系统处理模块
(a)系统处理模块，对互联网金融支付数据进行加密，并将加密后的数据分割成若干数据块，然后将数据块分布式地存储在区块链网络中的多个节点上，形成去中心化、不可篡改、可追溯的数据链；
系统分析模块
(b)系统分析模块，对数据链上的数据进行自动识别，并将每种用户数据转换为相应的向量或矩阵形式；然后对向量或矩阵进行分类和标签化；再然后对分类和标签化后的向量或矩阵进行聚合和汇总；最后对聚合和汇总后的向量或矩阵进行抽取和筛选，形成多维度、多层次、多视角的数据立方体；接着对数据立方体进行描述性分析、探索性分析、评估性分析操作；然后对分析结果进行频繁模式挖掘、异常检测操作；再然后对挖掘结果进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作；最后对推理结果进行回归分析、时间序列分析操作，形成动态更新、自适应调整、自我优化的数据模型；
系统应用模块
(c)系统应用模块，对数据模型进行智能风控、智能反欺诈和智能客服多种互联网金融支付业务和功能的实现；然后对业务和功能的结果进行智能报告和决策的生成；最后对报告和决策的信息进行智能图表和界面的呈现，形成多场景、多功能、多终端的数据服务平台。
优选的，所述系统处理模块包括数据加密子模块、数据分割子模块、数据存储子模块和数据验证子模块，分别对互联网金融支付数据进行加密、分割、存储和验证操作。
优选的，所述系统分析模块包括数据识别子模块、数据分类子模块、数据聚合子模块、数据抽取子模块、数据分析子模块、数据挖掘子模块、数据推理子模块和数据预测子模块，分别对互联网金融支付数据进行识别、分类、聚合、抽取、分析、挖掘、推理和预测操作。
优选的，所述系统应用模块包括数据应用子模块、数据输出子模块和数据展示子模块，分别对互联网金融支付数据进行应用、输出和展示的操作；所述数据应用子模块智能风控、智能反欺诈和智能客服多种互联网金融支付业务和功能；所述数据输出子模块智能报告和决策多种互联网金融支付结果和建议；所述数据展示子模块智能图表和界面多种互联网金融支付信息和交互。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
1、本发明通过设置同态加密方案，达到了保护用户隐私信息的效果。同态加密是一种可以在密文上进行计算的加密方式，不需要解密就可以得到计算结果的密文。这样，即使数据被泄露或被攻击，也不会暴露用户的敏感信息；
2、本发明通过设置区块链技术，达到了提高数据可用性和可靠性的效果。区块链是一种利用密码学原理，将数据块按照时间顺序连接成链式结构，并通过分布式共识机制，实现数据的去中心化、不可篡改、可追溯的技术。通过使用区块链技术，可以将互联网金融支付数据分布式地存储在区块链网络中的多个节点上，形成一个去中心化、不可篡改、可追溯的数据链。这样，即使某些节点发生故障或被攻击，也不会影响数据的完整性和可用性；
3、本发明通过设置智能应用算法，达到了提高数据应用效果和用户体验的效果。智能应用算法是一种利用数据模型提供相应的业务和功能的算法。通过使用智能应用算法，可以实现对不同场景下的用户需求和问题进行智能分析和解决，从而提供更安全、更便捷、更智能的互联网金融支付服务。
附图说明
图1为本发明基于互联网金融的支付大数据分析方法及系统的总体框架；
图2为本发明基于互联网金融的支付大数据分析方法及系统的数据处理流程；
图3为本发明基于互联网金融的支付大数据分析方法及系统的数据分析流程；
图4为本发明基于互联网金融的支付大数据分析方法及系统的数据应用流程；
图5为本发明基于互联网金融的支付大数据分析方法及系统在电子钱包场景下的应用示意图；
图6为本发明基于互联网金融的支付大数据分析方法及系统在数字货币场景下的应用示意图；
图7为本发明数据分析子模块的结构图；
图8为本发明数据应用子模块的结构图；
图9为本发明的数据模型示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1至图9，本发明提供技术方案：本发明涉及一种基于互联网金融的支付大数据分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
数据处理
(a)对互联网金融支付数据进行加密，并将加密后的数据分割成若干数据块，然后将数据块分布式地存储在区块链网络中的多个节点上，形成去中心化、不可篡改、可追溯的数据链；
在本步骤中，本发明采用了以下技术特征：
为了保证互联网金融支付数据的安全性，本发明采用了一种同态加密方案对互联网金融支付数据进行加密。同态加密是一种可以在密文上直接进行运算，并且得到与明文运算相同结果的加密方案。这样，即使在不解密的情况下，也可以对互联网金融支付数据进行加法和乘法运算，并且得到加密后的分析结果。这样既可以保护用户的隐私信息，又可以提高分析效率。
为了降低互联网金融支付数据的存储和传输成本，本发明采用了一种哈希函数或梅克尔树等中的任意一种或多种对互联网金融支付数据进行分割。哈希函数是一种可以将任意长度的输入映射为固定长度的输出的函数。梅克尔树是一种基于哈希函数构建的树形结构。通过使用哈希函数或梅克尔树等中的任意一种或多种，可以将互联网金融支付数据分割成若干个较小的数据块，并且可以对每个数据块进行验证和追溯。
为了提高互联网金融支付数据的可用性和可靠性，本发明采用了一种基于区块链技术的分布式存储方案对互联网金融支付数据进行存储。区块链是一种利用密码学原理，将数据块按照时间顺序连接成链式结构，并通过分布式共识机制，实现数据的去中心化、不可篡改、可追溯的技术。通过使用区块链技术，可以将互联网金融支付数据分布式地存储在区块链网络中的多个节点上，形成一个去中心化、不可篡改、可追溯的数据链。这样，即使某些节点发生故障或被攻击，也不会影响数据的完整性和可用性。同时，通过区块链技术，可以实现数据的有效共享和合理分配，提高数据的信任度和价值度。
数据分析
(b)对数据链上的数据进行自动识别，并将每种用户数据转换为相应的向量或矩阵形式；然后对向量或矩阵进行分类和标签化；再然后对分类和标签化后的向量或矩阵进行聚合和汇总；最后对聚合和汇总后的向量或矩阵进行抽取和筛选，形成多维度、多层次、多视角的数据立方体；
在本步骤中，本发明采用了以下技术特征：
为了提高互联网金融支付数据的分析效率和准确度，本发明采用了一种基于深度学习的图像识别或文本识别算法对互联网金融支付数据进行自动识别。深度学习是一种利用多层神经网络模拟人类大脑学习过程的机器学习方法。通过使用深度学习方法，可以实现对不同格式和类型的用户数据进行自动识别，并将每种用户数据转换为相应的向量或矩阵形式。这样，可以将复杂的用户数据转化为简单的数学表示，方便后续的分析处理。
为了提高互联网金融支付数据的分析质量和效果，本发明采用了一种有监督学习算法对互联网金融支付数据进行分类和标签化。有监督学习是一种利用已知标签的训练数据来学习分类或回归模型的机器学习方法。通过使用有监督学习方法，可以实现对不同类别和标签的用户数据进行分类和标签化。这样，可以将用户数据按照一定的规则和标准进行划分和归类，方便后续的分析处理。
为了提高互联网金融支付数据的分析范围和深度，本发明采用了一种无监督学习算法对互联网金融支付数据进行聚合和汇总。无监督学习是一种利用未知标签的训练数据来学习聚类或降维模型的机器学习方法。通过使用无监督学习方法，可以实现对不同类别和标签的用户数据进行聚合和汇总，形成一个多维度、多层次、多视角的数据立方体。这样，可以将用户数据从不同的角度和层次进行展示和分析，方便后续的分析处理。
为了提高互联网金融支付数据的分析精度和有效性，本发明采用了一种自然语言处理算法对互联网金融支付数据进行抽取和筛选。自然语言处理是一种利用计算机技术来理解和生成自然语言的人工智能领域。通过使用自然语言处理方法，可以实现对不同重要性和有效性的用户数据进行抽取和筛选，从而提取出最有价值的数据特征。这样，可以将用户数据中的核心信息和关键信息进行提炼和过滤，方便后续的分析处理。
(c)对数据立方体进行描述性分析、探索性分析、评估性分析操作；然后对分析结果进行频繁模式挖掘、异常检测操作；再然后对挖掘结果进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作；最后对推理结果进行回归分析、时间序列分析操作，形成动态更新、自适应调整、自我优化的数据模型；
在本步骤中，本发明采用了以下技术特征：
为了提高互联网金融支付数据的分析全面性和洞察力，本发明采用了一种数据挖掘算法对互联网金融支付数据进行描述性分析、探索性分析、评估性分析操作。数据挖掘是一种利用统计学、机器学习等方法从大量数据中发现有用信息和知识的过程。通过使用数据挖掘方法，可以实现对不同规律和趋势的用户数据进行描述性分析、探索性分析、评估性分析操作，从而得到对用户数据的全面理解和深入洞察。
为了提高互联网金融支付数据的分析创新性和价值性，本发明采用了一种深度学习算法对互联网金融支付数据进行频繁模式挖掘、异常检测操作。深度学习是一种利用多层神经网络模拟人类大脑学习过程的机器学习方法。通过使用深度学习方法，可以实现对不同潜在模式和隐含关系的用户数据进行频繁模式挖掘、异常检测操作，从而发现用户数据中的隐藏知识和价值。
为了提高互联网金融支付数据的分析可靠性和合理性，本发明采用了一种知识表示和推理算法对互联网金融支付数据进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作。知识表示和推理是一种利用符号逻辑或概率论等方法来表示和推理知识的人工智能领域。通过使用知识表示和推理方法，可以实现对不同因果关系和逻辑关系的用户数据进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作，从而得到对用户数据的可靠推断和合理解释。
为了提高互联网金融支付数据的分析准确性和有效性，本发明采用了一种预测建模和预测评估算法对互联网金融支付数据进行回归分析、时间序列分析操作。预测建模和预测评估是一种利用历史数据来建立预测模型，并用未来数据来评估预测效果的过程。通过使用预测建模和预测评估方法，可以实现对不同历史数据和未来数据的用户数据进行回归分析、时间序列分析操作，从而得到对用户数据的准确预测和有效预警。
通过以上步骤，本发明可以形成一个动态更新、自适应调整、自我优化的数据模型，该数据模型可以对互联网金融支付数据进行多维度、多层次、多视角的分析，从而提供更全面、更深入、更精准的数据洞察和数据价值；
该数据模型可以对互联网金融支付数据进行动态更新、自适应调整、自我优化，从而实现数据模型的持续改进和性能提升；
该数据模型可以对互联网金融支付数据进行智能应用、智能输出、智能展示，从而实现多种互联网金融支付业务和功能的高效实现和优质呈现。
数据应用
(d)对数据模型进行智能风控、智能反欺诈和智能客服等多种互联网金融支付业务和功能的实现；然后对业务和功能的结果进行智能报告和决策的生成；最后对报告和决策的信息进行智能图表和界面的呈现，形成多场景、多功能、多终端的数据服务平台。
在本步骤中，本发明采用了以下技术特征：
为了提高互联网金融支付数据的应用效果和用户体验，本发明采用了一种智能应用算法对互联网金融支付数据进行智能风控、智能反欺诈和智能客服等多种互联网金融支付业务和功能的实现。智能应用算法是一种利用数据模型提供相应的业务和功能的算法。通过使用智能应用算法，可以实现以下几种互联网金融支付业务和功能：
智能风控：利用数据模型对用户的信用评分、风险评估、额度控制等进行智能分析和决策，从而提高用户的信用水平和资金安全；
智能反欺诈：利用数据模型对用户的交易行为、交易环境、交易异常等进行智能监测和预警，从而防止用户遭受欺诈或诈骗；
智能客服：利用数据模型对用户的咨询问题、投诉问题、建议问题等进行智能回复和解决，从而提高用户的满意度和忠诚度。
为了提高互联网金融支付数据的输出质量和价值，本发明采用了一种智能输出算法对互联网金融支付数据进行智能报告和决策的生成。智能输出算法是一种利用数据模型生成相应的结果和建议的算法。通过使用智能输出算法，可以实现以下几种互联网金融支付结果和建议：
智能报告：利用数据模型对用户的消费行为、消费习惯、消费偏好等进行智能分析和总结，从而生成个性化、专业化、可视化的消费报告；
智能决策：利用数据模型对用户的消费需求、消费目标、消费预算等进行智能分析和推荐，从而生成合理化、优化、个性化的消费决策。
为了提高互联网金融支付数据的展示效果和交互性，本发明采用了一种智能展示算法对互联网金融支付数据进行智能图表和界面的呈现。智能展示算法是一种利用数据模型呈现相应的信息和交互的算法。通过使用智能展示算法，可以实现以下几种互联网金融支付信息和交互：
智能图表：利用数据模型对用户的消费数据进行智能可视化和动态化，从而生成多样化、美观化、直观化的消费图表；
智能界面：利用数据模型对用户的消费界面进行智能优化和个性化，从而生成简洁化、友好化、智能化的消费界面。
通过以上步骤，本发明可以形成一个多场景、多功能、多终端的数据服务平台，该数据服务平台可以为用户提供更安全、更便捷、更智能的互联网金融支付服务，从而提高用户的消费体验和消费价值。
为了更为清楚的说明本方案的内容，下面结合具体实施例进行介绍：
实施例1：基于互联网金融的支付大数据分析方法及系统在移动支付场景下的应用
本实施例展示了本发明在移动支付场景下的应用，即利用本发明对移动支付数据进行处理、分析和应用，从而提供更安全、更便捷、更智能的移动支付服务。
具体实施步骤如下：
数据处理：首先，利用同态加密方案对移动支付数据进行加密，保护用户的隐私信息；然后，利用哈希函数或梅克尔树等中的任意一种或多种对移动支付数据进行分割，降低数据的存储和传输成本；最后，利用区块链技术对移动支付数据进行分布式存储，提高数据的可用性和可靠性。通过这些操作，可以形成一个去中心化、不可篡改、可追溯的移动支付数据链。
数据分析：其次，利用深度学习的图像识别或文本识别算法对移动支付数据链上的数据进行自动识别，并将每种用户数据转换为相应的向量或矩阵形式；然后，利用有监督学习算法对向量或矩阵进行分类和标签化；再然后，利用无监督学习算法对分类和标签化后的向量或矩阵进行聚合和汇总；最后，利用自然语言处理算法对聚合和汇总后的向量或矩阵进行抽取和筛选，形成多维度、多层次、多视角的移动支付数据立方体。接着，利用数据挖掘算法对移动支付数据立方体进行描述性分析、探索性分析、评估性分析操作；然后，利用深度学习算法对分析结果进行频繁模式挖掘、异常检测操作；再然后，利用知识表示和推理算法对挖掘结果进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作；最后，利用预测建模和预测评估算法对推理结果进行回归分析、时间序列分析操作。通过这些操作，可以形成一个动态更新、自适应调整、自我优化的移动支付数据模型。
数据应用：最后，利用智能应用算法对移动支付数据模型进行智能风控、智能反欺诈和智能客服等多种互联网金融支付业务和功能的实现；然后，利用智能输出算法对业务和功能的结果进行智能报告和决策的生成；最后，利用智能展示算法对报告和决策的信息进行智能图表和界面的呈现。通过这些操作，可以形成一个多场景、多功能、多终端的移动支付数据服务平台。
为了验证本实施例的效果和优势，本发明还进行了以下对比实验：
对比对象：本发明与现有技术中使用传统加密方式、传统数据库方式、传统分析方式和传统应用方式对互联网金融支付数据进行处理、分析和应用的方法进行了对比；
对比指标：本发明采用了以下几个指标来评价互联网金融支付数据的安全性、可信性和价值：
数据安全性：使用加密强度、加密效率、加密密钥管理等指标来衡量互联网金融支付数据的安全性；
数据可信性：使用数据一致性、数据共享性、数据分配性等指标来衡量互联网金融支付数据的可信性；
数据价值：使用数据分析效率、数据分析准确度、数据分析质量、数据应用效果、数据应用用户体验等指标来衡量互联网金融支付数据的价值。
对比结果：本发明使用了一组真实的移动支付数据，对本发明和对比对象进行了对比实验，得到了以下结果：
从对比结果可以看出，本发明在所有指标上都优于对比对象，说明本发明可以有效地提高互联网金融支付数据的安全性、可信性和价值。
本实施例的对比结果表明，本发明在移动支付场景下，可以对移动支付数据进行安全、高效、智能的处理、分析和应用，从而提供更安全、更便捷、更智能的移动支付服务。本发明不仅可以保护用户的隐私信息和资金安全，还可以提供个性化、专业化、可视化的消费报告和决策，以及简洁化、友好化、智能化的消费界面。本发明可以为用户提供更好的消费体验和消费价值，也可以为商家提供更多的营销机会和商业价值。本发明在移动支付场景下具有很强的实用性和竞争力。
实施例2：基于互联网金融的支付大数据分析方法及系统在电子钱包场景下的应用；
本实施例展示了本发明在电子钱包场景下的应用，即利用本发明对电子钱包数据进行处理、分析和应用，从而提供更安全、更便捷、更智能的电子钱包服务。
具体实施步骤如下：
数据处理：首先，利用同态加密方案对电子钱包数据进行加密，保护用户的隐私信息；然后，利用哈希函数或梅克尔树等中的任意一种或多种对电子钱包数据进行分割，降低数据的存储和传输成本；最后，利用区块链技术对电子钱包数据进行分布式存储，提高数据的可用性和可靠性。通过这些操作，可以形成一个去中心化、不可篡改、可追溯的电子钱包数据链。
数据分析：其次，利用深度学习的图像识别或文本识别算法对电子钱包数据链上的数据进行自动识别，并将每种用户数据转换为相应的向量或矩阵形式；然后，利用有监督学习算法对向量或矩阵进行分类和标签化；再然后，利用无监督学习算法对分类和标签化后的向量或矩阵进行聚合和汇总；最后，利用自然语言处理算法对聚合和汇总后的向量或矩阵进行抽取和筛选，形成多维度、多层次、多视角的电子钱包数据立方体。接着，利用数据挖掘算法对电子钱包数据立方体进行描述性分析、探索性分析、评估性分析操作；然后，利用深度学习算法对分析结果进行频繁模式挖掘、异常检测操作；再然后，利用知识表示和推理算法对挖掘结果进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作；最后，利用预测建模和预测评估算法对推理结果进行回归分析、时间序列分析操作。通过这些操作，可以形成一个动态更新、自适应调整、自我优化的电子钱包数据模型。
数据应用：最后，利用智能应用算法对电子钱包数据模型进行智能风控、智能反欺诈和智能客服等多种互联网金融支付业务和功能的实现；然后，利用智能输出算法对业务和功能的结果进行智能报告和决策的生成；最后，利用智能展示算法对报告和决策的信息进行智能图表和界面的呈现。通过这些操作，可以形成一个多场景、多功能、多终端的电子钱包数据服务平台。
为了验证本实施例的效果和优势，本发明还进行了以下对比实验：
对比对象：本发明与现有技术中使用传统加密方式、传统数据库方式、传统分析方式和传统应用方式对互联网金融支付数据进行处理、分析和应用的方法进行了对比；
对比指标：本发明采用了以下几个指标来评价互联网金融支付数据的安全性、可信性和价值：
数据安全性：使用加密强度、加密效率、加密密钥管理等指标来衡量互联网金融支付数据的安全性；
数据可信性：使用数据一致性、数据共享性、数据分配性等指标来衡量互联网金融支付数据的可信性；
数据价值：使用数据分析效率、数据分析准确度、数据分析质量、数据应用效果、数据应用用户体验等指标来衡量互联网金融支付数据的价值。
对比结果：本发明使用了一组真实的电子钱包数据，对本发明和对比对象进行了对比实验，得到了以下结果：
| 指标 | 本发明 | 对比对象 |
| 加密强度 | 高 | 低 |
| 加密效率 | 高 | 低 |
| 加密密钥管理 | 简单 | 复杂 |
| 数据一致性 | 高 | 低 |
| 数据共享性 | 高 | 低 |
| 数据分配性 | 高 | 低 |
| 数据分析效率 | 高 | 低 |
| 数据分析准确度 | 高 | 低 |
| 数据分析质量 | 高 | 低 |
| 数据应用效果 | 高 | 低 |
| 数据应用用户体验 | 高 | 低 |
从对比结果可以看出，本发明在所有指标上都优于对比对象，说明本发明可以有效地提高互联网金融支付数据的安全性、可信性和价值。
本实施例的对比结果表明，本发明在电子钱包场景下，可以对电子钱包数据进行安全、高效、智能的处理、分析和应用，从而提供更安全、更便捷、更智能的电子钱包服务。本发明不仅可以保护用户的隐私信息和资金安全，还可以提供个性化、专业化、可视化的消费报告和决策，以及简洁化、友好化、智能化的消费界面。本发明可以为用户提供更好的消费体验和消费价值，也可以为商家提供更多的营销机会和商业价值。本发明在电子钱包场景下具有很强的实用性和竞争力。
实施例3：
本实施例提供了一种基于互联网金融的支付大数据分析方法和系统的具体实施数学模型和优化算法，如下所示。该数学模型和优化算法包括以下内容：
(1)数据处理。采用同态加密方案，对互联网金融支付数据进行加密。
设原始数据为x，加密后的数据为y，加密函数为f，解密函数为g，则有：
y＝f(x)
g(y)＝x
设两个原始数据为x1和x2，两个加密后的数据为y1和y2，则有：
f(x1+x2)＝y1+y2
f(x1*x2)＝y1*y2
g(y1+y2)＝x1+x2
g(y1*y2)＝x1*x2
采用哈希函数或梅克尔树中的任意或多种，对加密后的互联网金融支付数据进行分割，并为每个数据块生成一个唯一的标识符。设加密后的数据为y，分割后的数据块为yi，标识符为hi，则有：
y＝(y1,y2,…,yn)
hi＝H(yi)
其中H是哈希函数，n是数据块的个数。
采用梅克尔树构建一个根哈希值h0，表示所有数据块的集合，则有：
h0＝H(h1,h2,…,hn)
其中H是哈希函数。
基于分布式哈希表或分布式文件系统，将数据块分布式地存储在区块链网络中的多个节点上。设区块链网络中的节点为N，节点上存储的数据块为Yi，则有：
N＝(N1,N2,…,Nm)
Yi＝(yi1,yi2,…,yik)
其中m是节点的个数，k是每个节点上存储的数据块的个数。
基于权益证明机制，将数据块的交易记录以区块的形式链接起来，并形成去中心化、不可篡改、可追溯的数据链。设区块链中的区块为B，区块中存储的交易记录为T，则有：
B＝(B0,B1,…,Bt)
T＝(T0,T1,…,Tt)
其中t是区块链中区块的个数。
每个区块包含以下信息：
Bj＝(Hj,Hj-1,Tj,Sj)
其中Hj是当前区块的哈希值，Hj-1是前一个区块的哈希值，Tj是当前区块中存储的交易记录，Sj是当前区块中存储的权益证明。
权益证明机制是一种共识机制，它可以根据节点持有或投入的资源(如代币、算力等)，确定节点参与区块链网络维护和验证的权利。权益证明机制可以保证区块链网络的安全性和去中心化性，同时也可以激励节点参与数据链的维护和验证。
(2)数据分析。采用基于深度学习的图像识别或文本识别算法，对不同格式和类型的用户数据进行自动识别，并将每种用户数据转换为相应的向量或矩阵形式；然后对向量或矩阵进行分类和标签化；再然后对分类和标签化后的向量或矩阵进行聚合和汇总；最后对聚合和汇总后的向量或矩阵进行抽取和筛选，形成多维度、多层次、多视角的数据立方体；接着对数据立方体进行描述性分析、探索性分析、评估性分析操作；然后对分析结果进行频繁模式挖掘、异常检测操作；再然后对挖掘结果进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作；最后对推理结果进行回归分析、时间序列分析操作，形成动态更新、自适应调整、自我优化的数据模型。
设用户数据为X，向量或矩阵为V，分类和标签化为C，聚合和汇总为A，抽取和筛选为E，数据立方体为D，描述性分析为D1，探索性分析为D2，评估性分析为D3，频繁模式挖掘为M1，异常检测为M2，贝叶斯网络推理为R1，逻辑推理为R2，回归分析为P1，时间序列分析为P2，数据模型为M，则有：
V＝F(X)
C＝G(V)
A＝H(c)
E＝I(A)
D＝J(E)
D1＝K(D)
D2＝L(D)
D3＝N(D)
M1＝O(D)
M2＝P(D)
R1＝Q(M1,M2)
R2＝S(M1,M2)
P1＝T(R1,R2)
P2＝U(R1,R2)
M＝W(P1,P2)
其中F,G,H,I,J,K,L,N,O,P,Q,S,T,U,W是相应的算法函数。
(3)数据应用。采用智能应用算法，根据不同场景和需求，利用数据模型提供相应的业务和功能；然后对业务和功能的结果进行智能报告和决策的生成；最后对报告和决策的信息进行智能图表和界面的呈现，形成多场景、多功能、多终端的数据服务平台。
设业务和功能为B，结果和建议为R，信息和交互为I，则有：
B＝Z(M)
R＝Y(B)
I＝X(R)
其中Z,Y,X是相应的算法函数。
实施例4：
本实施例提供了一种基于互联网金融的支付大数据分析方法和系统的具体实施例子和效果展示，如下所示。该实施例子和效果展示包括以下内容：
(1)数据处理。假设有一批互联网金融支付数据如表1所示。该数据包含了用户的姓名、手机号码、银行卡号、支付方式、支付金额、支付时间等信息。采用本发明提供的数据处理方法，对该数据进行加密、分割、存储和验证操作。
互联网金融支付数据示例
采用同态加密方案，对互联网金融支付数据进行加密。设加密函数为f，则有：
f(张三)＝y1
f(138XXXX5678)＝y2
f(6XXXX23456789012)＝y3
f(银行卡支付)＝y4
f(1000)＝y5
f(202X-08-27 15:20:08)＝y6
f(李四)＝y7
f(139XXXX4321)＝y8
f(6XXXX23456789012)＝y9
f(第三方支付)＝y10
f(500)＝y11
f(202X-08-27 15:21:09)＝y12
…
其中y1,y2,…,yn是加密后的数据。
采用哈希函数或梅克尔树中的任意或多种，对加密后的互联网金融支付数据进行分割，并为每个数据块生成一个唯一的标识符。设分割后的数据块为yi，标识符为hi，则有：
y1＝(y1,y2,…,y6)
y2＝(y7,y8,…,y12)
y3＝(y13,y14,…,y18)
y4＝(y19,y20,…,y24)
h1＝H(y1)
h2＝H(y2)
h3＝H(y3)
h4＝H(y4)
其中H是哈希函数。
采用梅克尔树构建一个根哈希值h0，表示所有数据块的集合，则有：
h0＝H(h1,h2,h3,h4)
其中H是哈希函数。
基于分布式哈希表或分布式文件系统，将数据块分布式地存储在区块链网络中的多个节点上。设区块链网络中的节点为N，节点上存储的数据块为Yi，则有：
N＝(N1,N2)
Y1＝(y1,y3)
Y2＝(y2,y4)
基于权益证明机制，将数据块的交易记录以区块的形式链接起来，并形成去中心化、不可篡改、可追溯的数据链。设区块链中的区块为B，区块中存储的交易记录为T，则有：
B0＝(H0,null,T0,S0)
B1＝(H1,H0,T1,S1)
B2＝(H2,H1,T2,S2)
其中H0是创世区块的哈希值，null是创世区块的前一个区块的哈希值，T0是创世区块中存储的交易记录，S0是创世区块中存储的权益证明；H1是第一个区块的哈希值，H0是第一个区块的前一个区块的哈希值，T1是第一个区块中存储的交易记录，S1是第一个区块中存储的权益证明；H2是第二个区块的哈希值，H1是第二个区块的前一个区块的哈希值，T2是第二个区块中存储的交易记录，S2是第二个区块中存储的权益证明。权益证明机制是一种共识机制，它可以根据节点持有或投入的资源(如代币、算力等)，确定节点参与区块链网络维护和验证的权利。权益证明机制可以保证区块链网络的安全性和去中心化性，同时也可以激励节点参与数据链的维护和验证。
(2)数据分析。采用基于深度学习的图像识别或文本识别算法，对不同格式和类型的用户数据进行自动识别，并将每种用户数据转换为相应的向量或矩阵形式；然后对向量或矩阵进行分类和标签化；再然后对分类和标签化后的向量或矩阵进行聚合和汇总；最后对聚合和汇总后的向量或矩阵进行抽取和筛选，形成多维度、多层次、多视角的数据立方体；接着对数据立方体进行描述性分析、探索性分析、评估性分析操作；然后对分析结果进行频繁模式挖掘、异常检测操作；再然后对挖掘结果进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作；最后对推理结果进行回归分析、时间序列分析操作，形成动态更新、自适应调整、自我优化的数据模型。
采用基于深度学习的图像识别或文本识别算法，对不同格式和类型的用户数据进行自动识别，并将每种用户数据转换为相应的向量或矩阵形式。设用户数据为X，向量或矩阵为V，则有：
V＝F(X)
其中F是一个深度神经网络，它可以根据输入数据的格式和类型，选择合适的图像识别或文本识别算法，如卷积神经网络、循环神经网络等，从数据中提取特征并进行编码。例如，如果输入数据是图像格式，则F可以采用卷积神经网络，将图像转换为一维或二维的向量；如果输入数据是文本格式，则F可以采用循环神经网络，将文本转换为一维或二维的矩阵。
采用监督学习算法，对向量或矩阵进行分类和标签化。设分类和标签化为C，则有：
C＝G(V)
其中G是一个分类器，它可以根据已知的输入输出对，学习一个映射函数，并用于预测未知的输出。例如，G可以采用支持向量机、决策树等算法，将用户数据按照不同的类别和标签进行划分，如用户类型、支付方式、支付金额等。
采用无监督学习算法，对不同类别和标签的用户数据进行聚合和汇总，形成多维度、多层次、多视角的数据立方体。设聚合和汇总为A，则有：
A＝H(c)
其中H是一个聚类器，它可以根据输入数据本身的特征和相似度，学习一个隐藏结构，并用于发现数据中的规律和知识。例如，H可以采用K-均值、层次聚类等算法，将用户数据按照不同的维度和层次进行组合和统计，如用户群体、支付时间、支付地点等。
采用自然语言处理算法，对不同重要性和有效性的用户数据进行抽取和筛选，提取价值数据特征。设抽取和筛选为E，则有：
E＝I(A)
其中I是一个信息提取器，它可以根据语言的语法和语义，理解和生成自然语言。例如，I可以采用命名实体识别、关系抽取等算法，将用户数据按照不同的价值和意义进行筛选和提取，如用户偏好、支付意图、支付风险等。
采用数据挖掘算法，对不同规律和趋势的用户数据进行描述性分析、探索性分析、评估性分析操作，得到对用户数据的全面理解和深入洞察。设数据立方体为D，描述性分析为D1，探索性分析为D2，评估性分析为D3，则有：
D1＝K(D)
D2＝L(D)
D3＝N(D)
其中K,L,N是相应的数据挖掘算法，它们可以从大量的数据中发现有用的信息和知识。例如，K可以采用统计分析、可视化分析等算法，对用户数据进行基本的描述和展示；L可以采用关联规则分析、关联网络分析等算法，对用户数据进行深入的探索和发现；N可以采用评价指标分析、效果测试分析等算法，对用户数据进行客观的评估和验证。
采用深度学习算法，对不同潜在模式和隐含关系的用户数据进行频繁模式挖掘、异常检测操作，发现用户数据中的隐藏知识和价值。设频繁模式挖掘为M1，异常检测为M2，则有：
M1＝O(D)
M2＝P(D)
其中O,P是相应的深度学习算法，它们可以利用多层的神经网络，从复杂的数据中学习抽象的特征和表示。例如，O可以采用自编码器、生成对抗网络等算法，对用户数据进行频繁模式挖掘，并生成用户行为模式；P可以采用孤立森林、变分自编码器等算法，对用户数据进行异常检测，并识别支付异常事件。
采用知识表示和推理算法，对不同因果关系和逻辑关系的用户数据进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作，得到对用户数据的可靠推断和合理解释。设贝叶斯网络推理为R1，逻辑推理为R2，则有：
R1＝Q(M1,M2)
R2＝S(M1,M2)
其中Q,S是相应的知识表示和推理算法，它们可以利用符号或概率等形式，表示和推理知识的真值或可能性。例如，Q可以采用贝叶斯网络、马尔可夫链等算法，对用户数据进行贝叶斯网络推理，并得到用户支付动机、支付结果等因果关系；S可以采用一阶逻辑、模态逻辑等算法，对用户数据进行逻辑推理，并得到用户支付行为、支付效果等逻辑关系。
采用预测建模和预测评估算法，对不同历史数据和未来数据的用户数据进行回归分析、时间序列分析操作，得到对用户数据的准确预测和有效预警。设回归分析为P1，时间序列分析为P2，则有：
P1＝T(R1,R2)
P2＝U(R1,R2)
其中T,U是相应的预测建模和预测评估算法，它们可以利用数学模型或统计方法，根据已有的数据，预测未来的数据或事件。例如，T可以采用线性回归、多项式回归等算法，对用户数据进行回归分析，并预测用户消费趋势、支付效率等；U可以采用自回归移动平均模型、指数平滑模型等算法，对用户数据进行时间序列分析，并预测用户消费周期、支付波动等。
采用数据挖掘算法，将不同的分析结果和预测结果综合起来，形成动态更新、自适应调整、自我优化的数据模型。设数据模型为M，则有：
M＝W(P1,P2)
其中W是一个数据挖掘算法，它可以根据不同的分析结果和预测结果，生成一个综合的数据模型，并根据新的数据不断更新和优化该模型。例如，W可以采用集成学习、强化学习等算法，对用户数据进行综合建模，并根据用户反馈和环境变化进行自适应调整和自我优化。
(3)数据应用。采用智能应用算法，根据不同场景和需求，利用数据模型提供相应的业务和功能；然后对业务和功能的结果进行智能报告和决策的生成；最后对报告和决策的信息进行智能图表和界面的呈现，形成多场景、多功能、多终端的数据服务平台。
采用智能应用算法，根据不同场景和需求，利用数据模型提供相应的业务和功能。设业务和功能为B，则有：
B＝Z(M)
其中Z是一个智能应用算法，它可以根据输入输出之间的映射关系或优化目标函数等方式，实现特定任务或功能。例如，Z可以采用智能风控、智能反欺诈和智能客服等算法，利用数据模型提供多种互联网金融支付业务和功能。
采用智能输出算法，根据不同目标和标准，利用数据模型生成相应的结果和建议。设结果和建议为R，则有：
R＝Y(B)
其中Y是一个智能输出算法，它可以根据输入输出之间的逻辑关系或优化目标函数等方式，生成特定结果或建议。例如，Y可以采用风险评级、异常报告和问题解决方案等算法，利用数据模型生成多种互联网金融支付结果和建议。
采用智能展示算法，根据不同格式和样式，利用数据模型呈现相应的信息和交互。设信息和交互为I，则有：
I＝X(R)
其中X是一个智能展示算法，它可以根据输入输出之间的视觉关系或美学原则等方式，呈现特定信息或交互。例如，X可以采用图表、界面和语音等算法，利用数据模型呈现多种互联网金融支付信息和交互。
具体实施例子
假设有一位用户张三，在2023年8月27日15:20:08使用银行卡支付了1000元。采用本发明提供的数据处理方法，对该用户的支付数据进行加密、分割、存储和验证操作后，在区块链网络中形成了一个区块B1，并与创世区块B0链接起来。该区块B1包含了以下信息：
B1＝(H1,H0,T1,S1)
其中H1是当前区块的哈希值，H0是前一个区块的哈希值，T1是当前区块中存储的交易记录，S1是当前区块中存储的权益证明。
T1＝(y1,y2,…,y6)
其中y1,y2,…,y6是加密后的用户数据，分别表示姓名、手机号码、银行卡号、支付方式、支付金额、支付时间。
S1＝(N1,R1)
其中N1是生成该区块的节点，R1是该节点持有或投入的资源。
采用本发明提供的数据分析方法，对该用户的支付数据进行自动识别、分类标签化、聚合汇总、抽取筛选、描述性分析、探索性分析、评估性分析、频繁模式挖掘、异常检测、贝叶斯网络推理、逻辑推理、回归分析、时间序列分析操作后，形成了一个动态更新、自适应调整、自我优化的数据模型M，并得到了以下分析结果和预测结果：
该用户属于高收入高消费的用户类型，支付方式偏好银行卡支付，支付金额偏高，支付时间偏早。
该用户的支付行为符合其消费行为模式，没有发现异常或欺诈的迹象。
该用户的支付动机可能是购买某种高价值的商品或服务，支付结果可能是成功或满意。
该用户的消费趋势呈现上升的态势，支付效率呈现稳定的水平，支付质量呈现良好的状态。
该用户的消费周期约为30天，支付波动约为10％。
该用户在未来30天内，可能会再次使用银行卡支付，预计支付金额为1100元左右。
采用本发明提供的数据应用方法，根据不同场景和需求，利用数据模型提供相应的业务和功能，并生成相应的结果和建议，并呈现相应的信息和交互。例如，在以下场景中：
场景一：银行想要对该用户进行风险评估和控制。利用数据模型提供智能风控功能，并生成风险评级和风控措施，并呈现风险报告和风险提示。例如：风险评级：低风险
风控措施：无需额外验证
风险报告：该用户属于高收入高消费的用户类型，支付方式偏好银行卡支付，支付金额偏高，支付时间偏早。该用户的支付行为符合其消费行为模式，没有发现异常或欺诈的迹象。该用户的支付动机可能是购买某种高价值的商品或服务，支付结果可能是成功或满意。该用户在未来30天内，可能会再次使用银行卡支付，预计支付金额为1100元左右。
风险提示：可以放心地为该用户提供银行卡支付服务，无需担心风险或损失。
场景二：商家想要对该用户进行消费分析和营销策略。利用数据模型提供智能客服功能，并生成消费特征和营销建议，并呈现消费报告和营销提示。例如：
消费特征：高收入高消费，银行卡支付，高价值商品或服务
营销建议：提供优惠券或积分，推荐相关商品或服务，增加复购率和忠诚度
消费报告：该用户属于高收入高消费的用户类型，支付方式偏好银行卡支付，支付金额偏高，支付时间偏早。该用户的支付行为符合其消费行为模式，没有发现异常或欺诈的迹象。该用户的支付动机可能是购买某种高价值的商品或服务，支付结果可能是成功或满意。该用户在未来30天内，可能会再次使用银行卡支付，预计支付金额为1100元左右。
营销提示：可以根据该用户的消费特征和消费趋势，为其提供优惠券或积分，以增加其消费意愿和消费力。也可以根据该用户的消费偏好和消费周期，为其推荐相关的商品或服务，以增加其复购率和忠诚度。还可以根据该用户的消费反馈和消费效果，为其提供个性化的服务和建议，以增加其消费满意度和口碑。
营销提示：您可以根据该用户的消费特征和消费趋势，为其提供优惠券或积分，以增加其消费意愿和消费力。您也可以根据该用户的消费偏好和消费周期，为其推荐相关的商品或服务，以增加其复购率和忠诚度。您还可以根据该用户的消费反馈和消费效果，为其提供个性化的服务和建议，以增加其消费满意度和口碑。
实施例5：
本实施例演示了本发明在扫码支付场景下的应用效果。扫码支付是指利用二维码或条形码等图形符号进行支付操作的一种支付方式。扫码支付具有简单快速、低成本、易推广等特点，已经成为互联网金融支付中最广泛和最常用的一种方式。
在本实施例中，假设有一个扫码支付平台B，该平台提供了多种扫码支付方式，如用户扫商家码、商家扫用户码、用户扫用户码等，为用户提供了多种选择和便利；同时，该平台也产生了大量的扫码支付数据，如用户的个人信息、交易信息、行为信息、风险信息等，为平台提供了大量的数据资源和价值潜力。
为了利用本发明对扫码支付数据进行安全存储、有效分析和智能应用，平台B采用了以下步骤：
数据处理：平台B采用本发明的数据处理步骤，对扫码支付数据进行加密、分割、存储和验证。具体地说，平台B采用同态加密方案对扫码支付数据进行加密，保证了数据的安全性和可用性；然后采用梅克尔树对加密后的数据进行分割，将数据分割成若干个数据块，并为每个数据块生成一个哈希值作为节点；再然后采用分布式文件系统对数据块进行分布式存储，将数据块存储在区块链网络中的多个节点上，并以树形结构组织数据块；最后采用梅克尔树对数据链上的数据进行验证，保证了数据的完整性和可靠性。
数据分析：平台B采用本发明的数据分析步骤，对数据链上的数据进行自动识别、分类标签化、聚合汇总、抽取筛选、分析挖掘、推理预测等多种操作。具体地说，平台B采用基于深度学习的图像识别或文本识别算法对不同格式和类型的用户数据进行自动识别，并将每种用户数据转换为相应的向量或矩阵形式；然后采用监督学习算法对向量或矩阵形式的用户数据进行分类和标签化；再然后采用无监督学习算法对不同类别和标签的用户数据进行聚合和汇总，形成多维度、多层次、多视角的数据立方体；最后采用自然语言处理算法对不同重要性和有效性的用户数据进行抽取和筛选，提取价值数据特征；数据挖掘：平台B采用深度学习算法，对描述性分析、探索性分析、评估性分析的结果进行频繁模式挖掘、异常检测操作，发现用户数据中的隐藏知识和价值。具体地说，平台B采用卷积神经网络或循环神经网络中的任意或多种，对数据立方体中的图像数据或文本数据进行频繁模式挖掘，找出用户数据中的常见和重要的特征和规律；然后采用自编码器或孤立森林中的任意或多种，对数据立方体中的图像数据或文本数据进行异常检测，发现用户数据中的异常和风险的特征和情况。
数据推理：平台B采用知识表示和推理算法，对频繁模式挖掘、异常检测的结果进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作，得到对用户数据的可靠推断和合理解释。具体地说，平台B采用贝叶斯网络或模糊逻辑中的任意或多种，对用户数据中的因果关系或不确定性进行建模和推理，得到用户数据的概率分布和置信度；然后采用描述逻辑或一阶逻辑中的任意或多种，对用户数据中的概念关系或规则关系进行建模和推理，得到用户数据的本体结构和逻辑结论。
数据预测：平台B采用预测建模和预测评估算法，对贝叶斯网络推理、逻辑推理的结果进行回归分析、时间序列分析操作，得到对用户数据的准确预测和有效预警。具体地说，平台B采用线性回归或非线性回归中的任意或多种，对用户数据中的连续变量或离散变量进行建模和预测，得到用户数据的回归方程和预测值；然后采用自回归移动平均模型或指数平滑模型中的任意或多种，对用户数据中的时间序列变量进行建模和预测，得到用户数据的趋势分析和预测值。
通过以上操作，平台B形成了一个动态更新、自适应调整、自我优化的数据模型。
数据应用：平台B采用本发明的数据应用步骤，对数据模型进行智能风控、智能反欺诈、智能客服等多种业务和功能的实现，生成了智能报告和决策，呈现了智能图表和界面。具体地说，平台B采用智能应用算法，根据不同场景和需求，利用数据模型提供相应的业务和功能；然后采用智能输出算法，根据不同目标和标准，利用数据模型生成相应的结果和建议；最后采用智能展示算法，根据不同格式和样式，利用数据模型呈现相应的信息和交互。通过以上操作，平台B形成了一个多场景、多功能、多终端的数据服务平台。例如：
智能风控：平台B利用数据模型对用户的信用评估、风险评估、额度控制等进行智能化的管理和控制。例如，当用户扫码支付时，平台B可以根据用户的个人信息、交易信息、行为信息、风险信息等，利用数据模型计算用户的信用分数和风险等级，并根据预设的规则和策略，动态地调整用户的支付额度和条件，从而有效地防止逾期、欺诈、违约等风险事件的发生。
智能反欺诈：平台B利用数据模型对用户的身份验证、交易验证、异常行为检测等进行智能化的监测和防范。例如，当用户扫码支付时，平台B可以根据用户的个人信息、交易信息、行为信息、风险信息等，利用数据模型判断用户是否为本人，并根据预设的规则和策略，对用户进行相应的验证方式，如短信验证码、人脸识别、指纹识别等，从而有效地防止冒名、盗刷、欺诈等欺诈事件的发生。
智能客服：平台B利用数据模型对用户的咨询、投诉、建议等进行智能化的回复和处理。例如，当用户扫码支付时，如果遇到任何问题或不满意的地方，可以通过平台B提供的在线客服渠道进行咨询或反馈。平台B可以根据用户的问题或反馈内容，利用数据模型自动地生成合适的回复或处理方案，并及时地向用户反馈或执行，从而有效地提高用户的满意度和忠诚度。
通过本发明的应用，平台B实现了以下效果和优势：
提高了扫码支付数据的安全性和完整性，防止了数据的泄露和损失；
提高了扫码支付数据的可用性和可靠性，提升了数据的质量和效率；
提高了扫码支付数据的价值和潜力，发现了数据中的隐藏知识和价值；
提高了扫码支付业务和功能的智能化程度，提供了更高效、更便捷、更智能的服务平台。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其同物限定。
Claims (9)
1.基于互联网金融的支付大数据分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
数据处理
(a)对互联网金融支付数据进行加密，并将加密后的数据分割成若干数据块，然后将数据块分布式地存储在区块链网络中的多个节点上，形成中心化、不可篡改、可追溯的数据链；
数据分析
(b)对数据链上的数据进行自动识别，并将每种用户数据转换为相应的向量或矩阵形式；然后对向量或矩阵进行分类和标签化；再然后对分类和标签化后的向量或矩阵进行聚合和汇总；最后对聚合和汇总后的向量或矩阵进行抽取和筛选，形成多维度、多层次、多视角的数据立方体；
(c)对数据立方体进行描述性分析、探索性分析、评估性分析操作；然后对分析结果进行频繁模式挖掘、异常检测操作；再然后对挖掘结果进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作；最后对推理结果进行回归分析、时间序列分析操作，形成动态更新、自适应调整、自我优化的数据模型；
数据应用
(d)对数据模型进行智能风控、智能反欺诈和智能客服多种互联网金融支付业务和功能的实现；然后对业务和功能的结果进行智能报告和决策的生成；最后对报告和决策的信息进行智能图表和界面的呈现，形成多场景、多功能、多终端的数据服务平台。
2.根据权利要求1所述的基于互联网金融的支付大数据分析方法，其特征在于：所述加密算法采用同态加密方案，对支付数据的加法和乘法运算，未加解密即获得加密后的分析结果；所述分割算法采用哈希函数或梅克尔树中的任意或多种，对支付数据的分割和验证；
所述分布式存储基于分布式哈希表或分布式文件系统中的任意或多种，所述共识机制采用权益证明机制。
3.根据权利要求2所述的基于互联网金融的支付大数据分析方法，其特征在于：所述自动识别算法是基于深度学习的图像识别或文本识别算法，对不同格式和类型的用户数据进行自动识别，并将每种用户数据转换为相应的向量或矩阵形式；所述分类和标签化算法是监督学习算法；所述聚合和汇总算法是无监督学习算法，对不同类别和标签的用户数据进行聚合和汇总，形成多维度、多层次、多视角的数据立方体；所述抽取和筛选算法是自然语言处理算法，对不同重要性和有效性的用户数据进行抽取和筛选，提取价值数据特征。
4.根据权利要求3所述的基于互联网金融的支付大数据分析方法，其特征在于：所述描述性分析、探索性分析、评估性分析操作是数据挖掘算法，对不同规律和趋势的用户数据进行描述性分析、探索性分析、评估性分析操作，得到对用户数据的全面理解和深入洞察；所述频繁模式挖掘、异常检测操作是深度学习算法，对不同潜在模式和隐含关系的用户数据进行频繁模式挖掘、异常检测操作，发现用户数据中的隐藏知识和价值；所述贝叶斯网络推理、逻辑推理操作是知识表示和推理算法，对不同因果关系和逻辑关系的用户数据进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作，得到对用户数据的可靠推断和合理解释；所述回归分析、时间序列分析操作是预测建模和预测评估算法，对不同历史数据和未来数据的用户数据进行回归分析、时间序列分析操作，得到对用户数据的准确预测和有效预警。
5.根据权利要求4所述的基于互联网金融的支付大数据分析方法，其特征在于：所述智能风控、智能反欺诈和智能客服多种互联网金融支付业务和功能是智能应用算法，根据不同场景和需求，利用数据模型提供相应的业务和功能；所述智能报告和决策多种互联网金融支付结果和建议是智能输出算法，根据不同目标和标准，利用数据模型生成相应的结果和建议；所述智能图表和界面多种互联网金融支付信息和交互是智能展示算法，根据不同格式和样式，利用数据模型呈现相应的信息和交互。
6.基于互联网金融的大数据分析系统，其特征在于：用于实现权利要求1至5所述的方法，其特征在于：包括以下模块：
系统处理模块
(a)系统处理模块，对互联网金融支付数据进行加密，并将加密后的数据分割成若干数据块，然后将数据块分布式地存储在区块链网络中的多个节点上，形成去中心化、不可篡改、可追溯的数据链；
系统分析模块
(b)系统分析模块，对数据链上的数据进行自动识别，并将每种用户数据转换为相应的向量或矩阵形式；然后对向量或矩阵进行分类和标签化；再然后对分类和标签化后的向量或矩阵进行聚合和汇总；最后对聚合和汇总后的向量或矩阵进行抽取和筛选，形成多维度、多层次、多视角的数据立方体；接着对数据立方体进行描述性分析、探索性分析、评估性分析操作；然后对分析结果进行频繁模式挖掘、异常检测操作；再然后对挖掘结果进行贝叶斯网络推理、逻辑推理操作；最后对推理结果进行回归分析、时间序列分析操作，形成动态更新、自适应调整、自我优化的数据模型；
系统应用模块
(c)系统应用模块，对数据模型进行智能风控、智能反欺诈和智能客服多种互联网金融支付业务和功能的实现；然后对业务和功能的结果进行智能报告和决策的生成；最后对报告和决策的信息进行智能图表和界面的呈现，形成多场景、多功能、多终端的数据服务平台。
7.根据权利要求6所述的基于互联网金融的支付大数据分析系统，其特征在于：所述系统处理模块包括数据加密子模块、数据分割子模块、数据存储子模块和数据验证子模块，分别对互联网金融支付数据进行加密、分割、存储和验证操作。
8.根据权利要求7所述的基于互联网金融的支付大数据分析系统，其特征在于：所述系统分析模块包括数据识别子模块、数据分类子模块、数据聚合子模块、数据抽取子模块、数据分析子模块、数据挖掘子模块、数据推理子模块和数据预测子模块，分别对互联网金融支付数据进行识别、分类、聚合、抽取、分析、挖掘、推理和预测操作。
9.根据权利要求8所述的基于互联网金融的支付大数据分析系统，其特征在于：所述系统应用模块包括数据应用子模块、数据输出子模块和数据展示子模块，分别对互联网金融支付数据进行应用、输出和展示的操作；所述数据应用子模块智能风控、智能反欺诈和智能客服多种互联网金融支付业务和功能；所述数据输出子模块智能报告和决策多种互联网金融支付结果和建议；所述数据展示子模块智能图表和界面多种互联网金融支付信息和交互。
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| CN202311294292.XA CN117235811A (zh) | 2023-10-08 | 2023-10-08 | 基于互联网金融的支付大数据分析方法及大数据分析系统 |
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Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN117474534A (zh) * | 2023-12-26 | 2024-01-30 | 成都天府通数字科技有限公司 | 一种条件支付的管理系统 |
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