面向金融风险感知的分布式人工智能系统及方法

本申请提供了一种面向金融风险感知的分布式人工智能系统及方法，通过金融互联网中静态业务数据的静态特征和动态时序数据的时空关联特征对金融互联网中的缺失数据进行动态补偿，得到金融互联网中的重构数据，使用金融风险感知模型中的风险传导机制推演金融互联网的风险演化状态；当风险演化状态的风险传导强度满足预设的事件驱动条件时，基于局部节点的信息增益熵与全局系统的拓扑协同性，对风险演化状态中风险传播约束进行联合驱动约束，生成包含自适应增益参数与计算通信资源配比的分布式训练约束；根据所述分布式训练约束完成对金融风险感知模型的分布式训练与风险优化。基于上述方案可实现对互联网金融环境中风险感知模型的分布式协同建模。