基于云计算部署的风险预警数据处理方法及装置与流程

本技术涉及云计算领域，具体涉及一种基于云计算部署的风险预警数据处理方法及装置。

背景技术：

1、随着云计算技术的快速发展，基于云计算部署的风险预警系统在数据处理能力和灵活性方面展现出了巨大的潜力。然而，现有的风险预警数据处理方法和装置在实际应用中仍然面临一些挑战和不足。

2、当前的风险预警系统在数据处理方面主要依赖于本地化的计算资源，这种方法在处理海量数据时显得力不从心。由于本地计算资源的有限性，系统在面对高并发和大数据量时，数据处理能力和响应速度均受到限制，难以满足实时风险预警的需求。此外，本地部署的系统在扩展性方面存在明显不足，难以灵活应对业务量的波动和增长。

3、在数据存储和管理方面，传统系统通常采用集中式存储架构，数据的存储和访问效率较低。随着数据量的不断增加，存储资源的瓶颈问题逐渐显现，导致数据存取速度下降，影响了系统的整体性能。数据的分布式管理和存储技术在传统系统中应用较少，限制了系统的扩展能力和数据处理效率。

4、基于云计算的风险预警数据处理方法在一定程度上解决了上述问题，但仍存在一些技术和实践上的难点。首先，数据传输的安全性和隐私保护问题尤为突出。由于数据需要在本地和云端之间频繁传输，如何确保数据在传输过程中的安全性和完整性成为一个重要挑战。其次，云端数据处理的延迟问题也不容忽视。尽管云计算可以提供强大的计算和存储能力，但数据传输和处理的延迟可能会影响实时预警的效果。

5、在云计算资源的管理和优化方面，现有的方法也存在一定的局限性。如何高效地分配和利用云计算资源，避免资源浪费，同时保证系统的高可用性和高性能，是一个复杂的问题。此外，云计算服务的成本管理也是一个需要重视的方面，如何在保证系统性能的前提下，优化成本支出，是云计算部署中的一个关键挑战。

6、总的来说，虽然基于云计算部署的风险预警数据处理方法和装置在处理能力和灵活性方面具有显著优势，但在数据安全、处理延迟、资源管理和成本控制等方面仍需解决诸多问题。这些挑战的存在，限制了云计算技术在风险预警系统中的全面应用，对系统的可靠性和实用性提出了更高的要求。

技术实现思路

1、针对现有技术中的问题，本技术提供一种基于云计算部署的风险预警数据处理方法及装置，能够有效提高基于云计算部署的风险预警数据处理效率和准确率。

2、为了解决上述问题中的至少一个，本技术提供以下技术方案：

3、第一方面，本技术提供一种基于云计算部署的风险预警数据处理方法，应用于云计算平台，包括：

4、从预设信贷数据库中获取用户的信贷数据，提取所述信贷数据中的指标特征，根据预设知识图谱对所述指标特征进行指标关系识别操作，确定对应的指标间关系特征，根据所述指标间关系特征确定与所述指标特征对应的同义词特征，并对所述同义词特征进行消歧操作，得到更新后的指标特征，根据所述更新后的指标特征确定对应的风控指标；

5、根据所述风控指标确定对应的风控意图、信贷实体以及风控规则；

6、根据所述风控意图、所述信贷实体以及所述风控规则构建对应的风控规则逻辑表达式，根据所述风控规则逻辑表达式进行风控预警条件判定，并在触发所述风控预警条件时生成贷后预警信号。

7、进一步地，所述根据所述风控指标确定对应的风控意图、信贷实体以及风控规则，包括：

8、将所述风控指标输入预设意图识别算法，根据所述预设意图识别算法输出的预测结果和预设同义词词典确定对应的风控意图；

9、根据所述风控指标和预设实体提取模型确定对应的信贷实体，对所述风控指标进行依存句法分析操作和关系模式匹配操作，确定对应的风控规则。

10、进一步地，所述根据所述风控规则逻辑表达式进行风控预警条件判定，包括：

11、提取所述风控规则逻辑表达式中的条件变量，并根据提取到的所述条件变量确定对应的条件值；

12、根据所述条件变量和所述条件值确定对应的条件组合，根据所述条件组合进行风控预警条件判定。

13、进一步地，所述将所述风控指标输入预设意图识别算法，根据所述预设意图识别算法输出的预测结果和预设同义词词典确定对应的风控意图，包括：

14、将所述风控指标中提取的文本特征输入预设意图识别长短期记忆网络，确定对应的预测结果；

15、根据所述预测结果和预设同义词词典进行数据增强操作，确定对应的风控意图，其中，所述数据增强操作包括同义词扩展、同义词替换以及句子重组中的至少一种。

16、进一步地，所述根据所述风控指标和预设实体提取模型确定对应的信贷实体，包括：

17、将所述风控指标中提取的文本特征输入预设实体提取条件随机场模型，根据所述预设实体提取条件随机场模型的特征函数层对所述文本特征进行特征捕捉操作，确定对应的捕捉特征；

18、将所述捕捉特征输入所述预设实体提取条件随机场模型的势能函数层，确定对应的归一化势能，将所述归一化势能输入所述预设实体提取条件随机场模型的输出层，确定对应的信贷实体。

19、进一步地，所述对所述风控指标进行依存句法分析操作和关系模式匹配操作，确定对应的风控规则，包括：

20、对所述风控指标进行依存句法分析操作确定对应的单词结构，根据预设逻辑连接词和所述单词结构进行关系模式匹配操作，确定对应的规则匹配图；

21、根据所述规则匹配图进行规则分类操作，确定对应的风控规则。

22、第二方面，本技术提供一种基于云计算部署的风险预警数据处理装置，包括：

23、数据处理模块，用于从预设信贷数据库中获取用户的信贷数据，提取所述信贷数据中的指标特征，根据预设知识图谱对所述指标特征进行指标关系识别操作，确定对应的指标间关系特征，根据所述指标间关系特征确定与所述指标特征对应的同义词特征，并对所述同义词特征进行消歧操作，得到更新后的指标特征，根据所述更新后的指标特征确定对应的风控指标；

24、指标分析模块，用于根据所述风控指标确定对应的风控意图、信贷实体以及风控规则；

25、贷后预警模块，用于根据所述风控意图、所述信贷实体以及所述风控规则构建对应的风控规则逻辑表达式，根据所述风控规则逻辑表达式进行风控预警条件判定，并在触发所述风控预警条件时生成贷后预警信号。

26、第三方面，本技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的基于云计算部署的风险预警数据处理方法的步骤。

27、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的基于云计算部署的风险预警数据处理方法的步骤。

28、第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述的基于云计算部署的风险预警数据处理方法的步骤。

29、由上述技术方案可知，本技术提供一种基于云计算部署的风险预警数据处理方法及装置，通过从预设信贷数据库中获取用户的信贷数据，提取所述信贷数据中的指标特征，根据指标特征确定对应的风控指标；根据所述风控指标确定对应的风控意图、信贷实体以及风控规则；根据所述风控意图、所述信贷实体以及所述风控规则构建对应的风控规则逻辑表达式，根据所述风控规则逻辑表达式进行风控预警条件判定，并在触发所述风控预警条件时生成贷后预警信号，由此能够有效提高基于云计算部署的风险预警数据处理效率和准确率。