本技術(shù)涉及電子保函，且更為具體地，涉及一種基于區(qū)塊鏈的電子保函全流程管理及風(fēng)險管控系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、電子保函是電子化擔(dān)保憑證，由擔(dān)保人應(yīng)投保人請求向受益人開立，用于在投保人違約時履行支付或賠償責(zé)任。然而，現(xiàn)有系統(tǒng)存在諸多問題：缺乏有效征信和風(fēng)險防范措施，難以應(yīng)對供應(yīng)鏈的假冒偽劣及信貸風(fēng)險；擔(dān)保人需額外投入驗證交易真?zhèn)?，增加風(fēng)控成本，數(shù)據(jù)信息可信度低且易篡改。

2、基于此，現(xiàn)有專利cn114155093a提出了一種基于區(qū)塊鏈的電子保函全流程管理及風(fēng)險管控系統(tǒng)，其利用區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建電子保函管理平臺，用戶通過智能合約提交投保請求，平臺接收并處理請求，驗證用戶身份和信用狀況，計算信譽分（xy）以判斷風(fēng)險等級，之后進(jìn)行風(fēng)險系數(shù)分析并審核批復(fù)，最終，將簽發(fā)的電子保函加密后分發(fā)到指定存儲地址，以有效避免電子保函被篡改，提高數(shù)據(jù)安全性。

3、在該專利里，判定投保請求是否處于信用風(fēng)險安全等級內(nèi)，是通過統(tǒng)計逾期數(shù)據(jù)與違約數(shù)據(jù)得出信譽分，再與預(yù)設(shè)閾值比較來實現(xiàn)的。然而，此方法僅依賴逾期次數(shù)、金額等數(shù)值型數(shù)據(jù)，無法解析和利用文本數(shù)據(jù)里復(fù)雜的語義信息，致使在判斷時可能忽略重要的背景和上下文因素。而且，該方法運用固定公式和預(yù)設(shè)系數(shù)因子，這些參數(shù)一般依據(jù)歷史數(shù)據(jù)設(shè)定，難以適應(yīng)新市場變化或特殊情況，缺乏靈活性和動態(tài)調(diào)整能力，從而影響判斷的準(zhǔn)確性和有效性。

4、因此，期望一種優(yōu)化的基于區(qū)塊鏈的電子保函全流程管理及風(fēng)險管控方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種基于區(qū)塊鏈的電子保函全流程管理及風(fēng)險管控系統(tǒng)，其能夠有效解析和利用用戶征信記錄和用戶投保記錄中的復(fù)雜的語義信息，讓信用風(fēng)險判斷依據(jù)更全面、準(zhǔn)確。同時，模型可以根據(jù)新的數(shù)據(jù)不斷更新和調(diào)整，不再受固定公式和預(yù)設(shè)系數(shù)因子的束縛，提升風(fēng)險判斷在不同場景下的準(zhǔn)確性和有效性。

2、根據(jù)本技術(shù)的一個方面，提供了一種基于區(qū)塊鏈的電子保函全流程管理及風(fēng)險管控系統(tǒng)，包括：平臺構(gòu)建模塊，用于利用區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建電子保函管理平臺；請求模塊，用于向所述電子保函管理平臺發(fā)起投保請求；驗證模塊，用于響應(yīng)于所述電子保函管理平臺收到所述投保請求，對用戶身份進(jìn)行驗證以判斷所述投保請求是否在信用風(fēng)險安全等級內(nèi)；保函簽分發(fā)模塊，用于響應(yīng)于所述投保請求在信用風(fēng)險安全等級內(nèi)，對所述投保請求進(jìn)行審批，并對審批合格后的所述投保請求簽發(fā)電子保函并加密存儲；

3、其中，所述驗證模塊，包括：調(diào)取單元，用于根據(jù)用戶身份信息調(diào)取用戶征信記錄和用戶投保記錄；記錄拆分編碼單元，用于對所述用戶征信記錄和所述用戶投保記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)拆分和語義編碼以得到用戶征信記錄語義嵌入編碼向量的時間序列分布和用戶投保記錄語義嵌入編碼向量的時間序列分布；記錄時序語義游走單元，用于對所述用戶征信記錄語義嵌入編碼向量的時間序列分布和所述用戶投保記錄語義嵌入編碼向量的時間序列分布分別進(jìn)行因果關(guān)聯(lián)驅(qū)動的記錄語義動態(tài)游走以得到用戶征信記錄時序語義游走編碼向量和用戶投保記錄時序語義游走編碼向量；記錄多模態(tài)聯(lián)合單元，用于融合所述用戶征信記錄時序語義游走編碼向量和所述用戶投保記錄時序語義游走編碼向量以得到用戶信用風(fēng)險多模態(tài)聯(lián)合編碼向量；信用風(fēng)險判斷單元，用于根據(jù)所述用戶信用風(fēng)險多模態(tài)聯(lián)合編碼向量，得到用于表示投保請求是否在信用風(fēng)險安全等級內(nèi)的識別結(jié)果。

4、在上述基于區(qū)塊鏈的電子保函全流程管理及風(fēng)險管控系統(tǒng)中，所述記錄拆分編碼單元，包括：

5、數(shù)據(jù)拆分子單元，用于按照時間維度對所述用戶征信記錄和所述用戶投保記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)拆分以得到用戶征信記錄項的清單和用戶投保項的清單；

6、用戶征信記錄語義編碼子單元，用于對所述用戶征信記錄項的清單中的各個用戶征信記錄項進(jìn)行語義編碼以得到所述用戶征信記錄語義嵌入編碼向量的時間序列分布；

7、用戶投保記錄語義編碼子單元，用于對所述用戶投保項的清單中的各個用戶投保項進(jìn)行語義編碼以得到所述用戶投保記錄語義嵌入編碼向量的時間序列分布。

8、在上述基于區(qū)塊鏈的電子保函全流程管理及風(fēng)險管控系統(tǒng)中，所述用戶征信記錄語義編碼子單元，用于：使用包含rnn的語義編碼器對所述用戶征信記錄項的清單中的各個用戶征信記錄項進(jìn)行語義編碼以得到所述用戶征信記錄語義嵌入編碼向量的時間序列分布。

9、在上述基于區(qū)塊鏈的電子保函全流程管理及風(fēng)險管控系統(tǒng)中，所述用戶投保記錄語義編碼子單元，用于：使用所述包含rnn的語義編碼器對所述用戶投保項的清單中的各個用戶投保項進(jìn)行語義編碼以得到所述用戶投保記錄語義嵌入編碼向量的時間序列分布。

10、在上述基于區(qū)塊鏈的電子保函全流程管理及風(fēng)險管控系統(tǒng)中，所述記錄時序語義游走單元，包括：

11、用戶征信記錄語義隱式特征挖掘子單元，用于對所述用戶征信記錄語義嵌入編碼向量的時間序列分布中的各個用戶征信記錄語義嵌入編碼向量進(jìn)行隱式特征挖掘以得到用戶征信記錄語義嵌入深度隱式特征編碼向量的時間序列分布；

12、用戶征信記錄語義因果特征構(gòu)造子單元，用于基于所述用戶征信記錄語義嵌入深度隱式特征編碼向量的時間序列分布，構(gòu)造用戶征信記錄語義因果關(guān)聯(lián)拓?fù)涮卣骶仃嚕?/p>

13、用戶征信記錄語義表層上下文動態(tài)游走子單元，用于對所述用戶征信記錄語義因果關(guān)聯(lián)拓?fù)涮卣骶仃嚭退鲇脩粽餍庞涗浾Z義嵌入編碼向量的時間序列分布進(jìn)行動態(tài)圖卷積驅(qū)動的特征動態(tài)游走以得到用戶征信記錄語義表層上下文動態(tài)游走語義編碼向量；

14、用戶征信記錄語義隱層特征提取子單元，用于對所述用戶征信記錄語義因果關(guān)聯(lián)拓?fù)涮卣骶仃嚭退鲇脩粽餍庞涗浾Z義嵌入深度隱式特征編碼向量的時間序列分布進(jìn)行所述動態(tài)圖卷積驅(qū)動的特征動態(tài)游走以得到用戶征信記錄語義隱層上下文動態(tài)游走語義編碼向量；

15、用戶征信記錄特征融合子單元，用于融合所述用戶征信記錄語義表層上下文動態(tài)游走語義編碼向量和所述用戶征信記錄語義隱層上下文動態(tài)游走語義編碼向量以得到所述用戶征信記錄時序語義游走編碼向量。

16、在上述基于區(qū)塊鏈的電子保函全流程管理及風(fēng)險管控系統(tǒng)中，所述用戶征信記錄語義因果特征構(gòu)造子單元，包括：

17、用戶征信記錄語義因果因子計算二級子單元，用于計算所述用戶征信記錄語義嵌入深度隱式特征編碼向量的時間序列分布中任意兩個用戶征信記錄語義嵌入深度隱式特征編碼向量之間的語義因果關(guān)聯(lián)因子以得到由多個用戶征信記錄語義因果關(guān)聯(lián)因子組成的用戶征信記錄語義因果關(guān)聯(lián)拓?fù)渚仃嚕?/p>

18、用戶征信記錄語義因果觸發(fā)二級子單元，用于對所述用戶征信記錄語義因果關(guān)聯(lián)拓?fù)渚仃囘M(jìn)行門控激活函數(shù)的因果觸發(fā)以得到所述用戶征信記錄語義因果關(guān)聯(lián)拓?fù)涮卣骶仃嚒?/p>

19、在上述基于區(qū)塊鏈的電子保函全流程管理及風(fēng)險管控系統(tǒng)中，所述用戶征信記錄語義因果因子計算二級子單元，包括：

20、語義關(guān)聯(lián)矩陣計算三級子單元，用于計算所述任意兩個用戶征信記錄語義嵌入深度隱式特征編碼向量之間的關(guān)聯(lián)矩陣以得到用戶征信記錄語義關(guān)聯(lián)矩陣；

21、基于統(tǒng)計特征的因果因子計算三級子單元，用于對所述用戶征信記錄語義關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行基于統(tǒng)計特征的因果因子計算以得到所述用戶征信記錄語義關(guān)聯(lián)矩陣對應(yīng)的用戶征信記錄語義因果關(guān)聯(lián)因子，其中，所述用戶征信記錄語義因果關(guān)聯(lián)因子與所述用戶征信記錄語義關(guān)聯(lián)矩陣的均值、方差、最大值以及因果偏置值有關(guān)。

22、在上述基于區(qū)塊鏈的電子保函全流程管理及風(fēng)險管控系統(tǒng)中，所述基于統(tǒng)計特征的因果因子計算三級子單元，用于：

23、響應(yīng)于所述用戶征信記錄語義關(guān)聯(lián)矩陣的方差大于等于預(yù)定閾值，將所述用戶征信記錄語義嵌入深度隱式特征編碼向量的時間序列分布中任意兩個用戶征信記錄語義嵌入深度隱式特征編碼向量之間距離的加權(quán)平均值作為所述因果偏置值；

24、響應(yīng)于所述用戶征信記錄語義關(guān)聯(lián)矩陣的方差小于所述預(yù)定閾值，將所述用戶征信記錄語義關(guān)聯(lián)矩陣的均值的加權(quán)值作為所述因果偏置值。

25、在上述基于區(qū)塊鏈的電子保函全流程管理及風(fēng)險管控系統(tǒng)中，所述信用風(fēng)險判斷單元，用于：將所述用戶信用風(fēng)險多模態(tài)聯(lián)合編碼向量輸入基于分類器的信用風(fēng)險識別器以得到所述識別結(jié)果，所述識別結(jié)果用于表示所述投保請求是否在信用風(fēng)險安全等級內(nèi)。

26、本技術(shù)提供的一種基于區(qū)塊鏈的電子保函全流程管理及風(fēng)險管控系統(tǒng)，其根據(jù)用戶身份信息調(diào)取用戶征信記錄和用戶投保記錄，使用基于深度學(xué)習(xí)的自然語言分析和處理算法來對所述用戶征信記錄和所述用戶投保記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)拆分和語義編碼，接著，對編碼后的各個用戶征信記錄語義嵌入和各個用戶投保記錄語義嵌入特征分別進(jìn)行因果關(guān)聯(lián)語義動態(tài)游走，以此根據(jù)關(guān)聯(lián)后得到的用戶征信記錄時序語義游走特征和用戶投保記錄時序語義游走特征之間的信用風(fēng)險多模態(tài)聯(lián)合表示來實現(xiàn)投保請求是否在信用風(fēng)險安全等級內(nèi)的自動判斷。本技術(shù)能夠有效解析和利用用戶征信記錄和用戶投保記錄中的復(fù)雜的語義信息，讓信用風(fēng)險判斷依據(jù)更全面、準(zhǔn)確。同時，模型可以根據(jù)新的數(shù)據(jù)不斷更新和調(diào)整，不再受固定公式和預(yù)設(shè)系數(shù)因子的束縛，提升風(fēng)險判斷在不同場景下的準(zhǔn)確性和有效性。