TY -的A2 - Lv, Zhihan AU -戴,分析师Wensheng PY - 2021 DA - 2021/01/28 TI -开发和监督下Robo-Advisors数字金融包容复杂系统SP - 6666089六世- 2021 AB -随着市场经济的快速发展,越来越多的项目在金融行业,其复杂性和技术要求也越来越高。计算机技术的发展促进了机器人顾问的诞生，利用机器人顾问对金融行业项目进行管理和监督具有重要意义。为了进一步分析数字普纳金融体系下机器人顾问的发展和监管，本文采用复杂系统和聚类算法作为技术支撑进行研究。首先，采用传统的K-means算法选择初始聚类中心，提高噪声和离群点处理能力，构建基于改进算法的数据挖掘系统。然后，建立了机器人顾问的产品设计模型，并从技术、市场、法律三个方面分析了机器人顾问的风险。对改进后的K-means算法性能进行分析，在实验数据集B的操作中，经过6次迭代，聚类结果的正确率达到97.08%，表明该算法具有良好的性能。在数据挖掘系统试运行过程中，对金融机构的四类客户进行了准确的集群，得出结论为金融机构带来效益的客户主要类型为高收入客户，占10.75%。机器人咨询产品模型用于构建五个风险级别的投资组合，并进行风险回溯测试。除增长和收益投资组合外，其他投资组合在分析的时间段内一直表现优于业绩基准。 Running the research system of this paper in a financial institution, comparing the capital budget before and after the operation, found that the system can improve the accuracy of the budget and reduce the risk of the robo-advisor for the financial institution. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6666089 DO - 10.1155/2021/6666089 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -