本发明涉及信用监控，尤其涉及一种基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法。
背景技术：
1、信用监控涉及财务安全和个人隐私保护的关键领域。信用监控技术主要关注于跟踪和分析个人的信用报告，以便于及时挖掘任何异常或潜在的欺诈行为。在这个领域内，技术的发展旨在通过有效地监控和分析个人的信用历史，帮助个人和金融机构减少信用风险和防止身份盗窃。
2、个人信用报告查询监测与预警方法能够自动地检查个人的信用报告，监控信用活动，并在发现任何异常或可疑交易时发出预警。这种方法的主要目的是保护消费者免受信用诈骗和身份盗用的侵害，同时帮助他们维护良好的信用状态。通过定期监控信用报告，个人可以及时了解到自己信用记录的任何变化，确保所有信息的准确性和合法性。
3、传统的个人信用报告查询监测方法存在明显不足。在信用分数趋势分析上，缺乏长期周期性模式的识别能力，限制风险预测全面性。未能充分利用实时经济指标和市场数据，导致信用状态预测缺乏动态适应性。市场信用行为分析上，缺乏群体智能算法的支持，难以全面反映宏观市场变化。个人财务情景分析未参照个人差异化因素，降低预测个性化和准确性。客户行为分析主要采用简单统计方法，未能构建全面客户画像，影响客户关系管理和市场策略有效性。这些不足在实际操作中导致风险管理盲点和市场机会错失，限制信用管理和市场竞争效能。
技术实现思路
1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，包括以下步骤：
3、s1：基于个人历史信用数据，采用时间序列分析算法，进行信用分数趋势和周期性模式分析，并预测潜在风险，生成信用趋势分析结果；
4、s2：基于所述信用趋势分析结果，采用动态信用评分模型，结合当前经济指标和市场数据，进行未来信用状态的预测分析，并生成未来信用预测结果；
5、s3：基于所述未来信用预测结果，采用群体智能算法，对市场整体信用行为进行模拟分析，并参照关键信用事件的预测，生成市场信用行为模拟结果；
6、s4：基于所述市场信用行为模拟结果，采用模拟退火算法，对个人差异化财务情景进行分析，并预测在多种情境下的信用评分，生成个人财务情景分析结果；
7、s5：基于个人的金融交易数据和所述个人财务情景分析结果，采用聚类分析和模式识别方法，对客户的消费行为和信用偏好进行分析，构建综合客户画像；
8、s6：基于所述综合客户画像，采用特征提取方法，通过t-分布随机邻域嵌入，对用户的行为特征和社交网络影响进行分析，并生成行为特征分析报告；
9、s7：基于所述行为特征分析报告，采用网络分析方法，构建个人信用交易的网络模型，分析网络结构，包括节点中心性和集群系数，并识别关键节点和潜在风险连接，生成信用网络结构分析结果；
10、s8：基于所述信用网络结构分析结果，采用机器学习技术，对网络数据进行分析，识别异常交易模式和潜在的信用欺诈行为，并生成信用风险识别报告。
11、作为本发明的进一步方案，所述信用趋势分析结果包括变化趋势图、周期性模式图及风险指标列表，所述未来信用预测结果包括预测信用分数图和风险区间估计，所述市场信用行为模拟结果包括市场趋势预测图和关键事件列表，所述个人财务情景分析结果包括情景分析图和信用评分预测，所述综合客户画像包括消费行为模式图、信用偏好分类和风险等级划分，所述行为特征分析报告包括行为特征图谱、消费习惯分析和社交网络影响评估，所述信用网络结构分析结果包括网络拓扑图、关键节点识别和风险连接分析，所述信用风险识别报告包括风险交易模式识别、欺诈行为预测和风险预警指标。
12、作为本发明的进一步方案，基于个人历史信用数据，采用时间序列分析算法，进行信用分数趋势和周期性模式分析，并预测潜在风险，生成信用趋势分析结果的步骤具体为：
13、s101：基于个人历史信用数据，采用自回归移动平均模型，参照现有信用分数值预测未来分数的变化趋势，同时评估数据中的波动性以及长期趋势，生成基本趋势预测；
14、s102：基于所述基本趋势预测，采用季节性分解的时间序列分析方法，将时间序列数据分解成趋势成分、季节性成分和残差成分，揭示信用分数的周期性变化，生成季节性变化细化；
15、s103：基于所述季节性变化细化，采用孤立森林算法，通过构建多棵决策树来隔离数据点，识别数据中的异常点和潜在风险，生成异常点识别；
16、s104：将所述基本趋势预测、季节性变化细化和异常点识别结果综合，采用整合分析方法，通过对多分析结果的比较和融合，提供多维信用分数趋势评估，生成信用趋势分析结果。
17、作为本发明的进一步方案，基于所述信用趋势分析结果，采用动态信用评分模型，结合当前经济指标和市场数据，进行未来信用状态的预测分析，并生成未来信用预测结果的步骤具体为：
18、s201：基于所述信用趋势分析结果，采用线性回归模型进行历史信用数据分析，包括计算历史信用分数与未来趋势之间的线性关系，通过分析时间序列中的变量间关系预测未来的信用分数变化，生成历史数据相关性分析；
19、s202：基于所述历史数据相关性分析，采用向量自回归模型进行宏观经济指标分析，包括分析利率和失业率经济指标对信用评分的影响，通过处理多个时间序列数据来预测联合效应，生成宏观经济指标分析；
20、s203：基于所述宏观经济指标分析，采用神经网络模型进行市场趋势影响分析，分析包括股市指数、消费者信心的市场数据对个人信用评分的影响，通过网络模型捕捉市场变化与信用评分之间的关系，生成市场趋势影响分析；
21、s204：基于所述市场趋势影响分析，采用多元回归模型进行未来信用状态的综合预测分析，整合历史数据、宏观经济和市场趋势的影响，通过多变量分析来提供未来信用预测结果。
22、作为本发明的进一步方案，基于所述未来信用预测结果，采用群体智能算法，对市场整体信用行为进行模拟分析，并参照关键信用事件的预测，生成市场信用行为模拟结果的步骤具体为：
23、s301：基于所述未来信用预测结果，采用粒子群优化算法，通过模拟集体行为，调整个体位置捕捉最优解，反映信用行为在差异化市场条件下的动态变化，生成个体信用行为动态模拟；
24、s302：基于所述个体信用行为动态模拟，采用遗传算法，模拟整个市场的信用行为，基于自然选择和遗传机制，对市场信用行为模式进行优化，预测整体市场的信用变化趋势，生成市场信用行为演化模拟；
25、s303：基于所述市场信用行为演化模拟，采用系统动力学方法，分析具体为金融危机或政策变动的关键事件，对市场信用行为的影响，通过构建市场信用行为的动力学模型，模拟宏观事件在市场中的传播和影响，生成关键事件市场影响模拟；
26、s304：将所述个体信用行为动态模拟、市场信用行为演化模拟和关键事件市场影响模拟结果综合，采用群体智能算法进行市场整体信用行为的模拟分析，参照关键信用事件的影响，生成市场信用行为模拟结果。
27、作为本发明的进一步方案，基于所述市场信用行为模拟结果，采用模拟退火算法，对个人差异化财务情景进行分析，并预测在多种情境下的信用评分，生成个人财务情景分析结果的步骤具体为：
28、s401：基于所述市场信用行为模拟结果，采用模拟退火算法，进行个人信用评分的全局优化模拟，通过随机搜索，捕获最优解以优化个人在差异化市场情况下的信用评分，生成信用评分全局优化模拟；
29、s402：基于所述信用评分全局优化模拟，采用决策树算法，分析个人在目标财务情景下的信用评分决策，通过构建分类树来区分差异化财务情景下的信用评分结果，生成信用评分决策分析；
30、s403：基于所述信用评分决策分析，采用贝叶斯网络，进行个人信用评分的条件概率分析，通过计算在差异化财务情景下的信用评分可能性，为每种情景下的信用评分提供概率预测，生成信用评分概率预测；
31、s404：综合所述信用评分全局优化模拟、信用评分决策分析和信用评分概率预测，采用模拟退火算法，进行个人在多种财务情景下的信用评分综合分析，预测在差异化情境下的信用评分，生成个人财务情景分析结果。
32、作为本发明的进一步方案，基于个人的金融交易数据和所述个人财务情景分析结果，采用聚类分析和模式识别方法，对客户的消费行为和信用偏好进行分析，构建综合客户画像的步骤具体为：
33、s501：基于个人的金融交易数据和所述个人财务情景分析结果，采用k-均值聚类算法，对消费行为数据进行分组，通过计算每个数据点与聚类中心的距离，根据距离最小化原则，将消费行为划分为多个类别，生成消费行为聚类结果；
34、s502：基于所述消费行为聚类结果，采用主成分分析，从消费行为数据中提取关键特征，通过正交变换将数据转换为一组线性无关的变量，减少数据维度并突出关键信息，生成关键消费特征提取；
35、s503：基于所述关键消费特征提取，采用支持向量机，对提取的特征进行分类和模式识别，通过捕获最优超平面来区分差异化消费模式，生成消费模式分类分析；
36、s504：将所述消费行为聚类结果、关键消费特征提取和消费模式分类分析的结果综合起来，采用模式识别方法，对客户的消费行为和信用偏好进行多维分析，构建综合客户画像。
37、作为本发明的进一步方案，基于所述综合客户画像，采用特征提取方法，通过t-分布随机邻域嵌入，对用户的行为特征和社交网络影响进行分析，并生成行为特征分析报告的步骤具体为：
38、s601：基于所述综合客户画像，采用主成分分析算法，对原始数据集中的特征进行数学变换，将数据投影到新的坐标系统中，识别数据中的关键变量，通过计算数据的协方差矩阵，提取协方差矩阵的特征向量和特征值，生成关键用户特征集；
39、s602：基于所述关键用户特征集，采用t-分布随机邻域嵌入算法，对特征集进行降维处理，通过在高维空间计算特征之间的相似性概率，并在低维空间中捕捉相似性的最优表示，减少数据维度，生成降维用户特征图；
40、s603：基于所述降维用户特征图，采用网络中心性分析，分析用户在社交网络中的地位，通过计算每个节点的度中心性和介数中心性，生成用户社交网络影响图；
41、s604：基于所述用户社交网络影响图和降维用户特征图，采用数据融合技术，整合图表信息，运用统计分析方法对整合后的数据进行模式识别和关联性分析，解析用户行为特征与其社交网络位置之间的关系，生成行为特征分析报告。
42、作为本发明的进一步方案，基于所述行为特征分析报告，采用网络分析方法，构建个人信用交易的网络模型，分析网络结构，包括节点中心性和集群系数，并识别关键节点和潜在风险连接，生成信用网络结构分析结果的步骤具体为：
43、s701：基于所述行为特征分析报告，采用社交网络分析算法构建个人信用交易网络模型，使用无标度网络模型和小世界网络模型，通过计算节点间的连接概率和重连概率反映网络特性，生成信用交易网络模型；
44、s702：基于所述信用交易网络模型，采用图论中的中心性分析方法进行节点中心性分析，度中心性通过计算每个节点的直接连接数来识别网络中的影响力节点，介数中心性通过量化节点在网络中的桥接作用来评估其重要性，生成节点中心性分析报告；
45、s703：基于所述信用交易网络模型，应用集群系数计算方法分析网络的集群趋势，局部集群系数法通过计算目标节点的相邻节点间的连接密度，识别紧密连接的节点群体，全局集群系数法评估网络整体连通性，生成集群系数分析报告；
46、s704：结合所述节点中心性分析报告和集群系数分析报告，使用关键节点和风险连接识别方法，综合度中心性和介数中心性结果确定网络中的战略节点，并通过分析节点间的异常交易模式来揭示风险链接，生成信用网络结构分析结果。
47、作为本发明的进一步方案，基于所述信用网络结构分析结果，采用机器学习技术，对网络数据进行分析，识别异常交易模式和潜在的信用欺诈行为，并生成信用风险识别报告的步骤具体为：
48、s801：基于所述信用网络结构分析结果，采用主成分分析算法对网络数据进行维度降低，通过提取数据的关键特征向量，减少冗余信息，并保留数据的关键变异性，生成优化后的网络数据；
49、s802：基于所述优化后的网络数据，采用决策树算法对数据进行特征选择，通过创建决策规则的树结构，筛选分类特征，使用随机森林算法对筛选出的特征进行模式识别，生成特征选择与模式识别结果；
50、s803：基于所述特征选择与模式识别结果，应用孤立森林算法进行异常交易模式的分析，通过随机选择特征并随机切分特征值的方式，孤立出异常点，检测异常模式，使用支持向量机进行分析，通过构建一个在特征空间中将正常数据点包围起来的决策边界，分离出异常点，生成异常交易模式分析结果；
51、s804：综合所述异常交易模式分析结果，采用数据可视化和解释性模型对分析结果进行整合和解释，通过图形表示法提升结果直观性，解释性模型通过提供模型决策的逻辑和依据，生成信用风险识别报告。
52、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
53、本发明中，通过时间序列分析算法的应用提高了信用分数趋势和周期性模式分析的准确性，有效预测潜在风险。动态信用评分模型结合当前经济指标和市场数据进行预测，使信用状态分析更适应市场变化，提高时效性和相关性。群体智能算法使市场整体信用行为得以精准模拟，加强宏观市场趋势把握。模拟退火算法在个人差异化财务情景分析中提供灵活性，增强个性化服务。聚类分析和模式识别方法细致分析消费行为和信用偏好，构建全面的客户画像，增强客户关系管理效能。特征提取方法通过t-分布随机邻域嵌入解析用户行为特征和社交网络影响，为精准营销和风险管理提供新视角。
1.一种基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，所述信用趋势分析结果包括变化趋势图、周期性模式图及风险指标列表，所述未来信用预测结果包括预测信用分数图和风险区间估计，所述市场信用行为模拟结果包括市场趋势预测图和关键事件列表，所述个人财务情景分析结果包括情景分析图和信用评分预测，所述综合客户画像包括消费行为模式图、信用偏好分类和风险等级划分，所述行为特征分析报告包括行为特征图谱、消费习惯分析和社交网络影响评估，所述信用网络结构分析结果包括网络拓扑图、关键节点识别和风险连接分析，所述信用风险识别报告包括风险交易模式识别、欺诈行为预测和风险预警指标。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于个人历史信用数据，采用时间序列分析算法，进行信用分数趋势和周期性模式分析，并预测潜在风险，生成信用趋势分析结果的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于所述信用趋势分析结果，采用动态信用评分模型，结合当前经济指标和市场数据，进行未来信用状态的预测分析，并生成未来信用预测结果的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于所述未来信用预测结果，采用群体智能算法，对市场整体信用行为进行模拟分析，并参照关键信用事件的预测，生成市场信用行为模拟结果的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于所述市场信用行为模拟结果，采用模拟退火算法，对个人差异化财务情景进行分析，并预测在多种情境下的信用评分，生成个人财务情景分析结果的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于个人的金融交易数据和所述个人财务情景分析结果，采用聚类分析和模式识别方法，对客户的消费行为和信用偏好进行分析，构建综合客户画像的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于所述综合客户画像，采用特征提取方法，通过t-分布随机邻域嵌入，对用户的行为特征和社交网络影响进行分析，并生成行为特征分析报告的步骤具体为：
9.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于所述行为特征分析报告，采用网络分析方法，构建个人信用交易的网络模型，分析网络结构，包括节点中心性和集群系数，并识别关键节点和潜在风险连接，生成信用网络结构分析结果的步骤具体为：
10.根据权利要求1所述的基于人工智能的个人信用报告查询监测与预警方法，其特征在于，基于所述信用网络结构分析结果，采用机器学习技术，对网络数据进行分析，识别异常交易模式和潜在的信用欺诈行为，并生成信用风险识别报告的步骤具体为：
