风险任务处置方法及装置与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种风险任务处置方法及装置。


背景技术：

2.风险处置是银行业风险控制操作落地的重要一环。目前，风险处置模型包括：风险任务生成模块、风险任务分配模块、风险任务处置模块。在风险处置流程中，风险任务生成、风险任务分配、风险任务处置这三个模块以串行的方式完成处置链的闭环。即，根据风险数据生成任务(风险任务生成)；将任务分配至对应人员或对应机构(风险任务分配)；被分配任务的人员或机构根据经验处置任务(风险任务处置)，完成风险控制。在风险任务处置时，处置措施的选择由处理人员根据经验来执行。
3.风险处置流程的串行的方式使得各个模块紧密耦合。在高并发场景下，容易影响风险任务的处理时效，风控效果难达预期。此外，在风险任务处置时，处置措施的选择过于依赖处理人员的经验和专业知识，容易影响风险任务的处置质量。
4.本部分旨在为权利要求书中陈述的本技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。


技术实现要素：

5.为了解决上述问题中的至少一个，本技术实施例提供一种风险任务处置方法及装置，用以提高风险任务处置效率，提高风险任务的处置质量。
6.根据本技术的实施例，提供一种风险任务处置方法，该方法包括：
7.根据接收到的风险数据，生成风险任务；
8.通过消息中间件将所述风险任务推送给第一处置链和第二处置链；以及
9.在所述第一处置链和所述第二处置链中，对接收到的所述风险任务进行处理。
10.在一个或多个实施例中，通过消息中间件将所述风险任务推送给第一处置链和第二处置链包括：
11.通过所述消息中间件向所述第一处置链和所述第二处置链推送不同的风险任务，或者，通过所述消息中间件向所述第一处置链和所述第二处置链推送相同的风险任务。
12.在一个或多个实施例中，所述消息中间件根据所述风险任务的类型和/或所述风险任务的等级和/或与所述风险任务对应的地区确定将所述风险任务推送给所述第一处置链或第二处置链。
13.在一个或多个实施例中，所述第一处置链为人工处置链，和/或，所述第二处置链为自动处置链。
14.在一个或多个实施例中，在所述第一处置链中，对接收到的所述风险任务进行处理，包括：
15.根据所述风险任务的类型和/或历史处置数据和/或处理人员的当前的待处理任务量，将所述风险任务分配给处理人员；以及
16.根据所述处理人员输入的处理信息，修改所述风险任务的状态。
17.在一个或多个实施例中，在所述第一处置链和所述第二处置链中，对接收到的所述风险任务进行处理，包括：
18.根据所述风险任务生成待处理信息；以及
19.将所述待处理信息输入神经网络，生成与所述风险任务对应的操作信息。
20.在一个或多个实施例中，在所述第二处置链的处理结果的准确率低于预设值和/或所述风险任务满足预设条件的情况下，所述第二处置链将所述风险任务发送给所述第一处置链进行处理。
21.在一个或多个实施例中，所述第二处置链的数量为多个，所述消息中间件将所述风险任务推送给至少2个所述第二处置链，根据所述至少2个处置链的处理结果，生成操作信息。
22.在一个或多个实施例中，所述至少2个处置链的神经网络模型不同和/或训练数据不同和/或训练方法不同。
23.根据本技术的实施例，提供一种风险任务处置装置，其中，所述装置包括：
24.任务生成单元，其根据接收到的风险数据，生成风险任务；
25.消息中间件，其将所述风险任务推送给第一处置链和第二处置链；
26.第一处置链，其对接收到的所述风险任务进行处理；以及
27.第二处置链，其对接收到的所述风险任务进行处理。
28.本技术实施例还提供一种计算机设备，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计算机程序时实现上述方法。
29.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
30.本技术实施例还提供一种程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
31.本技术实施例的有益效果之一在于，通过消息中间件将风险任务推送给第一处置链和第二处置链，在第一处置链和第二处置链中，对接收到的风险任务进行处理，由此，能够提高风险任务处置效率，提高风险任务的处置质量。
32.参照后文的说明和附图，详细公开了本技术的实施方式。应该理解，本技术的实施方式在范围上并不因此而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本技术的实施方式包括许多改变、修改和等同。
33.针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其他实施方式中使用，与其他实施方式中的特征相组合，或替代其他实施方式中的特征。
附图说明
34.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
35.图1是本技术实施例的风险任务处置方法的一个示意图。
36.图2是本技术实施例的风险任务处置方法的步骤103的一示意图。
37.图3是本技术实施例的风险任务处置方法的步骤103的另一示意图。
38.图4是本技术实施例的风险任务处置方法的流程的示意图。
39.图5是本技术实施例的风险任务处置装置的一个示意图。
40.图6是本技术实施例的风险任务处置装置500的第一处置链503的一个示意图。
41.图7是本技术实施例的风险任务处置装置500的第二处置链504的一个示意图。
具体实施方式
42.参照附图，通过下面的说明书，本技术的前述以及其它特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本技术的特定实施方式，其表明了其中可以采用本技术的原则的部分实施方式，应了解的是，本技术不限于所描述的实施方式，相反，本技术包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变型以及等同物。
43.在本技术实施例中，术语“和/或”包括相关联列出的术语的一种或多个中的任何一个和所有组合。术语“包含”、“包括”、“具有”等是指所陈述的特征、元素、元件或组件的存在，但并不排除存在或添加一个或多个其他特征、元素、元件或组件。
44.在本技术实施例中，单数形式“一”、“该”等可以包括复数形式，应广义地理解为“一种”或“一类”而并不是限定为“一个”的含义；此外术语“所述”应理解为既包括单数形式也包括复数形式，除非上下文另外明确指出。此外术语“根据”应理解为“至少部分根据
……”
，术语“基于”应理解为“至少部分基于
……”
，除非上下文另外明确指出。
45.需要说明的是，本技术公开的风险任务处置方法及装置可用于金融技术领域，也可用于除金融技术领域之外的任意领域，本技术公开的风险任务处置方法及装置的应用领域不做限定。
46.本技术实施例提供一种风险任务处置方法，图1是本技术实施例的风险任务处置方法的一个示意图。如图1所示，该方法包括：
47.步骤101：根据接收到的风险数据，生成风险任务；
48.步骤102：通过消息中间件将风险任务推送给第一处置链和第二处置链；以及
49.步骤103：在第一处置链和第二处置链中，对接收到的风险任务进行处理。
50.根据上述实施例，通过消息中间件进行风险任务的推送，在高并发场景(即，规定时间内的风险任务数量较大的情况)下，能够对来不及处理的风险任务进行缓存，降低了任务生成操作和任务处置操作的耦合度，从而能够灵活配置风险任务的后续流转；并且，通过第一处置链和第二处置链这两条处置链对风险任务进行处理，能够提高风险任务的处置效率以及处置质量，进而能够提高风控的实时性，为最终风控结果带来积极影响。
51.在一些实施例中，在步骤101中，风险数据可以是满足预设条件的交易数据、操作数据等。例如，风险数据可以包括如下内容中的至少一个：客户信息、卡信息、操作信息、交易信息，等等。关于生成风险数据的具体方式、预设条件的具体内容可以参考相关技术，此处不在赘述。
52.在一些实施例中，在步骤101中，风险任务可以包括如下信息中的至少一个：客户信息、卡信息、风险信息、归属地信息、任务状态信息，等等。
53.其中，风险信息可以包括如下信息中的至少一个：风险类型信息、风险内容信息、
风险等级信息，等等。该风险类型信息可以包括如下信息中的至少一个：操作风险、方案风险、运营风险，等等。或者，也可以按照其他角度确定风险类型信息，例如，信用卡异常、储蓄卡异常、理财产品异常，等等。
54.该风险内容信息可以包括具体的交易数据、操作数据等等。
55.该风险等级信息可以是表示风险任务的重要程度的信息。可以按照预设规则，根据风险数据生成对应的风险等级信息。关于确定风险等级信息的具体方式可参考相关技术，此处不再赘述。
56.该归属地信息可以包括如下信息中的至少一个：卡归属地信息、操作或交易发生地等信息。根据风险数据生成风险任务的具体方式可以参考相关技术，此处不在赘述。
57.该任务状态信息可以是任务处理成功状态、任务处理失败状态、任务未处理状态，等等。
58.在一些实施例中，消息中间件可以是各种能够推送消息的中间件。例如，其可以是rabbitmq、rocketmq、activemq、kafka等类型的中间件。
59.在一些实施例中，在步骤102中，消息中间件可以向第一处置链和第二处置链推送不同的风险任务，即，通过两个处置链处理不同的风险任务，由此，能够提高风险任务的处置效率。例如，消息中间件可以针对不同的处置链设置不同的topic，将风险任务数据推送至指定的topic，第一处置链和第二处置链分别订阅各自的topic，并从中接收待处置的风险任务。由此，能够避免同一个风险任务进入两条处置链，被重复处置，造成资源的浪费。但是，本技术不限于此，消息中间件也可以向第一处置链和第二处置链推送相同的风险任务，即，通过两个处置链处理相同的风险任务，并根据两个处置链的处理结果确定操作信息，由此，能够提高风险任务的处置质量。
60.在一些实施例中，第一风险处置链可以是人工处置链，即需要处理人员对风险任务进行处理的处置链；第二风险处置链可以是自动处置链，即不需要处理人员参与风险任务处理的处置链。通过在风险处置时引入自动处置链，能够降低对处理人员的专业和经验的依赖程度，提高风险任务的处置质量。但是，本技术不限于此，第一风险处置链和第二风险处置链也可以是都是自动处置链或人工处置链。
61.在一些实施例中，自动处理链可以通过神经网络对风险任务进行处置。该神经网络可以是各种类型的神经网络，例如，lstm(长短时记忆网络)外，gru(门控循环单元结构)和rnn(循环神经网络)，等等。其中，lstm模型是长短时记忆网络，是一种基于神经网络模型加入门结构，使得模型具备学习数据时间特征的能力。在金融系统中，风险信息往往具有很强的时间属性。比如，一段时间内消费数据远高于平时或者某一时间点发生一笔超大额消费。lstm模型通过学习存量的风险任务处置数据特征，能够输出对当前任务的适当的处置结果。
62.以下，以第一风险处置链为人工处置链，第二风险处置链为自动处置链为例，对本技术实施例的风险任务处置方法进行示例性的说明。
63.在一些实施例中，在步骤102中，消息中间件可以根据风险任务的类型和/或风险任务的等级和/或与风险任务对应的地区(归属地信息)确定将风险任务推送给第一处置链或第二处置链。由此，能够更合理地对风险任务进行分配。
64.例如，在第二处置链中的神经网络为针对某一个或某一些风险任务的类型进行训
练的神经网络时，可以将相应类型的风险任务推送给第二处置链；将其他类型的风险任务推送给第一处置链。
65.又例如，将风险任务的等级为规定等级的风险任务推送给第二处置链。举例来说，将低风险等级的任务推送给第二处置链；将中、高风险等级的任务推送给第一处置链。
66.再例如，将规定地区的风险任务推送给第二处置链。举例来说，可以将北京地区的风险任务推动给第一处置链处理，将天津地区的风险任务推送给第二处置链处理。
67.图2是本技术实施例的风险任务处置方法的步骤103的一示意图。如图2所示，在第一处置链中，对接收到的风险任务进行处理，包括：
68.步骤1031，根据风险任务的类型和/或历史处置数据和/或处理人员的当前的待处理任务量，将风险任务分配给处理人员；以及
69.步骤1032，根据处理人员输入的处理信息，修改风险任务的状态。
70.在一些实施例中，在步骤1031中，通过根据风险任务的类型和/或历史处置数据和/或处理人员的当前的待处理任务量进行风险任务的分配，能够更合理、公平地进行任务分配，进一步提高了风险任务的处置效率。
71.例如，在根据风险任务的类型进行任务分配时：如果风险事件属于操作风险，则分配给负责操作的处理人员；如果风险事件属于方案风险，则分配给负责制定方案的处理人员；如果属于运营风险，则分配给运营安全管理的处理人员；如果风险任务的类型有多个，则同时分配给多个处理人员。
72.又例如，在根据历史处置数据进行任务分配时：如果处理人员处理过同一张卡片和/或同一个客户的风险任务，则将当前的风险任务分配给该处理人员。
73.再例如，在根据处理人员的当前的待处理任务量进行任务分配时：优先将风险任务分配给当前的待处理任务量较少的处理人员。
74.在一些实施例中，在步骤1032中，在处理人员完成风险任务处理后，将风险任务的状态修改为处理成功状态。
75.在一些实施例中，步骤102还可以包括：
76.步骤1033，根据风险任务生成待处理信息；以及
77.步骤1034，将待处理信息输入神经网络，生成与风险任务对应的参考操作信息。
78.在一些实施例中，在步骤1034中，还可以向处理人员提供参考操作信息。
79.在一些实施例中，在步骤1033中，可以将风险任务的信息转化为神经网络能够识别的待处理信息。其中，具体的转化方法可以参考相关技术，此处不在赘述。在步骤1034中，可以通过训练好的神经网络对待处理信息进行处理，进而生成与该风险任务对应的参考操作信息。该参考信息可以提供给处理人员进行参考。通过在人工处置链中接入推荐算法，在处理人员进行任务处置时，给出推荐意见，以供参考。由此，能够进一步提高方法的易用性，保证风险任务的处置质量。
80.在一些实施例中，步骤1034中的神经网络(人工处置链中的神经网络)可以是与自动处置链中的神经网络相同的神经网络，但是，本技术不限于此，人工处置链中的神经网络也可以是与自动处置链中的神经网络不同的神经网络。神经网络的具体的处理方法可以参考相关技术，此处不在赘述。
81.步骤1033和步骤1034为可选步骤，在图2中用虚线表示。
82.图3是本技术实施例的风险任务处置方法的步骤103的另一示意图。如图3所示，在第二处置链中，对接收到的风险任务进行处理，包括：
83.步骤1035，根据风险任务生成待处理信息；以及
84.步骤1036，将待处理信息输入神经网络，生成与风险任务对应的操作信息。
85.步骤1035中的根据风险任务生成待处理信息的具体方式和步骤1036中的利用神经网络生成操作信息的具体方式可以与步骤1033中的生成待处理信息的具体方式和步骤1034中的生成参考操作信息类似或相同，此处不再赘述。
86.在步骤1036中，还可以修改风险任务的状态，例如，在第二处理链完成风险任务处理后，将风险任务的状态修改为处理成功状态。
87.在一些实施例中，在满足规定条件的情况下，第二处置链也可以将风险处置任务转发给第一处置链，由人工进行处理或者由人工进行进一步的核实。例如，在第二处置链的处理结果的准确率低于预设值和/或风险任务满足预设条件的情况下，第二处置链将风险任务发送给第一处置链进行处理。由此，能够进一步提高风险任务的处置质量。
88.在一些实施例中，第二处置链的处理结果的准确率可以是在距当前时间最近的规定时间段内的历史处理结果的准确率。例如，在历史处理结果的准确率低于80％的情况下，第二处置链不再进行任务处置，而是将接收到的风险任务推送给第一处置链或第一处置链订阅的topic。
89.在一些实施例中，在风险任务满足预设条件时，第二处置链将风险任务发送给第一处置链，可以是：关于信用卡异常操作的风险任务，第二处置链可以给出相应的处理结果(操作信息)，如果信用卡的持卡人包含在银行白名单中，则可以将该风险任务以及第二处置链的处理结果转发给第一处置链，由人工再进行进一步的核实。由此，能够进一步提高风险任务的处理质量。但是，本技术不限于此，也可以根据其他具体的场景设定预设条件的具体内容。
90.在一些实施例中，第一处置链的数量可以为1个，第二处置链的数量也可以为1个。但是，本技术不限于此，第二处置链的数量可以为多个。
91.在第二处置链的数量为多个时，消息中间件可以将相同的风险任务推送给至少2个第二处置链，根据至少2个处置链的处理结果，生成操作信息。例如，选择相同的处置结果的个数最多的处置结果作为最后的操作信息。由此，能够进一步提高风险任务的处置质量。
92.在一些实施例中，至少2个处置链的神经网络模型不同和/或训练数据不同和/或训练方法不同。
93.但是，本技术不限于此，在第二处置链的数量为多个时，消息中间件可以向该多个第二处置链分别推送不同的风险任务，由此，能够进一步提高风险任务的处置效率。
94.图4是本技术实施例的风险任务处置方法的流程的示意图。如图4所示，风险处置链可以拆解为两条。一条是人工处置链，即传统的任务生成(已解耦)-任务分配-任务人工处置；另一条是自动处置链，即任务生成(已解耦)-任务自动处置。两条处置链并行运行，提高任务流转时效，以避免在高并发场景下任务流转慢，影响最后风控效果。
95.自动处置链还可以有效缓解处理人员的工作压力，降低系统的使用难度，也可避免将风控结果全权托付在使用人员的操作上。
96.如图4所示，风险任务处置方法的流程如下：
97.接入风险数据，由任务生成模块加工数据，生成风险任务；向kafka消息中心发布风险任务消息；kafka消息中心根据规则配置，将风险任务推送至指定topic，开始任务流转，其中，kafka消息中心针对人工处置链和自动处置链分别设置topic1和topic2，人工处置链定阅topic1，自动处置链定阅topic2。
98.如果任务进入人工处置链，任务分配模块订阅指定topic1，获取风险任务的详细信息，将风险任务分配至对应的处理人员或者处理机构(由机构人员自行指定处理人员)。分配之后，风险任务进入处置模块。处理人员根据自身专业知识和经验以及lstm推荐算法建议，指定处置措施，完成风险任务处置。风险任务闭环，流转结束。
99.如果任务进入自动处置链，风险任务自动处置模块订阅topic2。自动处置模块接入lstm模型，根据模型计算结果，自动处置该笔风险任务。风险任务闭环，流转结束。如果发生异常，则将风险任务信息重新推送至人工处置链对应的topic1，由人工完成该笔任务。
100.根据上述实施例，与现有的风险处置的串行结构相比，通过将任务生成操作解耦，通过分布式框架技术，大大提高了风险任务的流转时效，提升风控的实时性。通过将风险处置链由单一人工链路拆分成两条，分别为人工处置链和自动处置链，能够提高风险处置效率，减轻处理人员使用压力。通过在人工处置链中引入人工智能推荐算法，将部分风险处置压力转移至人工智能，减少风控对处理人员专业和经验的依赖程度，并适时提供推荐处置措施，让风控更智能。
101.本技术实施例中还提供了一种风险任务处置装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与上述风险任务处置方法相似，因此该装置的实施可以参见风险任务处置方法的实施，重复之处不再赘述。
102.图5是本技术实施例的风险任务处置装置的一个示意图。如图5所示，风险任务处置装置500包括：
103.任务生成单元501，其根据接收到的风险数据，生成风险任务；
104.消息中间件502，其将风险任务推送给第一处置链和第二处置链；
105.第一处置链503，其对接收到的风险任务进行处理；以及
106.第二处置链504，其对接收到的风险任务进行处理。
107.在一些实施例中，通过消息中间件502向第一处置链和第二处置链推送不同的风险任务，或者，通过消息中间件502向第一处置链和第二处置链推送相同的风险任务。
108.在一些实施例中，消息中间件502根据风险任务的类型和/或风险任务的等级和/或与风险任务对应的地区确定将风险任务推送给第一处置链或第二处置链。
109.在一些实施例中，第一处置链为人工处置链，和/或，第二处置链为自动处置链。
110.图6是本技术实施例的风险任务处置装置500的第一处置链503的一个示意图。在一些实施例中，如图6所示，第一处置链503包括：
111.任务分配单元5031，其根据风险任务的类型和/或历史处置数据和/或处理人员的当前的待处理任务量，将风险任务分配给处理人员；以及
112.处理单元5032，其根据处理人员输入的处理信息，修改风险任务的状态。
113.在一些实施例中，如图6所示，第一处置链503还包括：
114.第一生成单元5033，其根据风险任务生成待处理信息；以及
115.第二生成单元5034，其将待处理信息输入神经网络，生成与风险任务对应的参考
操作信息。
116.在一些实施例中，第二生成单元5034向处理人员提供生成的参考操作信息。
117.图7是本技术实施例的风险任务处置装置500的第二处置链504的一个示意图。在一些实施例中，如图7所示，第二处置链504包括：
118.第三生成单元5041，其根据风险任务生成待处理信息；以及
119.第四生成单元5042，其将待处理信息输入神经网络，生成与风险任务对应的操作信息。
120.在一些实施例中，在第二处置链504的处理结果的准确率低于预设值和/或风险任务满足预设条件的情况下，第二处置链504将所述风险任务发送给第一处置链503进行处理。
121.在一些实施例中，第二处置链504的数量为多个，消息中间件402将风险任务推送给至少2个第二处置链504，根据至少2个处置链的处理结果，生成操作信息。
122.在一些实施例中，该至少2个处置链504的神经网络模型不同和/或训练数据不同和/或训练方法不同。
123.本技术实施例中，通过消息中间件将风险任务推送给第一处置链和/或第二处置链，在第一处置链和/或第二处置链中，对接收到的风险任务进行处理，由此，能够提高风险任务处置效率，提高风险任务的处置质量。
124.本技术实施例还提供一种计算机设备，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计算机程序时实现上述风险任务处置方法。
125.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述风险任务处置方法。
126.本技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述风险任务处置方法。
127.本技术实施例中，通过消息中间件将风险任务推送给第一处置链和/或第二处置链，在第一处置链和/或第二处置链中，对接收到的风险任务进行处理，由此，能够提高风险任务处置效率，提高风险任务的处置质量。
128.需要说明的是，本技术中技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
129.本技术实施例中的用户信息均是通过合法合规途径获得，并且对用户信息的获取、存储、使用、处理等经过客户授权同意的。
130.虽然本技术提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。
131.本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、装置(系统)或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代
码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
132.本技术是参照根据本技术实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
133.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
134.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
135.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本技术并不局限于任何单一的方面，也不局限于任何单一的实施例，也不局限于这些方面和/或实施例的任意组合和/或置换。而且，可以单独使用本技术的每个方面和/或实施例或者与一个或更多其他方面和/或其实施例结合使用。
136.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术
方案的范围，其均应涵盖在本技术的权利要求和说明书的范围当中。