基于人工神经网络的金融信息系统风险评价

摘要：

随着金融信息化的飞速发展,金融信息系统的风险管理越来越重要.风险管理的核心是风险评价,需要科学评价金融机构的信息系统风险.利用大数据条件下的人工神经网络算法,对BP人工神经网络的结果进行分析;并采用截至2021年底60家金融机构开发的信息系统作为样本进行实验验证.结果表明,人工神经网络具有高相关性和低相对误差,数值拟合效果较好,基于人工神经网络的金融信息系统风险评价模型具有可行性,为大数据和人工神经网络在金融信息系统中的运用提供了有力的实证.

关键词：人工神经网络、金融机构、信息系统、BP算法、风险评价

所属期刊栏目：8

分类号：TP183;TP274(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;上海市哲学社会科学一般课题项目

在线出版日期：2022-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1055-1060