基于深度学习的大数据金融风险行为预测研究

君 李(北京睿智融科控股股份有限公司，中国)

摘要

金融服务对社会经济发展起着重要的促进作用，当前人们的投资意识与不断增强，互联网金融快速发展，但是同时也面临着一定的风险。深度学习算法与大数据技术的运用有利于促进金融风险行为预测，加强风险规避。论文介绍了当前互联网金融面临的风险以及大数据技术的运用价值，分析大数据技术的运用路径，以此更好地促进金融风险管理，降低金融风险。

关键词

深度学习；大数据技术；金融风险

参考

党印,苗子清,张涛.中国金融压力实时监测研究——基于混频大数据动态因子模型的分析[J].经济学报,2022,9(4):65-87.

李信利.基于大数据的物流金融风险控制研究——以W银行的实践为例[J].投资与合作,2022(9):4-6.

杨立,丁燕,林喜阳.浅谈大数据对P2P产业链金融动态风险传导的影响[J].中国管理信息化,2021,24(2):77-79.

李菲.浅析大数据方法在系统性金融风险研究中的应用[J].信息系统工程,2021(9):87-89.

罗桑强巴.基于大数据和Louvain算法的企业风险担保圈构建[J].现代计算机,2021(17):16-18.

DOI: http://dx.doi.org/10.26549/bdai.v4i3.13874