(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210961269.0 (22)申请日 2022.08.11 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115049498 A (43)申请公布日 2022.09.13 (73)专利权人 深圳前海橙色魔方信息技 术有限 公司 地址 518000 广东省深圳市前海深港合作 区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市 前海商务秘书 有限公司) (72)发明人 周维　石金龙　王龙培　 (74)专利代理 机构 北京华际知识产权代理有限 公司 11676 专利代理师 施欢权(51)Int.Cl. G06Q 40/04(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) (56)对比文件 CN 111861748 A,2020.10.3 0 审查员 岑誉 (54)发明名称 一种金融大 数据管理系统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种金融大数据管理系统及 方法， 涉及金融数据管理技术领域， 包括步骤 S100： 通过向各用户申请授权的行为对各用户在 各线上渠道产生的金融交易记录进行采集存储； 步骤S200： 对各第一类特征用户进行第一用户画 像标签值的计算； 对各第二类特征用户进行第一 用户画像标签值的计算； 步骤S300： 分别对第一 特征用户集和第二特征用户集内各特征用户， 进 行金融交易结构比值分析； 步骤S400： 分别对第 一特征用户集和第二特征用户集内各特征用户 捕捉当金融交易结构比值浮动变化最小时对应 的单位采集周期； 步骤S500： 分别获取各特征用 户在各最终单位采集周期下呈现的金融交易结 构比值， 得到第二用户画像标签值。 权利要求书4页 说明书8页 附图1页 CN 115049498 B 2022.10.25 CN 115049498 B 1.一种金融大 数据管理方法， 其特 征在于， 所述管理方法包括： 步骤S100： 用户在管理系统的用户登陆页面内， 通过填写个人身份信息， 完成身份认证 后获得个人账号； 通过向各用户申请授权的行为， 所述管理系统对各用户在各线上渠道产 生的金融交易记录进行采集存 储； 步骤S200： 设置初始单位采集周期 ， 分别对各用户在采集周期 内产生的金融交易 记录进行信息梳理， 基于各用户在所述采集周期 内的金融交易记录采集情况， 对用户进 行类别划分， 得到第一特征用户集、 第二特征用户集； 基于第一特征用户集内各第一类特征 用户在采集周期 内产生的金融交易记录信息， 对所述各第一类特征用户进行第一用户画 像标签值的计 算； 基于第二特征用户集内各第二类特征用户在采集周期 内的金融交易采 集情况， 对所述采集周期 进行调整， 得到调整后的采集周期 ， 对所述各第二类特征用 户进行第一用户画像标签值的计算； 步骤S300： 分别对第 一特征用户集和第二特征用户集内各特征用户进行金融交易结构 比值分析； 所述金融交易结构比值是指由用户在不同类别金融交易产品上， 产生的不同对 应金融交易数额之间所构成的比值； 步骤S400： 分别对第一特征用户集和第二特征用户集内各特征用户， 分别进行单位采 集周期的动态范围调整， 捕捉当金融交易结构比值浮动变化最小时对应的单位采集周期， 将所述单位采集周期作为各 特征用户的最终单位采集周期； 步骤S500： 分别获取各特征用户在各最终单位采集周期下呈现的金融交易结构比值； 将各特征用户在各最终单位采集周期下呈现的金融交易结构比值作为各特征用户在各最 终单位采集周期中呈现的第二用户画像标签值。 2.根据权利要求1所述的一种金融大 数据管理方法， 其特 征在于， 所述 步骤S200包括： 步骤S201： 设置采集周期 ， 分别采集各用户在所述采集周期 内产生的所有金融交 易记录， 分别对各用户累计在所述采集周期 内产生的金融交易记录总条数， 设置记录条 阈值 ； 步骤S202： 若累计某用户在所述采集周期 内产生的金融交易记录总条数大于 或等于 所述记录条阈值 ， 将所述某用户划为第一类特征用户， 汇集所有第一类特征用户得到第 一特征用户集； 分别对各所述第一类特征用户计算第一用户画像标签值 ； 其 中， 表示各所述第一类特征用户在采集周期 内实际产生的金融交易记录总条数； 表示各所述第一类特 征用户在 中累计的金融交易数额； 步骤S203： 若累计某用户在所述采集周期 内产生的金融交易记录总条数小于所述记 录条阈值 ， 将所述某用户划 为第二类特征用户， 汇集所有第二类特征用户， 得到第二特 征用户集； 在所述第二特征用户集中， 以所述记录条阈值 为筛选条件， 分别捕捉当各所 述第二类特征用户的金融交易记录总 条数大于或等于所述记录条阈值 时， 各所述第二 类特征用户对应的最短采集时间周期 ； 在所有第二类特征用户对应的最短采集时间周权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115049498 B 2期 中， 筛选出最小值 ； 步骤S204： 分别对各第二类特征用户累计在最小值 内产生的金融交易记录总条数 ； 分别对所述各第二类特征用户计算第一用户画像标签值 ； 其中， 表 示所述各第二类特 征用户在 中累计的金融交易数额。 3.根据权利要求2所述的一种金融大 数据管理方法， 其特 征在于， 所述 步骤S300包括： 步骤S301： 将采集周期 作为对第一类特征用户集内各第一类特征用户进行金融交易 记录采集的初始单位采集周期； 将最小值 作为对第二类特征用户集内各第二类特征用 户进行金融交易记录采集的初始单位采集周期； 步骤S302： 分别对各第一类特征用户， 每间隔初始单位采集周期 ， 循环进行 次数 据采集， 分别对各第二类特征用户， 每间隔初始单位采集周期 ， 循环进行 次数据采 集， 每一次单位周期采集对应得到一个金融交易记录集 合； 步骤S303： 分别对每个特征用户， 在每一个金融交易记录集合中所涉及的金融交易产 品类别进行提取， 并对各类别金融交易产品所对应的总 金融数额进行汇总， 得到所有类别 金融交易产品的汇总金额， 得到对应每一个金融交易记录集合的金融交易结构比值： ； 其中， 分别表示第1、 2、 、 h种不同类别的金融交易 产品； 分别表示特征用户对应在 种类金融交易产品 上的总金融数额在所述汇总金额上的金融数额占比值。 4.根据权利要求3所述的一种金融大 数据管理方法， 其特 征在于， 所述 步骤S400包括： 步骤S401： 对第一特征用户集内各第一类特征用户， 设置单位采集周期 的单位浮动 值 ，各 所 述 第 一 特 征 用 户 的 单 位 采 集 周 期 的 浮 动 区 间 T 1 为 ： ； 分别对各第一类特征用户逐个采 用浮动区间T1内各单位采集周期进行 次数据循环采集， 分别得到对应每一种单位采集 周期的 个金融交易结构比值； 步骤S402： 对第二特征用户集内各第二类特征用户， 设置单位采集周期的单位浮动值 ， 所述各第二类特 征用户的单位采集周期的浮动区间T2为： ； 分别对各第二类特征用户逐个采用 浮动区间T2内各单位采集周期进行 次数据循环采集， 分别得到对应每一种单位采集周 期的 个金融交易结构比值； 步骤S403： 分别对各特征用户， 在每两个相邻单位采集周期对应的金融交易结构比值 之间进行结构偏差比对， 得到每两个相邻金融交易结构比值之间的结构偏差集合； 所述结 构偏差集合内各结构偏 差， 为两个金融交易结构比值之 间在偏差种类项 上呈现的金融数额 占比值偏差， 或者两个金融交易结构比值之间在相同种类项上呈现的金融数额占比值偏 差； 各第一类特征用户采用每一种单位采集周期对应得到 个结构偏差集合； 各第二类特 征用户采用每一种单位采集周期得到 个结构偏差集 合。权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115049498 B 3