在金融科技风控领域，我们常常依赖大数据、机器学习和人工智能等技术来预测和防范欺诈行为，一个常被忽视的变量——地质学特征，却可能对风控系统的精准度产生意想不到的影响。
地质学不仅关乎地球的构造与变迁，其研究还揭示了自然界的许多周期性规律，如地震活动、气候变迁等，这些周期性变化可能间接影响人类经济活动，进而影响金融交易模式，地震频发地区可能因基础设施受损导致信用卡欺诈案件增多；而气候变化则可能影响农作物产量，进而影响与农业相关的贷款违约率。
在构建金融科技风控模型时，纳入地质学特征作为参考因素，可以提升模型的预测精度和风险识别能力，通过分析历史地震数据与金融欺诈案件的关联性，可以为特定地区的交易风险提供更精确的预警，结合气候变化数据，可以优化与农业相关的信贷政策，减少因自然灾害导致的信贷损失。
地质学特征虽非直接作用于金融交易本身，但其对经济环境的影响不容忽视，在金融科技风控的道路上，跨学科融合将是我们提升精准度、降低风险的重要途径之一。
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地质学特征虽非直接应用于金融科技，但其对自然环境与灾害的洞察可辅助风控模型预测潜在风险区域。
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