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.pdf
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1、收稿日期:2022-11-02摇 摇 摇 摇 摇 摇 修回日期:2022-12-14基金项目:国家社会科学基金一般项目“基于大数据的情报分析在互联网金融风险防控场景中的应用研究冶(编号:19BTQ070)的阶段性成果。作者简介:丁晓蔚,男,1977 年生,博士,副教授,硕士生导师,研究方向:金融情报学、金融信息与工程学、数字舆情、传播与社会、区块链、大数据及 AI 驱动的数字金融经济和文化社会创新;季摇 婧,女,1994 年生,硕士研究生,高级算法工程师,研究方向:自然语言处理;赵笑宇,1999年生,科研助理,研究方向:大数据、人工智能、金融科技;王本强,1994 年生,硕士研究生,高级算法工
2、程师,研究方向:自然语言处理、机器学习、有理插值;丁毅杰,男,2003 年生,科研助理,研究方向:统计学、大数据、人工智能、金融科技;王献东,男,1999 年生,科研助理,研究方向:大数据、人工智能、金融科技。通信作者:丁晓蔚互联网金融安全情绪感知及风险预警应用研究*基于 BERT 所作的探索丁晓蔚1,2,3摇 季摇 婧4摇 赵笑宇2摇 王本强4摇 丁毅杰2摇 王献东2(1.南京大学信息管理学院摇 南京摇 210023;2.南京大学普惠三农金融科技创新研究中心摇 南京摇 210023;3.紫金传媒智库摇 南京摇 210023;4.上海蜜度信息技术有限公司摇 上海摇 201204)摘摇 要:研究
3、目的在为互联网金融(以下简称“互金冶)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
4、。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;国家金融安全中图分类号:G350;F830-4摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 文献标识码:A摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 文章编号:1002-1965(2023)09-0057-14引用格式:丁晓蔚,季摇 婧,赵笑宇,等.互联网金融安全情绪感知及风险预警应用研究J.情报杂志,2023,42(9):57-70.DOI:10.3969/j.issn.1002-1965.2023.09.010Resear
5、ch on Internet Financial Security Sentiment Perception withApplications in Risk Early WarningDing Xiaowei1,2,3摇 Ji Jing4摇 Zhao Xiaoyu2摇 Wang Benqiang4摇 Ding Yijie2摇 Wang Xiandong2(1.School of Information Management,Nanjing University,Nanjing摇 210023;2.Nanjing University Research Center for Inclusive
6、&Rural Financial Technology Innovation,Nanjing摇 210023;3.Zijin Media Think Tank,Nanjing摇 210023;4.Shanghai Midu Information Technology Co.,Ltd.,Shanghai摇 201024)Abstract:Research purpose In the perspective of building a risk intelligence support system for Internet finance risk control and super鄄vis
7、ion,we conduct research on finance security sentiment perception technology specially oriented for Internet finance security.We pro鄄pose and build an Internet finance security sentiment perception model based on BERT.Research method Based on BERT,the Internet第 42 卷摇 第 9 期2023 年 9 月摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
8、摇 摇 摇 摇情摇 报摇 杂摇 志JOURNAL OF INTELLIGENCE摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇Vol.42摇 No.9Sep.摇 2023finance security sentiment perception model(IFSSP),the Internet finance security sentiment perception model integrating exponentialmoving average EMA(IFSSP+EMA),and Internet finance security sentiment perception m
9、odel integrating exponential moving averageEMA and Adversarial Training PGD(IFSSP+EMA+PGD)were constructed respectively,and used to timely and accurately mine hiddeninformation and security clues from high-dimensional,heterogeneous,sparse,high noise,and high-frequency massive big data,extractearly-w
10、arning risk factors,characteristics and indicators,and further test their effects on the risk intelligence system.Finally,empirical re鄄searches on micro,meso and macro applications were carried out.Research conclusion Internet Finance Security Sentiment Perceptiontechnology based on BERT can improve
11、 the accuracy of Internet Financial risk early-warning,which shows its feasibility and effectivenessin empirical applications.Key words:Internet finance;digital finance;risk intelligence system;Internet finance security sentiment perception;BERT;financial riskearly-warning technology;national financ
12、ial security摇 摇 较之传统金融,互金有许多创新之处,给人们带来了诸多便利;但也放大或新增了金融风险。互金行业一度曾是乱象丛生、风险频现。由于互联网具有信息和情绪的极强传导性,因而互金风险极易形成群体传染性效应,一发而不可收,甚至导致系统性金融风险,危及国家金融安全和国家安全。传统金融风险防控和监管,与预警预防、优化处置、精准监管、精准施策的实践需求差距甚大。借鉴自传统金融全面风险管理理论,笔者倡导构建基于大数据的互金风险情报分析和管理框架体系,为互金监管实践提供“耳目、尖兵、参谋冶情报支撑。该体系对互金风险取整体观(而非传统金融风险防控仅偏重单点风险和单一风险源)、动态观(重点关
13、注风险的传染传导、相互影响、相互转化、动态演进),并进行“大数据、大模型、大计算冶情报范式驱动的研究。在该体系中,关键在于如何从高维、异构、稀疏、高噪、高频的海量数据中,快速、准确地挖掘隐藏信息、安全线索,提取出风险预警因子并生成风险情报,以进一步支撑和赋能互金风险防控和监管。对金融风险防控、金融监管、国家金融安全维护而言,研究专门面向金融安全的情绪感知极为重要。公众情绪属于舆情层面,其内涵是人们对于社会生活中的人物、事件和现象的心理活动和心理感受。金融与亿万公众的切身利益密切相关。公众的切身利益一旦受损,其情绪就会大幅波动、爆发且大范围传染,从而成为舆情风险并通过互联网在瞬间形成对理性和规制
14、大堤极具破坏性的冲击。基于 BERT 的金融安全情绪感知技术,可快速、准确地识别、发现公众情绪中隐藏和暗含的金融安全线索、蛛丝马迹、风险预警因子。本文将在互金风险情报体系视域中,研究基于BERT 的金融安全情绪感知技术及其应用。互金安全是金融安全的一部分,金融安全情绪感知技术应用于互金领域即为互金安全情绪感知技术。从技术角度看,两者具有较大的关联性和互通性。本文在第一部分文献综述及相关研究和第二部分研究框架的讨论中,尽可能体现关联性和互通性。而在具体实验和实证部分,则聚焦互金安全情绪感知技术应用于互金安全。1摇 研究文献梳理及相关研究准备摇 1.1摇 对研究文献的梳理1.1.1摇 互金风险防控
15、与监管联合国贸易与发展会议(UNCTAD)将互金界定为:基于网络的金融服务,包括网上证券、网上银行等。在中国,2013 年被认为是互金元年。近年来国内互金风险防控与监管研究颇为活跃。相比之下,英文文献不算多,客观原因是海外互金发展相对不繁荣,不规范互金平台较少。国内外的相关研究大致分几个方面:一是互金风险的成因、特征与识别。时任央行副行长的刘士余(2014)认为:互金主要存在法律定位不明确、内控制度不健全等风险,代表了当时的官方观点。黄文妍等(2015)指出互金系统性风险将威胁金融稳 定 和 市 场 信 心。谢 平 等(2014)、马 慧 子 等(2016)、黎来芳(2017)分析了金融本身的
16、高风险及互联网对风险的放大。彭景等(2016)指出互金系统性风险成因有互联网模式过度渗透、市场主体非理性行为突出、互联网企业舆论掌控能力强等外因,也有互金市场自身脆弱性以及分业分段式监管模式缺陷等内因。宋阳等(2017)指出问题平台多,金融风险扩散速度更快、传染性更强。Li(2020)测试了互金与银行、证券、保险的波动率动态相关性和风险传递并提出金融生态可持续发展的建议。Chen(2022)研究互金与传统银行的波动率溢出关系,发现总体而言互联网金融是波动溢出的净输出者。高惺惟(2022)指出传统金融风险和互金风险理论基础一致,基因耦合度较高,传导载体、传导链条和节点传染模式一致,“双风险冶共振
17、。Pi 等(2022)采用模糊集方法对互金风险进行分析,发现技术风险、道德风险和法律风险的权重较高。二是互金风险的评估。朱清香等(2016)、李宇(2016)、欧阳资生(2016)、云佳祺(2017)从实证角度构建了风险评估指标。吕喜明(2017)对网贷之家前100 P2P 平台的风控能力效率进行了评估。Uddin85 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 情摇 报摇 杂摇 志摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 第 42 卷(2017)、Ferreira 等(2017)、Yang 等(2018)、Polena 等
18、(2018)关于借款者个体违约风险的实证研究有不少有趣的发现,如借款人的鼠标点击行为对违约有强预测力等。Yoon 等(2018)用线性回归模型分析网贷之家数据,发现股票市场和房地产等宏观因素对平台违约风险有显著影响。Liu 等(2018)提出监测和评估平台操作风险特别是跑路风 险的统计方 法。Xiong(2018)使用相似度模型评估可能的非法集资风险。张文等(2018)对非均衡 P2P 平台风险进行了探索性预测。陈耀辉等(2018)基于极值理论对互金操作风险进行测算。贾洪文等(2020)基于模糊分析法对第三方支付风险进行实证研究,搜集专家意见,得出总体风险等级为“一般风险冶。Zhao(2020
19、)基于区块链和决策树算法研究信用评估。刘小南等(2021)综述了互金信用风险测度研究。Zeng 等(2022)提出用ESG 修正的 KMV 模型来解释互金公司违约风险。三是互金风险的防控。杨虎等(2014)、杜永红(2016)、邢晟等(2018)探索基于大数据的风险防控。Zhang 等(2018)提出基于深度学习的 P2P 平台风险量化模型 OMNIRank。Westland(2018)采用用户短信等通讯和地理大数据进行研究。业界人士李崇纲等(2018)提出“冒烟指数冶,用大数据、人工智能等技术实时监测和预警互金风险。类似的还有数联铭品“红警冶。Xu 等(2019)探讨了基于复杂网络视角的互金
20、风险传染和防控。王章帆(2020)探讨了大数据背景下的互金风险及应对措施。叶梓楚(2021)以蚂蚁花呗为例对互金风险防控进行了分析。黄玉旭(2021)围绕互金信用风险防控策略进行研究。张盛(2021)呼吁构建“后监管冶时代互金风险防控体系。王军等(2021)构建基于 SEIR 的互金平台间信用风险传染模型并从切断传染路径视角(控制传染源、监控传染介质、提高免疫性、延长潜伏性)提出风险防控对策。王昱等(2022)研究将区块链技术应用于互金风险防控。四是互金监管和治理。彭冰(2018)反思我国互金监管三种模式(创新型监管、严格禁止和运动监管)并提出进行监管模式创新。许可(2018)提出互金监管的新
21、范式,即从监管科技走向治理科技。许多奇(2018)指出互金风险“太多连接而不能倒冶和“太快而不能倒冶等特征,呼唤构建一个以风险技术分析为基础的更为合理的监管架构,以实现保持金融稳定、推动金融创新和保护消费者权益的三大监管目标。许恋天(2019)研究互金穿透式监管。袁远(2019)提出将“管制型冶监管进化为“公共产品型冶监管。陈钊等(2019)以 P2P 网络借贷为例对互金凤险与监管进行了分析。李雪梅(2019)提出构建基于区块链的互金征信体系。韩淑媛等(2020)指出从宏观审慎角度看,对互联网小贷公司缺乏系统重要性识别、贷款逆周期调控和风险隔离的有效机制等痛点难题,并在分析海外监管经验基础上提
22、出对策建议。许白玲(2020)提出改互金监管为互金治理,并提出互金治理体系及优化策略。Liu等(2020)、Zhang 等(2021)用博弈论方法研究监管机制,后者指出动态博弈中互金公司将采取寻租方式逃避惩罚,从而降低地方政府监督的可能性。杨扬(2021)就互金风险及其监管策略进行了分析。Cao(2021)研究构建基于机器学习算法的互联网金融监管系统。孙健等(2022)对金融风险预警研究热点及趋势进行了探讨。经以上检索和分析,可看到如下几点:首先,现有研究的总体情况是:提出问题的多,解决问题的少,且多侧重于理论分析,实证研究较少。而实证研究大多因小数据集限制导致模型未能捕捉全面性和预警性风险因
23、素,尚未能达到实时监测预警(乃至优化处置应对)的监管实践要求。作为大数据金融情报分析在实践中的较成功应用,业界“冒烟指数冶等产品体现出一定价值,但尚缺对流动性、市场、信用等方面全面风险防控和在险价值、压力测试等进一步深入的情报支持。且与真正意义上的互金风险“预警预防冶、处置化解、精准监管、精准施策还有较大差距。其次,传统金融中较为成熟的风险管理体系为全面风险管理体系,较为成熟的监管框架为巴塞尔协议III。它们是传统金融经过数百年发展形成的结晶。但互金因历史太短,在构建全面风险管理体系和监管框架方面近乎空白。未来互金风控和监管应该是怎样的?我们应该如何构建最优风控和监管?如何构建像传统金融那样较
24、成熟的风险管理体系和监管框架?从最优化的角度来看,下一代数字金融的风控和监管应具备前瞻性和预警性,首先须有一套底层风险情报体系作为有力支持。这就为金融情报学介入并提供“耳目、尖兵、参谋冶支撑服务创造了条件。最后,各文献研究角度较为单一,多集中在某单一风险源或某单一方面进行研究,未能从全局和整体考虑构建像传统金融那样较成熟的全面风险管理体系和监管框架。而如果要构建成熟的互金全面风险管理体系和监管框架,就需从全局和整体进行研究。举例说,对互金风险进行定义和测度,对风险数值进行各种运算,应考虑数学严谨性,应打通微观、中观和宏观。以往通常的专家打分法和层次分析法等,未必能支持各种进一步的数学运算,也未
25、必能在微观、中观、宏观中贯穿如一。本文及系列研究旨在从金融情报发挥“耳目、尖兵、参谋冶作用的角度,提供相应情报产品和情报服务,为互金构建底层风险情报体系,为最终构建互金全95摇 第 9 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 丁晓蔚,等:互联网金融安全情绪感知及风险预警应用研究面风险管理体系和监管框架奠定基础。1.1.2摇 BERT 与金融风险和金融安全作为深度学习在自然语言处理领域取得的重大突破,BERT 在各学科中受关注程度不一。在中国知网上检索“(主题:BERT(精确)AND(主题:互联网金融(精确)AND(主题:风险(精确)冶、“(主题:BERT(精确)AND(主题:互联网金融(精确
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