具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1：

如图1所示，本发明提供一种技术方案，一种基于大数据和人工智能技术的投资风险评估方法，包括如下评估步骤：

S1、首先，通过大数据收集投资市场数据，建立风险投资评估模型，为用户提供风险投资分析；

S2、用户注册成为投资平台用户，并填写投资基本信息，风险评估模型将用户基本信息和当前市场投资情况进行分析，列举合适的投资项目；

S3、然后根据市场投资数据预测未来投资项目走向，并进行风险评估；

S4、通过风险投资评估模型，按照风险投资项目，对用户进行分类，并对用户进行管理；

S5、在风险投资过程中，风险投资评估模型，对投资人的投资风险进行实时监控和分析，通过纽扣云保障投资机构募资环节中投资的安全；

S6、在风险投资过程中，进行实时监控预警，警示用户风险情况，为用户通过风险警示，帮助用户及时采取应对措施；

S7、在其他投资项目开始前，通过投资风险评估平台进行投资前分析，分析待投资项目与已投资项目之间的冲突，对多项投资进行分析；

S8、根据投资情况为用户提供投资建议，降低投资风险。

根据上述技术方案，S1中，投资风险评估模型的功能包括用户数据收集、投资项目入驻、大数据支持、投资前分析、投资中监控、投资后风险预警、安全维护和投资管理。

根据上述技术方案，S2中，用户进行的操作包括注册、登记、退出、修改密码、新增、禁用、启用、编辑和删除，用户的基本信息包括用户资金、资产情况、用户年龄、用户家庭成员、工作、投资周期和投资期望，供用户查看的列表包括用户权限列表、投资流程列表、进度列表和审批列表。

根据上述技术方案，S2和S3中，通过用户数据和市场数据对比分析，给出6种推荐的投资项目，并对投资项目当前的投资情况进行分析；

根据市场规律和当前投资行情，分析投资走向，并对每项投资的风险进行分析，列出收益大、风险小和安全性高的三种投资方式。

根据上述技术方案，S4中，投资风险评估模型将相同投资项目的用户进行归纳，并对投资项目自定义用户管理方式；

通过投资风险评估模型，对用户信息、用户操作进度和用户审批情况进行管理；

用户审批包括“我的审批数据”、“待我审批数据”和“我的抄送数据”。

根据上述技术方案，S5中，通过纽扣云在投资机构募资环节中的机密资料传输过程中，保障资料传输的安全性和便捷性；

纽扣云包括深度结合微信生态、分配给交易角色不同的权限、数字隐形水印、区块链溯源分享路径、微信限时邀请链接、免个人信息注册、AI搜索和智能标签功能；

纽扣云通过SaaS平台运行，通过SaaS平台和本地部署的技术手段替代纸质数据室和易泄漏的文件传输过程，降低了交易双方的协作成本，并提高募资效率和安全性。

根据上述技术方案，投资过程中，通过大数据技术对公开披露的基金信息进行抓取，生成标准化的基金数据库公海；

业务人员通过从公海中认领和管理员分配基金机构两种方式获取数据，完善跟进信息，将跟进流程线上化；

并对基金数据库中的管理者权限进行划分，管理者对团队成员投资业务推进情况和合作用户情况进行实时查看和管理。

根据上述技术方案，S6中，通过投资风险评估模型对投资项目进行实时监控，并通过风险预警对存在的风险进行警示；

监控的周期为0.5h，每个周期更新一次市场动态，对市场波动进行分析，并进行风险预警；

风险预警为等级1：可控风险，投资降幅为预期的10%。

根据上述技术方案，S7中，用户在进行新项目的投资前，先通过投资风险评估模型，输入新的投资项目和个人信息，通过大数据分析，新的投资项目与原投资项目之间的投资冲突，并对新的投资项目的投资比例和投资分配进行分析，使多个投资项目能够相互协作，帮助用户更加合理的进行投资。

根据上述技术方案，投资风险的预警出现后，投资风险评估模型结合用户的实际投资情况、当前市场行情、历史数据和市场预测行情，对用户的后期投资行情进行分析，并分析当前投资行情与用户投资期望之间的差距，为用户提供后期投资建议，减少投资损失。

实施例2：

如图1所示，本发明提供一种技术方案，一种基于大数据和人工智能技术的投资风险评估方法，包括如下评估步骤：

S1、首先，通过大数据收集投资市场数据，建立风险投资评估模型，为用户提供风险投资分析；

S2、用户注册成为投资平台用户，并填写投资基本信息，风险评估模型将用户基本信息和当前市场投资情况进行分析，列举合适的投资项目；

S3、然后根据市场投资数据预测未来投资项目走向，并进行风险评估；

S4、通过风险投资评估模型，按照风险投资项目，对用户进行分类，并对用户进行管理；

S5、在风险投资过程中，风险投资评估模型，对投资人的投资风险进行实时监控和分析，通过纽扣云保障投资机构募资环节中投资的安全；

S6、在风险投资过程中，进行实时监控预警，警示用户风险情况，为用户通过风险警示，帮助用户及时采取应对措施；

S7、在其他投资项目开始前，通过投资风险评估平台进行投资前分析，分析待投资项目与已投资项目之间的冲突，对多项投资进行分析；

S8、根据投资情况为用户提供投资建议，降低投资风险。

根据上述技术方案，S1中，投资风险评估模型的功能包括用户数据收集、投资项目入驻、大数据支持、投资前分析、投资中监控、投资后风险预警、安全维护和投资管理。

根据上述技术方案，S2中，用户进行的操作包括注册、登记、退出、修改密码、新增、禁用、启用、编辑和删除，用户的基本信息包括用户资金、资产情况、用户年龄、用户家庭成员、工作、投资周期和投资期望，供用户查看的列表包括用户权限列表、投资流程列表、进度列表和审批列表。

根据上述技术方案，S2和S3中，通过用户数据和市场数据对比分析，给出5种推荐的投资项目，并对投资项目当前的投资情况进行分析；

根据市场规律和当前投资行情，分析投资走向，并对每项投资的风险进行分析，列出收益大、风险小和安全性高的三种投资方式。

根据上述技术方案，S4中，投资风险评估模型将相同投资项目的用户进行归纳，并对投资项目自定义用户管理方式；

通过投资风险评估模型，对用户信息、用户操作进度和用户审批情况进行管理；

用户审批包括“我的审批数据”、“待我审批数据”和“我的抄送数据”。

根据上述技术方案，S5中，通过纽扣云在投资机构募资环节中的机密资料传输过程中，保障资料传输的安全性和便捷性；

纽扣云包括深度结合微信生态、分配给交易角色不同的权限、数字隐形水印、区块链溯源分享路径、微信限时邀请链接、免个人信息注册、AI搜索和智能标签功能；

纽扣云通过SaaS平台运行，通过SaaS平台和本地部署的技术手段替代纸质数据室和易泄漏的文件传输过程，降低了交易双方的协作成本，并提高募资效率和安全性。

根据上述技术方案，投资过程中，通过大数据技术对公开披露的基金信息进行抓取，生成标准化的基金数据库公海；

业务人员通过从公海中认领和管理员分配基金机构两种方式获取数据，完善跟进信息，将跟进流程线上化；

并对基金数据库中的管理者权限进行划分，管理者对团队成员投资业务推进情况和合作用户情况进行实时查看和管理。

根据上述技术方案，S6中，通过投资风险评估模型对投资项目进行实时监控，并通过风险预警对存在的风险进行警示；

监控的周期为0.6h，每个周期更新一次市场动态，对市场波动进行分析，并进行风险预警；

风险预警为等级2：可控风险，投资降幅为预期的65%。

根据上述技术方案，S7中，用户在进行新项目的投资前，先通过投资风险评估模型，输入新的投资项目和个人信息，通过大数据分析，新的投资项目与原投资项目之间的投资冲突，并对新的投资项目的投资比例和投资分配进行分析，使多个投资项目能够相互协作，帮助用户更加合理的进行投资。

根据上述技术方案，投资风险的预警出现后，投资风险评估模型结合用户的实际投资情况、当前市场行情、历史数据和市场预测行情，对用户的后期投资行情进行分析，并分析当前投资行情与用户投资期望之间的差距，为用户提供后期投资建议，减少投资损失。

实施例3：

如图1所示，本发明提供一种技术方案，一种基于大数据和人工智能技术的投资风险评估方法，包括如下评估步骤：

S1、首先，通过大数据收集投资市场数据，建立风险投资评估模型，为用户提供风险投资分析；

S2、用户注册成为投资平台用户，并填写投资基本信息，风险评估模型将用户基本信息和当前市场投资情况进行分析，列举合适的投资项目；

S3、然后根据市场投资数据预测未来投资项目走向，并进行风险评估；

S4、通过风险投资评估模型，按照风险投资项目，对用户进行分类，并对用户进行管理；

S5、在风险投资过程中，风险投资评估模型，对投资人的投资风险进行实时监控和分析，通过纽扣云保障投资机构募资环节中投资的安全；

S6、在风险投资过程中，进行实时监控预警，警示用户风险情况，为用户通过风险警示，帮助用户及时采取应对措施；

S7、在其他投资项目开始前，通过投资风险评估平台进行投资前分析，分析待投资项目与已投资项目之间的冲突，对多项投资进行分析；

S8、根据投资情况为用户提供投资建议，降低投资风险。

根据上述技术方案，S1中，投资风险评估模型的功能包括用户数据收集、投资项目入驻、大数据支持、投资前分析、投资中监控、投资后风险预警、安全维护和投资管理。

根据上述技术方案，S2中，用户进行的操作包括注册、登记、退出、修改密码、新增、禁用、启用、编辑和删除，用户的基本信息包括用户资金、资产情况、用户年龄、用户家庭成员、工作、投资周期和投资期望，供用户查看的列表包括用户权限列表、投资流程列表、进度列表和审批列表。

根据上述技术方案，S2和S3中，通过用户数据和市场数据对比分析，给出5种推荐的投资项目，并对投资项目当前的投资情况进行分析；

根据市场规律和当前投资行情，分析投资走向，并对每项投资的风险进行分析，列出收益大、风险小和安全性高的三种投资方式。

根据上述技术方案，S4中，投资风险评估模型将相同投资项目的用户进行归纳，并对投资项目自定义用户管理方式；

通过投资风险评估模型，对用户信息、用户操作进度和用户审批情况进行管理；

用户审批包括“我的审批数据”、“待我审批数据”和“我的抄送数据”。

根据上述技术方案，S5中，通过纽扣云在投资机构募资环节中的机密资料传输过程中，保障资料传输的安全性和便捷性；

纽扣云包括深度结合微信生态、分配给交易角色不同的权限、数字隐形水印、区块链溯源分享路径、微信限时邀请链接、免个人信息注册、AI搜索和智能标签功能；

纽扣云通过SaaS平台运行，通过SaaS平台和本地部署的技术手段替代纸质数据室和易泄漏的文件传输过程，降低了交易双方的协作成本，并提高募资效率和安全性。

根据上述技术方案，投资过程中，通过大数据技术对公开披露的基金信息进行抓取，生成标准化的基金数据库公海；

业务人员通过从公海中认领和管理员分配基金机构两种方式获取数据，完善跟进信息，将跟进流程线上化；

并对基金数据库中的管理者权限进行划分，管理者对团队成员投资业务推进情况和合作用户情况进行实时查看和管理。

根据上述技术方案，S6中，通过投资风险评估模型对投资项目进行实时监控，并通过风险预警对存在的风险进行警示；

监控的周期为0.8h，每个周期更新一次市场动态，对市场波动进行分析，并进行风险预警；

风险预警为等级3：不可控风险，投资降幅为预期的33%；

根据上述技术方案，S7中，用户在进行新项目的投资前，先通过投资风险评估模型，输入新的投资项目和个人信息，通过大数据分析，新的投资项目与原投资项目之间的投资冲突，并对新的投资项目的投资比例和投资分配进行分析，使多个投资项目能够相互协作，帮助用户更加合理的进行投资。

根据上述技术方案，投资风险的预警出现后，投资风险评估模型结合用户的实际投资情况、当前市场行情、历史数据和市场预测行情，对用户的后期投资行情进行分析，并分析当前投资行情与用户投资期望之间的差距，为用户提供后期投资建议，减少投资损失。

实施例4：

如图1所示，本发明提供一种技术方案，一种基于大数据和人工智能技术的投资风险评估方法，包括如下评估步骤：

S1、首先，通过大数据收集投资市场数据，建立风险投资评估模型，为用户提供风险投资分析；

S2、用户注册成为投资平台用户，并填写投资基本信息，风险评估模型将用户基本信息和当前市场投资情况进行分析，列举合适的投资项目；

S3、然后根据市场投资数据预测未来投资项目走向，并进行风险评估；

S4、通过风险投资评估模型，按照风险投资项目，对用户进行分类，并对用户进行管理；

S5、在风险投资过程中，风险投资评估模型，对投资人的投资风险进行实时监控和分析，通过纽扣云保障投资机构募资环节中投资的安全；

S6、在风险投资过程中，进行实时监控预警，警示用户风险情况，为用户通过风险警示，帮助用户及时采取应对措施；

S7、在其他投资项目开始前，通过投资风险评估平台进行投资前分析，分析待投资项目与已投资项目之间的冲突，对多项投资进行分析；

S8、根据投资情况为用户提供投资建议，降低投资风险。

根据上述技术方案，S1中，投资风险评估模型的功能包括用户数据收集、投资项目入驻、大数据支持、投资前分析、投资中监控、投资后风险预警、安全维护和投资管理。

根据上述技术方案，S2中，用户进行的操作包括注册、登记、退出、修改密码、新增、禁用、启用、编辑和删除，用户的基本信息包括用户资金、资产情况、用户年龄、用户家庭成员、工作、投资周期和投资期望，供用户查看的列表包括用户权限列表、投资流程列表、进度列表和审批列表。

根据上述技术方案，S2和S3中，通过用户数据和市场数据对比分析，给出6种推荐的投资项目，并对投资项目当前的投资情况进行分析；

根据市场规律和当前投资行情，分析投资走向，并对每项投资的风险进行分析，列出收益大、风险小和安全性高的三种投资方式。

根据上述技术方案，S4中，投资风险评估模型将相同投资项目的用户进行归纳，并对投资项目自定义用户管理方式；

通过投资风险评估模型，对用户信息、用户操作进度和用户审批情况进行管理；

用户审批包括“我的审批数据”、“待我审批数据”和“我的抄送数据”。

根据上述技术方案，S5中，通过纽扣云在投资机构募资环节中的机密资料传输过程中，保障资料传输的安全性和便捷性；

纽扣云包括深度结合微信生态、分配给交易角色不同的权限、数字隐形水印、区块链溯源分享路径、微信限时邀请链接、免个人信息注册、AI搜索和智能标签功能；

纽扣云通过SaaS平台运行，通过SaaS平台和本地部署的技术手段替代纸质数据室和易泄漏的文件传输过程，降低了交易双方的协作成本，并提高募资效率和安全性。

根据上述技术方案，投资过程中，通过大数据技术对公开披露的基金信息进行抓取，生成标准化的基金数据库公海；

业务人员通过从公海中认领和管理员分配基金机构两种方式获取数据，完善跟进信息，将跟进流程线上化；

并对基金数据库中的管理者权限进行划分，管理者对团队成员投资业务推进情况和合作用户情况进行实时查看和管理。

根据上述技术方案，S6中，通过投资风险评估模型对投资项目进行实时监控，并通过风险预警对存在的风险进行警示；

监控的周期为1h，每个周期更新一次市场动态，对市场波动进行分析，并进行风险预警；

风险预警为等级4：不可控风险，投资降幅为预期的82%。

根据上述技术方案，S7中，用户在进行新项目的投资前，先通过投资风险评估模型，输入新的投资项目和个人信息，通过大数据分析，新的投资项目与原投资项目之间的投资冲突，并对新的投资项目的投资比例和投资分配进行分析，使多个投资项目能够相互协作，帮助用户更加合理的进行投资。

根据上述技术方案，投资风险的预警出现后，投资风险评估模型结合用户的实际投资情况、当前市场行情、历史数据和市场预测行情，对用户的后期投资行情进行分析，并分析当前投资行情与用户投资期望之间的差距，为用户提供后期投资建议，减少投资损失。

根据实施例1-4对风险等级的分析，制得如下表格：

通过波动次数和初始差值的比较可以看出，实施例1和实施例2中的波动次数为1比实施例3和实施例4中的波动次数少，相应的初始差值也较小，可知实施例1和实施例2中的投资较为平稳，波动较小，投资的风险较小，且为可控风险，符合投资市场的规律，能够通过市场调节逐步恢复；

通过实施例1-4的数据对比可知，实施例1-4均符合风险等级的要求，风险等级的预警作用为投资用户提供良好的风险预警作用，使风险出现时，及时通过大数据对风险等级进行评估，投资用户能够了解风险的可控性，了解风险与预期之间的差距，方便投资用户根据风险情况，采取不同的应对措施，能够具体的针对性的进行应对，从而降低风险带来的投资损失。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。