【摘 要】
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大数据、云技术、人工智能等科学技术日异月殊,推动社会经济、物质生活以及人类思想意识不断进步,与此同时也产生了信息泄露、网络诈骗、病毒传播等复杂问题。金融作为国家重要的核心竞争力之一,防范和化解金融风险是金融工作的根本性任务。近年来我国金融产品和服务日新月异、琳琅满目,但也存在金融欺诈、理财乱象、金融消费者投诉量增多等风险和问题。国内多位专家学者也提出借鉴美国消费者金融保护局的经验建立系统化、科学化
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大数据、云技术、人工智能等科学技术日异月殊,推动社会经济、物质生活以及人类思想意识不断进步,与此同时也产生了信息泄露、网络诈骗、病毒传播等复杂问题。金融作为国家重要的核心竞争力之一,防范和化解金融风险是金融工作的根本性任务。近年来我国金融产品和服务日新月异、琳琅满目,但也存在金融欺诈、理财乱象、金融消费者投诉量增多等风险和问题。国内多位专家学者也提出借鉴美国消费者金融保护局的经验建立系统化、科学化,统一监管的消费者金融投诉中心。这便于对我国金融消费者投诉问题进行全面分析,挖掘出消费者投诉信息中的深层次问题,更好维护我国金融消费者权益,促进我国金融行业的高质量发展。顾客投诉数据的主要特征之一是非结构化,作为处理和分析非结构化数据的重要方法,文本挖掘在大数据时代发挥着极为重要的作用。本文主要采用文本挖掘方法之结构主题模型（Structural Topic Model,STM）对相关消费者投诉文本进行主题建模。结构主题模型作为潜在狄利克雷分配模型（Latent Dirichlet Allocation Model,LDA）的扩展,克服了基于LDA模型研究的局限性,这种自动化的方法使研究者能够从大量的数据中快速全面的获得文本信息。通过STM主题建模分析,本文验证了STM模型能够有效挖掘消费者投诉文本中的潜在主题信息。同时发现在新冠肺炎疫情发生前后,金融消费者对于金融产品和服务投诉的内容具有差异性,且不同主题在2019年至2021年的主题流行度趋势有不同变化。本文研究工作的意义是通过实例证实结构主题模型能够很好的提取数据中的主题信息,发掘协变量和主题间的关系;通过文本挖掘方法证实集中统一的消费者投诉数据库在金融监管方面可发挥重要作用,为促进消费者投诉中心的建设提供案例支撑。
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