LU505415B1 - System and method for pushing digital financial businesses based on artifical intelligence - Google Patents
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Claims (7)
1. Un système pour pousser les entreprises financières numériques basé sur l'intelligence artificielle, comprenant une unité centrale de traitement, un module d'acquisition de données, un module d'analyse du comportement de l'utilisateur, un module de moteur de recommandation, un module d'avertissement de risque et un module de rétroaction et d'optimisation ; dans lequel l'unité centrale de traitement est un noyau de calcul dans un système et est responsable de l'exécution de diverses tâches de traitement de données et de calcul, l'unité centrale de traitement recevra des données financières à partir de différentes sources de données, et un résultat de poussée est généré par le calcul et le traitement d'un modèle d'algorithme ; Parallèlement, l'unité centrale de traitement est responsable de l'allocation et de la gestion des ressources au sein du système. L'unité centrale de traitement peut également surveiller l'état de fonctionnement du système, détecter et traiter les situations anormales et assurer la fiabilité et la sécurité du système.
2. Le système pour pousser les entreprises financières numériques basées sur l'intelligence artificielle selon la revendication 1, dans lequel le module d'acquisition de données comprend une unité de sélection de source de données, une unité de prétraitement de données et une unité de stockage de données ; l'unité de sélection de source de données est responsable de l'obtention de données par le biais de bourses financières, de fournisseurs de données de marché et de canaux de médias d'information, et des canaux d'accès aux données sont établis ; l'unité de prétraitement des données est chargée de supprimer les données en double, de traiter les valeurs manquantes, de traiter les valeurs anormales d'une donnée originale obtenue à partir d'une source de données ; et l'unité de stockage des données est chargée de stocker les données traitées dans une base de données ou un entrepôt de données, à des fins de gestion et de maintenance.
3. Le système pour pousser les entreprises financières numériques basées sur l'intelligence artificielle selon la revendication 1, dans lequel le module d'analyse du comportement de l'utilisateur comprend une unité d'acquisition de données de l'utilisateur, une unité d'exploration du comportement de l'utilisateur et une unité de prédiction de la demande de l'utilisateur ; l'unité d'acquisition de données de l'utilisateur est responsable de la collecte et du stockage d'informations personnelles, d'enregistrements de transactions historiques et de données de flux de clics d'utilisateurs ; l'unité d'exploration du comportement de l'utilisateur est configurée pour comprendre les modèles de comportement et les habitudes des utilisateurs sur une plateforme financiere numérique en analysant et en explorant les données de comportement de l'utilisateur 0001 > et l'unité de prédiction de la demande de l'utilisateur est configurée pour prédire les produits financiers susceptibles d'intéresser les utilisateurs et recommander des stratégies d'investissement appropriées en établissant un modèle de prédiction, l'ajustement et la poussée en temps réel étant effectués en fonction du comportement en temps réel de l'utilisateur.
4. Le système pour pousser les entreprises financières numériques basées sur l'intelligence artificielle selon la revendication 1, dans lequel le module de moteur de recommandation comprend une unité de sélection d'algorithme de recommandation, une unité de recommandation et de classement de produits et une unité de recommandation en temps réel ; l'unité de sélection d'algorithme de recommandation est responsable de la sélection et de l'optimisation d'un algorithme de recommandation pour améliorer la précision et l'efficacité d'une recommandation, un filtrage collaboratif, une recommandation basée sur le contenu et un algorithme d'apprentissage profond sont utilisés pour la recommandation, et une sélection et une optimisation sont effectuées en fonction des différents scénarios et des besoins ; l'unité de recommandation et de classement des produits est configurée pour recommander et classer les produits et services financiers adaptés aux utilisateurs en fonction de leurs intérêts et de leurs besoins ; et l'unité de recommandation en temps réel est configurée pour renvoyer un résultat de recommandation à l'utilisateur en temps voulu, l'ajustement en temps réel et l'optimisation étant effectués en fonction du retour d'information de l'utilisateur.
5. Le système pour pousser les entreprises financières numériques basé sur l'intelligence artificielle selon la revendication 1, dans lequel le module d'avertissement de risque comprend une unité d'acquisition de données de risque, une unité d'avertissement de risque et une unité de protection de la sécurité ; l'unité d'acquisition de données de risque est responsable de la collecte de données de risque liées aux entreprises financières, et un stockage et une gestion sont unifiés ; l'unité d'alerte sur les risques est configurée pour découvrir en temps voulu les événements à risque potentiel et donner l'alerte en surveillant les données sur les risques en temps réel et en appliquant un modèle de risque ; et l'unité de protection de la sécurité est configurée pour effectuer une protection de la sécurité sur les données financières personnelles, les enregistrements de transactions et les soldes de comptes des utilisateurs, de manière à empêcher les fuites de données et les attaques de pirates informatiques de provoquer des fuites de données.
6. Le système pour pousser les entreprises financières numériques basées sur l'intelligence 905415 artificielle selon la revendication 1, dans lequel le module de retroaction et d'optimisation comprend une unité de collecte de rétroaction de l'utilisateur, une unité d'optimisation du modèle et une unité de test et d'expérience ; l'unité de collecte de rétroaction de l'utilisateur est configurée pour comprendre les besoins et la satisfaction de l'utilisateur à partir de plusieurs dimensions et de plusieurs angles en recueillant la rétroaction de l'utilisateur et les informations d'évaluation ; l'unité d'optimisation du modèle est configurée pour mettre à jour et optimiser en permanence le modèle afin d'améliorer la précision de la recommandation et l'élément de satisfaction en fonction des informations relatives au retour d'information de l'utilisateur et des indicateurs commerciaux ; l'unité de test et d'expérimentation est chargée de tester et de vérifier le retour d'information et l'optimisation du système, tout en testant la sécurité des données et la protection de la vie privée afin de vérifier l'effet et la fiabilité du retour d'information et de l'optimisation.
7. Procédé d'utilisation d'un système de poussée d'entreprises financières numériques basé sur l'intelligence artificielle selon la revendication 1, comprenant les étapes suivantes : S1 : acquisition et analyse de données établir des portraits d'utilisateurs et des modèles de comportement par l'intermédiaire d'un système permettant d'extraire des informations financières sur Internet, des données de transactions historiques de l'utilisateur, des données comportementales et d'autres données multi-sources, et en même temps, extraire des caractéristiques clés et des lois par l'analyse et l'exploration de données de grande taille ; S2 : construction du portrait de l'utilisateur en combinant les informations personnelles de l'utilisateur, ses préférences en matière d'intérêt, sa tolérance au risque et d'autres données avec un algorithme d'apprentissage automatique, décrire et classer avec précision les utilisateurs pour former des portraits d'utilisateurs, et utiliser le portrait d'utilisateur comme base pour la promotion ultérieure des produits financiers ; S3 : moteur de poussée personnalisée analyser, à l'aide de l'algorithme d'apprentissage automatique et de la technologie de recommandation du système, les besoins et situations actuels des utilisateurs en temps réel, en fonction des portraits d'utilisateurs et des modèles de comportement, afin de fournir aux
. . . . LU505415 utilisateurs des services financiers personnalisés et de leur proposer des produits ;
S4 : intelligence, contrôle des risques et sécurité surveiller les comportements de négociation des utilisateurs et les indicateurs de risque en temps réel par l'intermédiaire du système sur la base d'une analyse de données massives et d'un algorithme d'apprentissage automatique, effectuer une évaluation des risques et un avertissement des utilisateurs par le modèle de contrôle intelligent des risques, et en même temps, assurer un stockage et une transmission sûrs des informations sensibles des utilisateurs ; et
SS : retour d'information et optimisation recueillir les commentaires et les évaluations des utilisateurs par l'intermédiaire du système, optimiser en permanence un modèle d'algorithme et une stratégie de poussée en fonction des données de commentaires des utilisateurs, et améliorer l'expérience de l'utilisateur et la qualité du service.
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