互联网金融安全情绪感知及风险预警应用研究——基于BERT所作的探索

摘要：

[研究目的]在为互联网金融(以下简称"互金")风控监管构建风险情报支撑体系的视域中,进行专门面向互金安全情绪感知技术的研究,提出并构建基于BERT的互金安全情绪感知模型.[研究方法]基于BERT分别构建互金安全情绪感知模型(IFSSP)、集成指数移动平均EMA的互金安全情绪感知模型(IFSSP+EMA)、集成指数移动平均EMA+对抗训练PGD的互金安全情绪感知模型(IFSSP+EMA+PGD),并将其用于从高维、异构、稀疏、高噪、高频的海量大数据中,快速、准确地挖掘隐藏信息和安全线索,提取出风险预警因子、特征和指标,并进一步测试其对风险情报体系的效果.最后进行微观、中观、宏观应用实证研究.[研究结论]基于BERT的面向互金安全情绪感知技术能提高互金风险预警的准确率,在应用实证中体现出可行性和有效性.

关键词：互联网金融、数字金融、风险情报体系、互金安全情绪感知、BERT、金融风险预警技术、国家金融安全

所属期刊栏目：42

分类号：G350;F830-4(情报学、情报工作)

资助基金：国家社会科学基金19BTQ070

在线出版日期：2023-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：57-70