摘要
本申请公开了一种基于大数据的金融消费者脆弱性评估方法及系统,其中方法包括步骤:从多渠道获取多模态数据,对所述数据进行预处理并获取融合数据;从无风险到高风险依次将脆弱性划分出若干等级、并将所述等级与所述融合数据建立映射,获得数据集;搭建分布式架构的深度学习模型,各分布式节点将所述数据集输入所述模型以用于参数训练,并将训练后获取的模型参数聚合以获取全局模型;将待评估消费者的多模态数据输入训练后的所述模型,获取所述待评估消费者的脆弱性等级。通过上述方式,本申请能够有效避免数据集中传输的效率问题,并提高了评估的精度与一致性,解决了金融行业的数据分散、实时性要求高的痛点。